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專訪央行原副行長李東榮:要加快制定大模型技術(shù)金融應(yīng)用安全規(guī)范,避免技術(shù)異化帶來的算法歧視、精準排除

每日經(jīng)濟新聞 2026-03-06 11:38:58

3月5日十四屆全國人大四次會議開幕,此前“十五五”規(guī)劃建議提出加快建設(shè)金融強國等內(nèi)容。兩會期間,《每日經(jīng)濟新聞》記者專訪中國人民銀行原副行長李東榮。他認為金融機構(gòu)數(shù)字化要堅守宗旨,堅持問題、效果導(dǎo)向,守牢底線;中小金融機構(gòu)在智能金融應(yīng)用上要找準定位;智能金融應(yīng)用中要堅持金融服務(wù)的政治性和人民性,更好滿足群眾金融服務(wù)需求。

每經(jīng)記者|張蕊    每經(jīng)編輯|董興生    

3月5日,十四屆全國人大四次會議開幕會在北京人民大會堂舉行。

國務(wù)院總理李強在政府工作報告中介紹了“十五五”時期主要目標指標、重大戰(zhàn)略任務(wù)和重大工程項目。

此前,“十五五”規(guī)劃建議明確提出,加快建設(shè)金融強國;大力發(fā)展科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融。

在全力做好金融“五篇大文章”的背景下,金融機構(gòu)應(yīng)如何避免“為了數(shù)字化而數(shù)字化”?當前的監(jiān)管框架,能否跑贏這輪AI金融的迭代速度?如何避免因為數(shù)據(jù)畫像的“精準”,而將靈活就業(yè)群體等最需要金融服務(wù)的人“精準排除在外”?

帶著這些問題,在全國兩會召開期間,《每日經(jīng)濟新聞》記者(以下簡稱NBD)對中國人民銀行原副行長李東榮進行了專訪。

自大學(xué)畢業(yè)后,40余年來,李東榮始終扎根在金融領(lǐng)域,歷任中國人民銀行廣東省分行副行長,國家外匯管理局副局長,中國人民銀行行長助理、副行長等職,參加了自1997年開始的5次全國金融工作會議。2015年6月,李東榮負責籌建中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會并擔任首任會長達7年,見證了行業(yè)從野蠻生長、風險整治到規(guī)范發(fā)展的過程。

金融機構(gòu)數(shù)字化要堅持問題和效果導(dǎo)向

NBD:你在多個場合提到,數(shù)字金融是金融“五篇大文章”的“紐帶和助推器”。在當前全力做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融的背景下,很多人擔心數(shù)字金融會被“工具化”。你認為金融機構(gòu)應(yīng)如何避免“為了數(shù)字化而數(shù)字化”,真正讓數(shù)字技術(shù)穿透這四篇大文章,解決實際痛點,而不是僅僅停留在表面的流程線上化?

李東榮:要解決好這個擔心的問題,我認為關(guān)鍵是始終不能偏離金融服務(wù)的宗旨,在遵循金融運行基本規(guī)律的前提下正確把握好數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用。

首先,理念要清晰明確。金融機構(gòu)推進數(shù)字金融要堅持以客戶為中心的理念,就是要主動站在客戶視角審視業(yè)務(wù)全流程,聚焦客戶在辦理業(yè)務(wù)中的痛點、難點與堵點,深入理解不同客群的差異化需求,推動服務(wù)模式從“以產(chǎn)品為中心”向“以客戶為中心”深度轉(zhuǎn)變。

這其中,線上化和智能化是數(shù)字金融推進過程中的體現(xiàn),其根本目標是增強客戶的獲得感、滿意度與信任感,以數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能金融服務(wù)提質(zhì)增效,更好地服務(wù)實體經(jīng)濟發(fā)展與人民美好生活需要。

其次,要堅持問題導(dǎo)向、效果導(dǎo)向,堅決避免為了數(shù)字化而數(shù)字化。只有堅持靶向發(fā)力、精準破解的問題導(dǎo)向,才能保證數(shù)字化轉(zhuǎn)型的質(zhì)效。當前,有的金融機構(gòu)在推進數(shù)字金融過程中仍面臨諸多問題。比如,缺乏對客戶需求痛點的精準研判,導(dǎo)致技術(shù)投入與實際需求有脫節(jié);調(diào)研不充分,重技術(shù)搭建、輕落地應(yīng)用,系統(tǒng)上線后難以適配業(yè)務(wù)場景,無法有效解決服務(wù)效率低、風險管控弱等核心問題。

堅持問題導(dǎo)向,就是要針對傳統(tǒng)金融服務(wù)中存在的信息不對稱、資源配置不合理等難點問題,風險管控識別不精準等弱點問題,以及服務(wù)效率低、普惠覆蓋不足等痛點問題,將數(shù)字化技術(shù)與實際問題深度綁定,提供更好的解決方式,避免“大水漫灌”式轉(zhuǎn)型。

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圖片來源:每經(jīng)記者 張祎 攝

同時,效果導(dǎo)向則體現(xiàn)在數(shù)字化舉措要以提升服務(wù)質(zhì)效、增強核心競爭力、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展為目標。只有將問題導(dǎo)向與效果導(dǎo)向有機結(jié)合,才能推動金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型走深走實,真正實現(xiàn)提質(zhì)增效、賦能業(yè)務(wù)發(fā)展,夯實數(shù)字化轉(zhuǎn)型根基。

最后,要守牢安全、合規(guī)發(fā)展的底線。要堅持創(chuàng)新應(yīng)用與風險管理能力相匹配,堅守風險底線。強化客戶隱私保護與風險防控,嚴格遵守金融監(jiān)管、數(shù)據(jù)安全、個人信息保護等相關(guān)法律法規(guī)及監(jiān)管要求,確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型在安全穩(wěn)健、依法合規(guī)的軌道上有序運行。

加快制定大模型技術(shù)金融應(yīng)用安全規(guī)范

NBD:你曾多次提及“十五五”時期智能金融將成為數(shù)字金融的重要方向,且當前AI智能體、行業(yè)大模型已開始滲透金融核心業(yè)務(wù)。結(jié)合你提到的AI存在可解釋性不足、算法偏見等問題,你認為金融機構(gòu)尤其是中小機構(gòu),應(yīng)如何平衡技術(shù)應(yīng)用與風險防控,找到適合自身的智能化發(fā)展路徑?現(xiàn)在的監(jiān)管框架,能跑贏這輪AI金融的迭代速度嗎?監(jiān)管層是否需要出臺專門的智能金融治理框架?

李東榮:從三個方面介紹我對這個問題的看法:

第一個方面,與大型機構(gòu)相比,中小金融機構(gòu)在智能金融應(yīng)用上存在資源投入差距大、數(shù)據(jù)量規(guī)模相對小且維度少、數(shù)字化基礎(chǔ)相對弱、人才儲備不足等明顯短板。但同時,中小金融機構(gòu)存在機制靈活、決策鏈條短、貼近實體、場景聚焦等優(yōu)勢,必須找準定位、揚長避短,走符合自身實際的差異化、特色化發(fā)展道路。

要定位于小而精、專而強。應(yīng)立足自身資源稟賦,聚焦本地產(chǎn)業(yè)、供應(yīng)鏈金融、鄉(xiāng)村振興等區(qū)域特色核心場景,以輕量化、場景化的數(shù)字化手段深耕細作,把產(chǎn)品做專、服務(wù)做細、風控做精,通過差異化競爭,打造自己的業(yè)務(wù)“護城河”。

要堅持場景優(yōu)先,從痛點切入。圍繞普惠信貸、小微風控、柜面運營、客戶服務(wù)、合規(guī)管理等高頻剛需場景,優(yōu)先選擇投入小、見效快、風險可控的環(huán)節(jié)開展智能化改造,讓智能應(yīng)用直接解決實際問題。

要突出區(qū)域特色與客群特點。立足本地產(chǎn)業(yè)、小微經(jīng)營、社區(qū)金融等差異化場景,將區(qū)域信息、產(chǎn)業(yè)信息等數(shù)據(jù)納入大數(shù)據(jù)模型,提升風控精準度與服務(wù)適配性,形成具有自身特色的場景化智能金融能力。

第二個方面,DeepSeek等大模型技術(shù)的開源、高性能、低成本為中小金融機構(gòu)提供了前所未有的技術(shù)賦能機遇,快速推動人工智能在中小金融機構(gòu)中的應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上,中小機構(gòu)的數(shù)據(jù)質(zhì)量、合規(guī)和風控管理成為人工智能技術(shù)能否安全可靠運行的重要因素。

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圖片來源:每經(jīng)記者 張祎 攝

因此,中小金融機構(gòu)在推進智能金融應(yīng)用時需特別重視以下幾點:

一是要加強數(shù)據(jù)治理。數(shù)字化時代機構(gòu)之間的競爭,本質(zhì)上是數(shù)據(jù)治理能力的競爭,體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的合理收集、深度挖掘和充分利用等方面。中小金融機構(gòu)往往存在客戶基數(shù)較小、數(shù)據(jù)規(guī)模有限,且數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等難題,因此要在數(shù)據(jù)治理上下功夫,在確保數(shù)據(jù)安全的前提下,推進數(shù)據(jù)體系化和規(guī)范化管理,通過數(shù)據(jù)標準化、建設(shè)管理平臺等方式,推動數(shù)據(jù)治理向系統(tǒng)化、自動化、智能化邁進。同時,要注意整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)的使用,推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)融合共享,加大對數(shù)據(jù)的使用和挖掘。

二是做好風險防控。加強人機協(xié)同,發(fā)揮人工智能在數(shù)據(jù)處理、風險識別、模型測算等方面的技術(shù)優(yōu)勢,同時牢牢把握風險管理的主動權(quán),建立健全人工復(fù)核、分級審批的風險監(jiān)督與管控機制。明確人機權(quán)責邊界,強化關(guān)鍵環(huán)節(jié)、重要決策的人工介入與最終審定,實現(xiàn)技術(shù)賦能與風險可控有機統(tǒng)一。

第三個方面,要健全智能金融治理體系。要加強監(jiān)管科技能力建設(shè),加快制定大模型技術(shù)金融應(yīng)用安全規(guī)范等標準,發(fā)揮標準等規(guī)則的示范引領(lǐng)作用,推進以科技強監(jiān)管、以監(jiān)管促規(guī)范,引導(dǎo)智能金融在合規(guī)框架內(nèi)安全有序發(fā)展。

積極運用人工智能提供有溫度的智能金融服務(wù)

NBD:你在最近的演講中提到,普惠金融正從“有沒有”向“好不好”轉(zhuǎn)變,并特別提到對快遞騎手、網(wǎng)約車司機等新型從業(yè)者的關(guān)愛。這類人群的就業(yè)和收入具有高度不穩(wěn)定性,傳統(tǒng)風控模型很難覆蓋。在利用DeepSeek等新技術(shù)降低服務(wù)成本的同時,如何避免因為數(shù)據(jù)畫像的“精準”而將這群最需要金融服務(wù)的人“精準地排除在外”?這中間的平衡點在哪里?

李東榮:首先,在數(shù)字金融推進的過程中,我們一直秉持“技術(shù)中性”原則,鼓勵新技術(shù)合理應(yīng)用創(chuàng)新?!凹夹g(shù)中性”原則體現(xiàn)在技術(shù)本身的公平性、無善惡、無偏向。技術(shù)最終的影響和價值,不是技術(shù)本身所固有的,而取決于應(yīng)用技術(shù)的人的設(shè)計,也就是最終在什么場景和規(guī)則下產(chǎn)生的優(yōu)劣或偏向性。

因此,在數(shù)字金融實踐過程中,要聚焦于如何更好地規(guī)范技術(shù)應(yīng)用行為,讓技術(shù)更好地服務(wù)于更需要金融服務(wù)的人,而不是“標簽化地精準排除在外”,從而背離了普惠金融“普惠、公平、包容”的核心。

其次,監(jiān)管部門要加強對技術(shù)應(yīng)用行為的規(guī)范引導(dǎo),要堅持以人為本、科技向善。要不斷完善智能金融相關(guān)制度標準規(guī)范,避免技術(shù)異化帶來的算法歧視、精準排除等問題,讓科技成為縮小金融鴻溝、提升普惠金融服務(wù)質(zhì)量的有力支撐。要指導(dǎo)金融機構(gòu)用技術(shù)降低服務(wù)門檻,而不是用數(shù)據(jù)標簽設(shè)置壁壘??梢酝ㄟ^“監(jiān)管沙盒”等方式,不斷提升監(jiān)管質(zhì)效,更好推動創(chuàng)新發(fā)展,努力達到效率和安全的平衡。

最后,對金融機構(gòu)而言,要堅守金融服務(wù)實體經(jīng)濟和人民大眾的初心,與時俱進不斷創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù),積極運用人工智能、大數(shù)據(jù)模型識別信用,提供有溫度的智能金融服務(wù)。同時,嚴格遵守法律和倫理底線,通過開展人工智能倫理治理和教育培訓(xùn)等工作,在數(shù)據(jù)獲取、算法設(shè)計、產(chǎn)品研發(fā)和應(yīng)用等工作過程中完善措施,避免產(chǎn)生涉及民族、信仰、性別、年齡、職業(yè)等方面的偏見與算法歧視。

比如,針對快遞騎手、網(wǎng)約車司機等靈活就業(yè)群體,金融機構(gòu)可加強與相關(guān)平臺的合作,在依法合規(guī)的前提下,依托新技術(shù)挖掘群體的接單穩(wěn)定性、賬戶流水規(guī)律等行為信息和場景數(shù)據(jù),構(gòu)建差異化信用評估模型,并進一步整合為可信的信用畫像,實現(xiàn)“以行為評信用、以信用授額度”。

總之,智能金融應(yīng)用中要堅持金融服務(wù)的政治性和人民性,通過制度、標準等規(guī)范智能金融的技術(shù)應(yīng)用行為,借助智能金融技術(shù),更好地滿足人民群眾對金融服務(wù)的需求。

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