AI金融风险：技术缺陷与防控体系研究
作者简介：丁少斌 中国社会科学院大学应用经济学院汪红驹 国家金融与发展实验室高级研究员摘要：伴随人工智能在金融行业的深度融合，新兴金融风险问题逐渐显现。目前AI的技术短板在金融实践中展现出五种关键技术弱点：解释性缺乏影响风险追踪、数据偏差引发算法歧视、对抗敏感性增强入侵威胁、模型偏移造成决策失灵及算法趋同诱发市场共振风险。这些技术弱点通过自动决策偏差、算法歧视扩散、集体误判和基础设施依赖等渠道传导，形成从局部技术故障向系统性金融风险演变的连锁反应。AI模型的判断失误易被自动化流程放大，导致信贷排斥和资产配
当AI管理AI：人的角色何在？
我们花费数十年时间摸索公司、产品及团队的管理之道。然而，一个崭新的挑战正悄然浮现：当AI成为核心生产力，谁来负责管理AI本身？这个问题初听似绕口令，却已演变为严峻的管理难题。观察一个普遍现象：过去两年，许多企业雄心勃勃地引入大模型、构建智能客服、对接各类AI接口。然而，半年后，系统仍在运行，但其表现优劣却无人能清晰说明。准确率几何？哪些环节出现问题？用户又在何时悄悄绕过AI寻求人工帮助？这些关键问题，往往缺乏答案。这并非个别企业的疏忽，而是系统性认知盲区的体现。我们习惯于管理“人”——通过KPI、流程和培