AI+金融的下一站：新场景、新风险与新生态——专家研讨支付、算力与风险治理

事件概述

2026年5月19日，中国社会科学院国家金融与发展实验室副主任杨涛在首届金融街·金城坊论坛上，提出“人工智能落到金融领域未来有哪些重点方向”的问题。中国银行原副行长王永利、工银科技有限公司副总经理侯志荣、中国科学院计算技术研究所副所长陈云霁分别分享观点，围绕AI+金融的新场景、新风险与新生态展开。

核心信息

• AI对金融的影响层次：杨涛指出，AI深刻影响金融业基本要素（机构、产品、市场）、金融功能（支付结算、资金跨期配置、风险管理、信息管理）以及金融服务方式（拓展范围、提高精准匹配度）。
• AI+支付与Agent支付：王永利认为“AI+支付”可能是影响最广泛的场景。区块链和智能合约推动“交易即结算”，Agent之间直接支付迅速发展，市场上已出现类似X402等支付协议。跨境场景尤为关键：支付链能否使用公链、结算货币是否需要稳定币或法币直接上链，仍待研究。
• AI在银行业的3年进展：侯志荣总结为思想启蒙完成、技术和人才准备就绪、业务价值初步验证（降本增效）。但大模型尚未改变商业银行运行逻辑、市场竞争方式和盈利模式，与移动互联网时代相比改变不够大。
• Agent编程与创业组织变革：侯志荣提到，Agent编程能力使“一人公司”或高度自动化创业成为可能，创业者只需购买Token、调用大量Agent编写程序即可启动公司，可能改变天使轮投资时点。陈云霁补充，类似趋势也可能影响芯片设计，未来大量App开发可能走向由少数人调度大量Agent完成。
• 算力需求：陈云霁指出Token消耗极快增长，算力需求持续上升，最终电力可能成为决定性因素。
• 风险与挑战：
  • 王永利：警惕跟风投入，应加强专业分工与共享；需细化Agent的法律和监管责任边界。
  • 侯志荣：数据方面隐私保护与价值释放矛盾突出；算力方面存在供应链安全与业务连续性风险；模型方面存在认知超界、价值偏差、幻觉与自我进化风险。
  • 陈云霁：算力供应链风险；个人隐私风险突出（大模型可能比亲人更了解用户），需考虑个人大模型本地部署；人必须保持主体性，AI应作为工具。
  • 杨涛：技术本身风险（可解释性、黑箱、数据投毒）、金融应用风险（算法同质化导致市场波动）、价值对齐与伦理等长期风险。
• 生态建设：王永利强调需社会层面重新思考数据所有权与用户关系。侯志荣提出“AI+金融”智能服务新生态包括数据生态（释放私域数据价值）、技术生态（芯片-框架-模型-应用完整体系及全国算力网）、业务生态（金融与非金融边界演变）。