AI重塑金融业底层逻辑—访南昌大学数字金融决策与产业应用实验室主任邢凯

新华财经北京6月1日电（记者丁雅雯）“未来1至3年，金融行业将从模型驱动，转向数据要素驱动、智能体执行、跨学科决策的新阶段。”南昌大学数字金融决策与产业应用实验室主任、长江经济带研究院高级研究员邢凯在接受新华财经专访时表示。

邢凯认为，AI正在重塑金融业底层逻辑，从效率工具演变为重塑金融业态的核心力量。当前，中国AI发展势头强劲，产品生态跻身全球第一梯队，但在数据壁垒、智能体安全等方面仍面临挑战。

AI重构金融业态

“在我看来，AI不仅是工具，更是金融机构数字化转型的重要环节。”邢凯表示，AI深度融入金融业，目标是推动金融机构在决策智能、人机协同和场景服务等维度实现根本性突破。

一是，显著提升运营效率。邢凯指出，过去依赖人工的审核、客服等环节，正在被智能体重构。借助LLM（大语言模型）、OCR（光学字符识别）等技术，大量重复性、低附加值的工作得以自动化处理，一线员工正从机械劳动中释放出来，得以将更多精力投入到复杂研判与深度服务之中。

二是，增强全域决策能力。AI正成为穿透海量数据、辅助精准决策的关键力量。当前各金融机构的APP端沉淀了海量的用户行为数据，这些数据能够反映出客户的信用状况、消费习惯乃至性格特征。然而，面对如此庞杂的信息，人工甄别效率有限，AI则能够快速完成风险洞察与行为预判。

邢凯透露，南昌大学正在与世纪证券合作，尝试在传统行为数据的基础上，进一步引入心理认知等跨学科数据维度。“借助AI的深度洞察能力，我们能够更全面地理解客户，更早识别潜在风险，实现从被动应对到主动预警的转变。”邢凯特别强调，这一能力在反诈领域同样不可或缺。AI可以基于多维数据，帮助金融机构识别潜在的受骗人群，实现精准预警、精准干预，从而将风险化解在萌芽阶段。

三是，重塑组织形态与运营模式。AI的渗透不仅停留在业务流程层面，更在于推动组织结构的深刻变革。邢凯以麦肯锡为例指出，该机构目前已部署约2万个AI智能体，专门处理后台重复性工作。通过这一调整，原先从事基础工作的员工被重新配置到前端，直接与客户对接交流，运营效率显著提升。

我国AI的“长板”与“短板”

邢凯认为，中国AI的发展具有三大优势。

一是，产品生态与市场表现已跻身全球第一梯队。邢凯指出，从大语言模型到AI应用，从智能体到国产算力，再到行业解决方案，中国AI的产业链条正在全面提速。“尤其在消费级AI应用领域，我们的产品已经站上全球前沿。”

二是，场景富集优势明显，政策包容性强。在邢凯看来，中国的一大独特优势在于场景的丰富程度与政策的开放包容。“我们没有给人工智能技术过多不必要的限制，这使应用场景得以充分拓展。”他特别以金融行业为例说明：无论风险管理、客户洞察，还是客户长期维护，AI都能找到落地生根的具体场景。

三是，安全可控的国产化生态正在加速形成。邢凯坦言，过去GPU长期被英伟达等海外厂商垄断，国内AI发展在一定程度上受制于外部供给。但这一局面正在发生实质性改变。他以近期发布的DeepSeek V4版本为例指出，该版本在开源的同时，已明确适配华为昇腾、寒武纪等国产AI芯片。“可以说，V4版本从设计之初就为国产化做好了准备。从模型到芯片，从云服务到行业应用，一条自主可控的适配链条正在形成。”邢凯强调，对于金融机构而言，这不仅关乎效率，更直接牵涉金融安全、数据安全和供应链安全。

邢凯认为，我国AI发展也存在短板。

一是，数据壁垒问题依然存在。邢凯指出，AI模型的决策水平，不仅取决于算法本身，更取决于投喂数据的质量。尽管国家层面已成立数据局统筹推进，但数据要素在各部门之间的流通障碍尚未根本消除。

二是，智能体应用风险亟需正视。“现在的智能体已经不再只是一个对话工具，它能够读取屏幕、调用接口，甚至执行交易、调度外部工具。它已经变成一个具备行动能力的数字执行者。”邢凯分析，这种能力跃迁带来了权限越级风险和数据安全风险。

金融业有望迈向数据要素驱动新阶段

展望未来，邢凯给出了一个清晰的判断：未来1至3年，金融行业将进入一个全新阶段——从过去以模型驱动为核心，逐步转向“数据要素驱动、智能体执行、跨学科决策”三位一体的新范式。

一是，业务流程将走向端到端的智能决策闭环。在邢凯看来，智能客服、自动审批、营销推荐等早期应用，未来将更加深度地嵌入金融机构的业务流程与组织流程，直至形成完整的智能决策链条。“比如，风控不再只是看企业报表和抵押物，营销不再只是看客户的资产和交易记录，反诈也不再依赖事后预警或人工劝阻。”他描述道，未来的方向是打通金融数据、行为数据、心理认知数据等多维信息，构建起一套可解释、可干预、可验证的智能决策体系。

二是，智慧风控将破解科创企业信用难题。这一方向的现实指向，是普惠金融和科创金融面临的共同困境——中小微企业和科创企业普遍存在轻资产、缺抵押的特征，在传统依赖报表和抵押物的信贷体系中，难以获得足够的信用支持。

“如何让这些企业获得更多信用、进而获得更多贷款？”邢凯给出的破题思路是：在传统的“押品”维度之外，补上“人品”这块关键拼图。他透露，南昌大学正在与中国工商银行江西省分行联合研发一套科创企业增信系统，该系统穿透企业层面多维度关联特征，聚焦其企业高管特质、团队能力、组织管理能力等多模态数据，构建基于多层次关联网络和高管多模态数据的增信模型。

三是，智慧营销与财富管理将迎来精准化升级。在与券商的交流中，邢凯发现了一个普遍痛点：机构积累了大量客户数据，但标签体系非常稀疏，营销人员难以精准把握客户需求。他介绍，团队正在与世纪证券紧密合作，利用行为神经科学、心理科学等理论，结合AI技术，对客户进行心理认知维度的量表测评。将测评结果与客户的理财产品购买行为、APP端使用行为等数据叠加分析后，能够更清晰地识别哪些客户倾向于购买哪类产品、采取哪种投资决策。

编辑：张瑶

声明：新华财经（中国金融信息网）为新华社承建的国家金融信息平台。任何情况下，本平台所发布的信息均不构成投资建议。如有问题，请联系客服：400-6123115