2025年10月23日，国家金融监督管理总局副局长肖远企在2025外滩年会首场圆桌论坛——“金融领域的AI治理与国际合作”上谈到了人工智能（AI）在金融领域的应用，以及对金融行业的影响。

肖远企表示，金融与科技的互动历来是相辅相成、相互促进的。回顾历史，过去款项的支付需要依靠人背马驮。电气时代解决了汇款难题。互联网时代，金融业务实现了24小时运营。因此，人们对于金融行业成为AI等新科技的领先应用者，并不感到意外。

肖远企表示，目前，AI在金融行业主要用于优化业务流程和对外服务，主要集中在三个领域：首先是中后台运营的智能化。银行等金融机构内部已经应用得比较广泛，覆盖了数据收集、加工、信息甄别与识别，以及客户评估等多个环节。其次是在客户交流方面。许多金融机构在客户关系管理，包括营销、维护和问题解答等方面，都普遍应用了AI技术。第三是在金融产品提供方面。AI的应用带来了双重效益：对内，帮助金融机构降低成本、提高效率；对外，能够为客户和利益相关者提供更个性化、更精准的金融产品与服务，更有效地解答问题和满足需求。

在AI应用深入金融业务流程之时，是否会给金融机构带来员工安置的压力？对此，肖远企表示，到目前为止，还没有听到金融机构单纯因AI应用而出现员工安置压力的案例。

肖远企表示，员工是金融机构最有效的生产力，每一位员工都在创造价值。尽管AI发展迅猛，应用广泛，但目前AI在金融领域的应用仍处于早期阶段，其作用仍是辅助性的，无法取代人的决策，无法替代柜员与客户之间个性化的互动。在信贷、保险定价、定损、精算等关键领域，仍然离不开人的专业判断。在金融领域，人才始终是最宝贵、最有价值的资产。

对于AI变革对金融领域的风险问题，肖远企表示，可以从宏观和微观两个层面观察。

从微观层面来说，对单家金融机构而言，主要有两类新型或增量风险：一是模型稳定性风险。这一轮AI应用高度依赖模型支撑业务拓展，因此模型的稳定性和可靠性变得至关重要。二是数据治理风险。这涉及数据来源的选择、数据质量的把控以及事后的评估与监测程序，也就是数据治理的程序。这两类风险对单个机构非常关键。

对整个行业而言，则主要有两类增量风险：一是集中度风险。金融行业在AI模型技术上可能会依赖少数技术开发能力强、稳定性高、资源投入大的服务提供商。同时，大型金融机构在资源投入上可能比小型机构更具优势，可能导致市场集中度提高，这一点有待观察。二是决策趋同风险。由于所使用的模型和数据相对标准化和集中，金融机构在决策依据上可能趋同，进而导致行业整体决策同质化。如果趋同性过高，可能引发“共振”效应，这是需要关注的。

肖远企表示：“一个良好、稳定、有效的金融结构需要多元化的参与者与市场平台。因此，我们也必须关注AI对整个金融结构变化的潜在影响。”