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置失衡。集体误判和同步操作进一步强化市场价格非理性波动，破坏金融定价与风险识别体系。关键金融基础设施中AI的深度集成，可能加剧单点故障风险，冲击底层系统架构，进而引起服务中断与市场停滞。因此，需从技术、制度与治理三个维度建立以技术安全为重心、算法透明与审计规范为基石、责任界限明确为保障的多层次防控体系，实现人工智能与金融安全的可持续协同发展。
关键词：人工智能；金融风险；技术脆弱性；风险演化；防范机制
01
引言
近年来，伴随人工智能（Artificial Intelligence，AI） 技术的迅猛进步，其在金融领域的应用范围持续扩大，从风险评估、智能投顾到信贷审批、欺诈识别，正逐步改变金融市场的运行模式和机构行为。这一趋势在中国同样表现突出。各级政府近年来反复强调要推进金融与科技深度融合，将人工智能等前沿技术看作提升金融效率、优化资源配置与强化风险控制的重要手段。国务院2025年8月发布的《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（国发〔2025〕11号）明确指出"人工智能+"产业发展行动，创新服务业发展模式，在金融领域促进新一代智能终端、智能体等广泛应用。同时，金融安全问题长期受到党中央高度重视。习近平总书记多次强调"要把防范化解金融风险放到更加重要的位置""牢牢守住不发生系统性金融风险底线"，有效防范化解金融风险特别是系统性金融风险是推动金融高质量发展的根本保障。
当前学术界与实务界高度关注人工智能在金融领域的应用价值与场景优化，认为AI具有提高信贷识别精度、增强投资组合收益、降低欺诈检测成本等方面的潜力。这些研究强化了AI"效率工具"的形象，推动了"金融AI赋能"的正向叙事。然而，在金融科技快速发展的背景下，人工智能技术也带来了一系列新的风险类型与监管挑战。人工智能技术在金融领域的快速渗透，不仅推动了金融服务模式的数字化转型，也深刻改变了风险形成与传导的基本逻辑。伴随其广泛部署，金融系统也日益暴露出由算法控制、数据驱动与模型决策所带来的新型技术风险，其复杂性、隐蔽性与系统性程度显著高于传统技术或操作风险。尽管国内部分研究开始注意到AI技术可能放大现有金融风险，如伦理风险、数据与操作风险、算法垄断风险等，但对于"技术缺陷—局部风险—系统性风险"之间的多级传导机制尚未形成结构化解释框架。在上述背景下，本文聚焦于AI金融系统的"技术脆弱性"与其"风险演化路径"，力图回答如下问题：人工智能技术缺陷导致其在金融实际运行中面临哪些技术脆弱性？这些技术脆弱性如何沿既定路径演化为系统性金融不稳定？如何从技术、制度与组织层级构建针对性防范机制？已有文献多关注人工智能技术在金融领域的应用价值，对于技术缺陷的关注不足。少部分关注技术缺陷的研究停留在技术自身层面，亦或只关注技术缺陷导致的单点金融风险，而对于技术缺陷与金融系统的关联，单点技术脆弱性向系统性风险演化的机制研究尚有待补充。本文将人工智能目前的技术缺陷延伸到金融领域的技术脆弱性，系统归纳AI金融系统中的五类核心技术脆弱性，并剖析其在金融嵌入中的具体表现与放大机制，从而在机制层面提出具有代表性的风险演化路径，系统揭示技术脆弱性如何沿链条传导并放大至系统性金融风险。在此基础上，本文在治理层面构建多层级治理框架回应现有治理体系碎片化与适应性不足的挑战。立足人工智能系统性嵌入金融领域的新现实，尝试建构"AI金融安全"研究框架，填补当前研究中过于聚焦应用而忽视风险机制的问题，为AI时代金融系统的稳健发展提供学理支撑与政策建议。
02
人工智能在金融领域中的技术脆弱性
人工智能的广泛应用正在重塑金融系统的运行逻辑，但与此同时，其底层技术的结构性缺陷也使金融系统面临前所未有的风险挑战。本文将"技术脆弱性"界定为：由于人工智能系统的内生技术限制与外部数据环境不完备，在高度复杂、动态反馈性强的金融应用中所引发的功能失效、误判放大与结构性风险积累现象。人工智能技术的核心能力源自以深度学习为代表的数据驱动型算法。这类算法依赖大规模训练数据与复杂模型结构来学习模式、生成预测，并在此基础上自动化决策。然而，这种"高度非线性+非透明性"的决策结构，虽然显著提升了处理复杂任务的能力，但也引入了多重内在技术缺陷。理论上，这些技术缺陷主要包括以下几个方面：一是算法黑箱性。深度学习模型如神经网络虽然具备强大的拟合能力，但其内部权重结构和决策路径高度复杂，缺乏可解释性，难以满足问责、合规与调试要求。二是数据依赖性。AI模型严重依赖数据分布的稳定性与多样性。一旦训练数据存在偏误、污染或样本不足，模型输出将不可避免地体现出结构性偏差。三是对抗易感性。AI系统对输入微扰极度敏感，对抗样本攻击可轻易诱导模型产生错误判断。四是外生参数依赖性。AI模型本质是对训练分布的映射器，训练过程和预测结果完全依赖于外生参数，而金融系统中的政策、市场与行为变量常发生突变，容易导致模型"脱离环境"、预测失灵。五是模型结构趋同性。AI技术标准化、工具链通用化导致模型架构趋同，易在集体应激状态下引发"同步性错误"，形成技术放大机制。上述缺陷原本可通过工程优化在一般商业应用中加以控制，但一旦嵌入金融系统，其风险结构将发生质变。金融系统具有高杠杆、高关联、高反馈的内在结构，AI系统若作为核心决策机制被深度嵌入，将不再只是"工具性风险"，而可能演化为具备系统性放大能力的结构性风险节点。人工智能的技术局限，在金融场景中因任务敏感性、操作自动化与行为耦合性而放大为多种"技术脆弱性"表现。这些脆弱性并非简单的"算法故障"，而是金融系统运行机制被"算法化"后的失衡结果，具有长期性、耦合性与演化性特征。本文将AI金融系统中的技术脆弱性归纳为五类典型形式，并围绕其生成机制、金融表现与风险逻辑展开分析。
1. 解释性不足延误风险溯源
人工智能技术在金融领域的广泛应用大幅提升了风险识别、信贷审核与市场交易的效率。然而，这些基于复杂算法的系统往往具备高度的"黑箱性"，即其内部运行机制对使用者、监管者甚至开发者本身而言都难以完全解释和追溯。这一技术特性，在提升模型预测能力的同时，也带来了显著的法律、伦理和金融安全风险。
表1 人工智能技术脆弱性的主要类别
具体而言，模型不可解释性使金融决策过程丧失了透明性与可问责性。以信贷审批为例，若AI模型因某些高度非线性、不可观测变量而拒绝借款申请，用户将难以了解其拒贷原因，亦无法申请复核或申诉。进一步来看，模型不透明性限制了金融机构自身的风控能力。许多深度神经网络、梯度提升树等算法虽能实现较高的预测精度，但由于其参数维度较高，决策路径复杂，在模型失效时金融机构难以快速定位故障