告别“模型幻觉” 专家建议合规信源与多重校验护航金融AI应用

新华财经上海7月20日电（记者 魏雨田）7月19日，“陆家嘴金融沙龙专场”在上海举办。来自政府监管部门、高校智库、券商、私募、金融科技企业及量子科研领域的多位从业人士认为，人工智能全面重塑证券投研、交易、风控全流程范式，量子技术则将为金融行业筑牢安全与算力根基，但同时行业也面临策略同质化、智能鸿沟、模型幻觉、技术落地难题等多重挑战。展望未来，AI原生投资体系将逐步成型，量子模拟技术有望率先商用落地，持续打开金融科技交叉创新的全新发展空间。

在主旨演讲环节，上海交通大学上海高级金融学院副院长严弘表示，人工智能已从辅助工具跃升为资本市场定价的核心驱动力。凭借多模态数据处理和深度学习能力，AI大幅提速了市场信息消化的速度与价格收敛的效率，正深刻重塑传统投研定价流程。

但他同时强调，AI机遇与风险并存：一方面，它提升了市场流动性与定价效率；另一方面，也加剧了机构与散户之间的智能鸿沟，并可能因交易策略同质化而埋下市场波动的隐患。

首场圆桌对话以“人工智能赋能证券投资行业”为主题。上海黑翼资产管理创始人兼CIO邹倚天分享了AI在量化投资中的应用与前景，坦言该技术极大降低了另类信息的处理门槛，但由于数据密度有限，另类数据目前仍仅作为策略辅助。国泰海通证券技术研发部总经理助理钱维佳则介绍了券商全链路AI布局，强调另类数据规模化应用离不开完备的数据平台底座。上海前路有光数字科技有限公司董事长何波认为，大模型的因果推理能力有望融合主观演绎法与量化归纳法的投资逻辑，为量化投资提供更多认知维度；但他也提醒，在投资领域应用AI需警惕决策后果的不可逆性、责任主体的不可替代性，以及市场本身的反身性。财跃星辰CEO贾宝龙表示，AI大幅提升了金融信息产能，必须依靠合规信源和多层审核机制，才能有效缓解大模型幻觉带来的隐患。

围绕AI能力边界、另类数据应用难点及大模型风险防控，嘉宾们最终达成共识：AI可高效处理重复性工作并挖掘多元信息，但不可逆的交易风险、法律责任及核心投资判断必须由人类把控，而多重校验和全流程风控则是行业智能化落地的关键保障。

下半场活动聚焦前沿技术交叉创新。中国科学技术大学物理学院执行院长、量子领域学者陈宇翱系统梳理了量子通信、量子计算和量子精密测量三大赛道的发展阶段，他表示，经典加密存在“先截获后解密”的长期风险，而量子通信可为金融数据构筑绝对安全屏障；量子计算带来的指数级算力可优化金融风控与市场模拟，精密测量则能赋能高频交易中的时间同步。他预计，未来十年量子模拟将率先实现商用落地，并呼吁长期资本积极布局硬科技，协同打通量子成果从实验室到产业的转化链路。

随后，海南世纪前沿私募基金创始人兼CEO吴敌回顾了量化投研的迭代历程，从人工因子逐步演进至大模型、多模态AI新阶段。通过金融时序大模型、卫星及舆情另类数据、供应链思维链拆解，AI实现了策略的高效迭代；同时，AI全面贯通投研全流程，推动主观与量化深度融合，重塑投研范式。他认为，AI不会淘汰研究员，人机协同将拓宽投研边界，并催生全新的AI原生投资体系。

在“AI智能体在私募证券领域的实践与展望”圆桌环节，杭州希格斯投资管理有限公司董事长兼总经理谈效俊认为，私募投研正迈入“轻特征、重模型”新阶段，金融数据分布偏移和样本有限是AI落地的核心难点。中科大科技商学院金融学教授姚加权将AI智能体应用划分为四个阶段，强调短期以人机协同为主，权责界定与合规追溯是规模化落地的关键。达观数据董事长陈运文表示，优质金融数据与知识本体论是破解大模型幻觉、实现可控智能投研的根本。华为证券军团首席专家张小军认为，AI在私募领域的竞争，正逐步演变为以智能投研为中枢、多系统协同联动为骨架、数据本体建模与多智能体矩阵协同为双引擎的体系化较量，这一能力组合将显著提升业务响应速度，并为应用层的精准落地提供坚实保障。

此外，会上还发布了由中国科学技术大学教授王潇牵头撰写的《人工智能时代私募证券行业发展研究报告》。该报告基于对大中型私募机构的调研数据，结合2025年行业发展情况，全景式拆解了AI在投研、交易、风控、运营全链条的落地场景。报告显示，AI显著提升了行业投研效率，但也带来机构分化、策略同质化、人才结构迭代等挑战，并明确提出人机协同、差异化模型和复合型人才储备是行业破局的关键，为主流机构的智能化与合规化转型提供了权威数据参考与发展指引。

编辑：林郑宏

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