内地加快发展新一代人工智能，关乎国家能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题，要深刻认识加快新一代人工智能的重大意义。

本文拟探讨人工智能（AI）对金融业带来的机遇，并对其风险管理提出一些建议。

内地企业家、最早研究AI的专家之一李开复，预期金融将是最快实现AI商业价值的其中一个领域。他认为，以“量化交易”为例，通过分析数据作出投资判断的工作，在未来基本会被机器人所取代。没有人能够像机器人一样分析数字，而机器人选项目的错误率不见得比一个投资团队更高。因此，在金融领域加强使用AI可以获得更高回报。

AI亦充实应用“算法交易”程式，透过分析资产价格和交易量等数据进行量化投资。使用者应用深度学习的演算法，分析金融数据及运用历史数据进行回测，以改进投资策略及优化投资模型。此外，交易算法可以帮助投资者规避行为上的偏差，以减少投资错误。无论是股票、债券或另类投资（如私募基金等）的交易，AI都可以营造更加高效和灵活的运作模式。此外，AI亦可扮演智能投资顾问的角色。

技术普及 应用范围扩大

随着大数据分析日趋成熟和机器学习技术普及，AI在银行业应用不断取得进展。在香港，AI在银行业的应用范围不断扩大，已经覆盖前线业务中台和后台等领域，而且逐渐广泛应用到更复杂的任务，如客户借贷风险评估。AI也提升银行客户服务水平，如提供线上远程开户的便利聊天机器人为客户提供服务。银行业有一个离柜率指标，即银行业务通过移动设备、电子自助服务、智能终端等离开柜枱办理到柜枱处理的比例，这个比例正直线上升。

在内地，百度最早研发AI之一，并投入巨大投资。百度金融目前开始覆盖理财、信贷、支付等业务，并逐步升级，明确要走真正意义的金融科技公司的路线。这些举措也都是基于百度AI大战略而实施。

日本众多保险公司于2017年在保险赔领域率先采用AI，而美国的财富管理业则率先用智能投资顾问。全球最大资产管理公司贝莱德在2017年3月宣布，对其主动性基金进行重组，计划裁去一批基金经理，并用量化投资策略取而代之。中银香港在2026年更利用生成AI技术推动财富管理业务数码转型。

香港银行学会行政总裁梁嘉丽近期在一篇文章中表示：“面对量子计算对银行业带来的改变，从业员毋须畏惧技术的复杂性，而应培养持续学习的心态，积极了解新技术的基本原理与应用场景。”这是银业界有见地之言。

以AI为核心技术的金融科技给金融业带来比预想的快得多。金融智能化、科技化正在席卷内地金融业，而对银行个人业务的冲击更为巨大，因此金融业者宜及早筹谋。

根据普华永道（PwC）的看法，未来几年的AI创新将在2030年为全球贡献GDP的14%，其中很大部分透过取代人工来实现，造成技术性失业。在银行业务方面，前花旗集团首席执行长 Vikram Pandit从金融分析师、信贷资产评估师、理财投资分析师等部门的分析师，以至所有的岗位，都在一定程度上受到冲击。再者，AI应用亦伸延合规和监管领域，为监管机构如何维护金融稳定、加强保护消费者权益带来挑战。

建严密制度　防范操作风险

笔者谨就其涉及的风险提出以下几点建议：

1.为现在及将来的AI浪潮作出准备，银行应建立一支成熟的队伍，方案包括重新训练现有员工，及鼓励他们参与专业训练。

2.厘订严密的制度及系统以防范操作风险。

3.建立银行界的AI联盟及基建，以协助银行采纳及应用AI。

4.政府有关部门宜建立平台，以促进金融机构、高科技公司、数据专家、大学及科研机构之间分享知识、交流经验，以及人才发展。

2025年调查显示，75%的银行已将AI融入业务，相对2022年的59%有显著提升。2026年伊始，生成式AI在金融业的应用日趋广泛，包括数据交换、侦查欺诈、Malware analysis、央行数码货币（CBDC）沙盒、代币化存款等。另一方面，金管局与数码港合作设立生成式人工智能（GenAI）沙盒，在鼓励探索新技术的同时，有效应对新风险。

国家“十五五”规划有三个突出特点，包括全面实施“AI+”，以“全方位带领千行百业”。现今AI在金融业应用仍在初级阶段，惟已呈现出巨大潜力。不论是对消费者的便利性、还是金融业者利用AI发掘大数据以找出潜在客户，透过分析的个人行为仔细评估信用，以协助信贷评审决策，保险界也会推出智慧机器人，使审核保单更为客观，理赔的速度更快。AI在金融科技上的应用日趋广泛，同时亦产生新风险，因此各有关方面宜预作筹谋。

（作者为理大工商管理博士、资深金融家）