生成式人工智能賦能普惠金融：現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)、關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略

【摘要】普惠金融是寫好金融“五篇大文章”的重要組成部分。當(dāng)前，我國普惠金融發(fā)展面臨可持續(xù)性、普及性不足以及信用體系不完善等挑戰(zhàn)。近年來，生成式人工智能迅猛發(fā)展，正在成為信息化、數(shù)字化、智能化的新型技術(shù)基座，其擁有強(qiáng)大的知識編碼和儲存能力、文本和代碼理解及生成能力以及復(fù)雜任務(wù)的推理能力，能夠?qū)ζ栈萁鹑诋a(chǎn)生數(shù)據(jù)資源化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、數(shù)字信任、風(fēng)險(xiǎn)控制、降本增效五大效應(yīng)，從而有效賦能普惠金融高質(zhì)量發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】生成式人工智能" 普惠金融" 融合機(jī)理" 倫理風(fēng)險(xiǎn)

【中圖分類號】F832.0" " " " " " " " " " " " " " "【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.06.007

引言

發(fā)展普惠金融是實(shí)現(xiàn)聯(lián)合國千年發(fā)展目標(biāo)的重要手段。自從2005年聯(lián)合國“國際小額信貸年”首次提出普惠金融的概念，發(fā)展普惠金融逐漸成為一個(gè)全球性的金融發(fā)展議程。從全球視角來看，普惠金融經(jīng)歷了“小額信貸—微型金融—普惠金融—數(shù)字普惠金融”的發(fā)展軌跡。2023年，中央金融工作會議強(qiáng)調(diào)，要做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章。然而，我國普惠金融高質(zhì)量發(fā)展仍然面臨挑戰(zhàn)，其中，小微企業(yè)、涉農(nóng)群體等融資難和融資貴的問題最為突出，普惠金融如何更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)是擺在我們面前的一個(gè)重要課題。

2023年發(fā)布的《國務(wù)院關(guān)于推進(jìn)普惠金融高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)施意見》強(qiáng)調(diào)，強(qiáng)化科技賦能普惠金融，支持金融機(jī)構(gòu)深化運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等科技手段，優(yōu)化普惠金融服務(wù)模式，改進(jìn)授信審批和風(fēng)險(xiǎn)管理模型，提升小微企業(yè)、個(gè)體工商戶、涉農(nóng)主體等金融服務(wù)可得性和質(zhì)量。在普惠金融發(fā)展過程中，數(shù)字技術(shù)為金融服務(wù)從傳統(tǒng)的供給驅(qū)動(dòng)模式向滿足更廣泛的普惠金融需求驅(qū)動(dòng)模式轉(zhuǎn)變提供了動(dòng)力（石宗輝，2022）。隨著金融科技和數(shù)字金融的快速發(fā)展，人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用正在不斷深化。至今，人工智能經(jīng)歷了“規(guī)則型人工智能”“決策式人工智能”“生成式人工智能”三個(gè)階段。生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，簡稱“GAI”）是一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，可通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)生成新的內(nèi)容，與利用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能相比具有更強(qiáng)的理解、推理和生成能力。在“生成式人工智能的技術(shù)—經(jīng)濟(jì)”模式下，具備自適應(yīng)性、運(yùn)轉(zhuǎn)性和并行性的特征是人工智能步入新階段的重要標(biāo)志（歐陽日輝，2024；蔡躍洲，2019；彭蘭，2023）。當(dāng)前，生成式人工智能正在加速發(fā)展，不斷催生新場景、新業(yè)態(tài)、新模式。金融業(yè)具有數(shù)據(jù)質(zhì)量高、數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)，生成式人工智能在金融領(lǐng)域具有不可估量的應(yīng)用潛力。推動(dòng)生成式人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用，對于實(shí)現(xiàn)金融強(qiáng)國的戰(zhàn)略目標(biāo)，支持金融服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)和鄉(xiāng)村振興具有重要意義。

普惠金融發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

第一，普惠金融缺乏“可持續(xù)性”。2015年末，國務(wù)院印發(fā)的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》指出，我國普惠金融的商業(yè)可持續(xù)性有待提升。然而在實(shí)踐過程中，金融機(jī)構(gòu)對普惠金融的理解往往存在誤區(qū)，將其看作信貸補(bǔ)貼、政策性貸款甚至慈善捐贈(zèng)，又或片面將普惠金融看作政治任務(wù)。這些誤解、誤讀不僅阻礙了普惠金融的健康發(fā)展，也使其效果大打折扣。與此同時(shí)，因受到較多行政干預(yù)的影響，一些普惠金融機(jī)構(gòu)的市場運(yùn)作被扭曲，經(jīng)營效率常常受到挑戰(zhàn)（世界銀行和中國人民銀行，2018）。如果對普惠金融缺乏準(zhǔn)確而深刻的理論認(rèn)知，就會削弱政府和金融機(jī)構(gòu)提供服務(wù)和創(chuàng)新的積極性，從而影響普惠金融發(fā)展的效果。因此，普惠金融如何以可持續(xù)的商業(yè)運(yùn)作模式，為傳統(tǒng)金融服務(wù)難以覆蓋的群體提供金融產(chǎn)品和服務(wù)是當(dāng)前面臨的一個(gè)重要難題。

第二，普惠金融缺乏“普及性”。按照世界銀行定義，普惠金融是指能夠使社會所有階層和群體廣泛、無障礙地享受金融服務(wù)的一種金融體系（Allen et al.， 2016）。在現(xiàn)實(shí)中，弱勢群體的金融可得性是普惠金融推廣過程中的難點(diǎn)。如果難以普及這些群體，則意味著普惠金融的服務(wù)均衡性不夠。目前，普惠金融缺乏普及性，主要表現(xiàn)在以下兩方面：一方面，從區(qū)域上來說，普惠金融在城鄉(xiāng)間發(fā)展不平衡。在城市，金融機(jī)構(gòu)的實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)分布廣，且能提供最為廣泛的金融產(chǎn)品和服務(wù)。然而在農(nóng)村，金融網(wǎng)點(diǎn)分布就要少得多，通常只能提供少數(shù)種類的金融產(chǎn)品和服務(wù)。根據(jù)金融排斥理論，農(nóng)村地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)有限，分布不均衡并且長期存在逆向選擇問題，從而導(dǎo)致農(nóng)村金融服務(wù)有效覆蓋面不足。在我國農(nóng)村地區(qū)，居民普遍缺乏基本的金融知識和風(fēng)險(xiǎn)意識，根據(jù)人力資本理論，這不僅加劇了金融服務(wù)的不平等，也限制了他們利用金融服務(wù)的能力。另一方面，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)來說，普惠金融在不同群體間提供的金融產(chǎn)品和服務(wù)不平衡。考慮到規(guī)模經(jīng)濟(jì)性，傳統(tǒng)金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)主要針對大客戶，或大眾金融消費(fèi)者，而不是針對零散小客戶等特定消費(fèi)者群體的需求。然而，普惠金融的主要服務(wù)對象為后者。例如，小微企業(yè)、低收入群體等普惠金融服務(wù)對象可能無法提供符合金融機(jī)構(gòu)要求的質(zhì)抵押品，也難以找到有效擔(dān)保，甚至無法提供符合標(biāo)準(zhǔn)的財(cái)務(wù)報(bào)告和經(jīng)營數(shù)據(jù)（李昊然等，2023）。因此，為滿足弱勢群體的普惠金融需求，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)有針對性地設(shè)計(jì)合適的金融產(chǎn)品和服務(wù)。

第三，金融市場信用體系不完善。近年來，我國非傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在推動(dòng)建立全面、功能強(qiáng)大的全國性支付產(chǎn)品和服務(wù)方面取得了重大進(jìn)展，使得金融服務(wù)在覆蓋范圍和服務(wù)效率方面均大幅提升。然而，促進(jìn)普惠金融發(fā)展的一系列信用基礎(chǔ)體系仍有待完善。信用基礎(chǔ)體系主要包括征信體系、擔(dān)保和破產(chǎn)制度等。如果金融需求方在信用評價(jià)中擁有來自征信系統(tǒng)的重要信息，則其信用等級就會較高，獲得資金的概率也會相應(yīng)提高。目前，約三分之一的市場主體未被納入金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，尤其在普惠小微貸款領(lǐng)域，傳統(tǒng)抵押貸款仍占主導(dǎo)地位。當(dāng)前，我國金融市場急需引入可靠的信用數(shù)據(jù)以填補(bǔ)小微信貸需求的數(shù)據(jù)缺口。然而，由于信用數(shù)據(jù)分散在工商、稅務(wù)和第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商，導(dǎo)致銀行難以準(zhǔn)確、全面、及時(shí)地獲取數(shù)據(jù)。地區(qū)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化低、數(shù)字化不足，數(shù)據(jù)來源分散，制約數(shù)字普惠金融發(fā)展。在上述背景下，信貸歧視和信貸配給成為金融資源分配的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。信息不對稱導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)在缺乏全面信用評估體系時(shí)依賴主觀判斷，容易產(chǎn)生信貸歧視。而信貸配給問題表明即便借款人愿意支付更高利率，貸款供應(yīng)仍可能不足，特別是對于缺少信用背書的個(gè)體工商戶和小微企業(yè)。在這些情況下，利率未能充分發(fā)揮其調(diào)節(jié)信貸供求關(guān)系的功能，反映了金融機(jī)構(gòu)在面臨高風(fēng)險(xiǎn)或信用評估不透明時(shí)的過度謹(jǐn)慎問題。這些問題不僅阻礙了金融資源的有效流動(dòng)和市場的健康運(yùn)作，還加劇了社會經(jīng)濟(jì)的不平等（邢樂成等，2019）。

第四，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式與評估機(jī)制不完善。普惠金融旨在提供廣泛的金融服務(wù)，特別是對于那些傳統(tǒng)金融服務(wù)難以覆蓋的中小微企業(yè)和農(nóng)村市場。然而，當(dāng)前普惠金融業(yè)務(wù)在信息獲取、服務(wù)成本、規(guī)模經(jīng)濟(jì)性等方面遭遇較大挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)銀行風(fēng)控模式下，許多銀行的授信過分依賴抵押貸款等傳統(tǒng)信貸標(biāo)準(zhǔn)的“軟信息”，而對于中小微企業(yè)的市場潛力、知識產(chǎn)權(quán)、新型技術(shù)等“軟信息”的評估不足，繼而形成金融錯(cuò)配，甚至可能扭曲金融市場的正常運(yùn)作，加劇金融資源配置的不均衡（趙曉鴿等，2021）。

生成式人工智能賦能普惠金融的具體路徑

第一，金融數(shù)據(jù)資源化。在PB級規(guī)模數(shù)據(jù)集的支持下，基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練大語言模型（LLM， Large Language Model）擁有的數(shù)以千億甚至數(shù)以萬計(jì)的參數(shù)，在運(yùn)算過程中呈現(xiàn)出理解、邏輯、記憶和生成等能力，生成式人工智能能夠勝任自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）的任務(wù)。將大語言模型等生成式人工智能嵌入金融業(yè)務(wù)中，可對文字、圖片、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯性分析，釋放多模態(tài)信息和金融數(shù)據(jù)價(jià)值。具體來說，在生成式人工智能賦能金融業(yè)務(wù)時(shí)，金融產(chǎn)品和服務(wù)不再局限于單一類型，而是可以更多滿足不同社會群體日益增長的個(gè)性化多樣化的金融需求（Lee et al.， 2021）。因此，借助生成式人工智能，金融機(jī)構(gòu)能夠了解更多小微企業(yè)、個(gè)體工商戶、涉農(nóng)主體等群體的隱性信息，不僅能有效地緩解金融交易中的信息不對稱問題，而且能更精準(zhǔn)匹配資金需求，從而擴(kuò)展普惠金融的“長尾市場”、提升金融普惠性。

第二，金融數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。一方面，生成式人工智能能夠?qū)鹑跇I(yè)務(wù)及相關(guān)市場的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換、提煉降維、數(shù)值計(jì)算和轉(zhuǎn)化映射等工程化處理，使數(shù)據(jù)成為更具業(yè)務(wù)應(yīng)用價(jià)值的資產(chǎn)。另一方面，盡管大語言模型尚不是普遍認(rèn)可的生成式人工智能代表，但已具備較強(qiáng)的通用性和擬人特性，能夠理解和生成自然語言，模擬人類行為，并與人類自然交流，還能夠在各類任務(wù)上與人類主觀體驗(yàn)對齊，從而提升客戶體驗(yàn)。當(dāng)前，大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)的應(yīng)用系統(tǒng)仍以業(yè)務(wù)流程為導(dǎo)向，通過API設(shè)計(jì)解決特定的結(jié)構(gòu)化問題。同時(shí)，基于弱人工智能的AI技術(shù)平臺也未給金融IT架構(gòu)帶來太大變化，在使用方式上仍依賴業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用封裝弱人工智能能力的API接口，通過固定規(guī)則交互實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。因此，生成式人工智能能夠極大地提升金融業(yè)生產(chǎn)效率，為金融業(yè)轉(zhuǎn)型升級帶來了新的機(jī)遇。

第三，產(chǎn)生數(shù)字信任效應(yīng)。數(shù)字信任在普惠金融中扮演著重要角色，生成式人工智能通過“數(shù)字要素＋技術(shù)”的結(jié)合，為構(gòu)建數(shù)字信任提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。這一過程涉及數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用，以及相應(yīng)的技術(shù)保障。在收集數(shù)據(jù)的過程中，生成式人工智能可以確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性，這是構(gòu)建數(shù)字信任的前提。在數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用階段，通過算法模型的優(yōu)化和迭代，生成式人工智能可以更準(zhǔn)確地評估借款人的信用狀況，減少貸款違約的風(fēng)險(xiǎn)。此外，在技術(shù)保障方面，生成式人工智能（如區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用）可以進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全和透明度，為數(shù)字信任提供了更為堅(jiān)實(shí)的支撐。在普惠金融領(lǐng)域，這種數(shù)字信任效應(yīng)尤為重要，因?yàn)樗蚱屏藗鹘y(tǒng)金融服務(wù)中對抵押品的依賴，使得無抵押或低抵押的小微企業(yè)和個(gè)人也能獲得金融服務(wù)。通過這種方式，生成式人工智能不僅降低了金融服務(wù)的門檻，還提升了金融市場的包容性，極大拓展了金融服務(wù)的覆蓋面。

第四，助力降本增效。首先，降低運(yùn)營成本。生成式人工智能可以通過自動(dòng)化和優(yōu)化流程來減少手動(dòng)操作和重復(fù)性工作，從而降低運(yùn)營成本。根據(jù)金融中介理論，通過減少交易成本和信息不對稱，人工智能技術(shù)提升了金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營效率，這對于經(jīng)營成本較高的小型和中型金融機(jī)構(gòu)尤為重要。其次，提升服務(wù)可及性。人工智能技術(shù)在提高金融服務(wù)的可及性方面扮演關(guān)鍵角色。通過數(shù)字化渠道和人工智能驅(qū)動(dòng)的服務(wù)，金融機(jī)構(gòu)能夠覆蓋更廣泛的地理區(qū)域，為那些傳統(tǒng)銀行服務(wù)未能觸及的客戶群體提供服務(wù)。依據(jù)數(shù)字鴻溝理論，這種技術(shù)的應(yīng)用有助于縮小城鄉(xiāng)間、不同社會經(jīng)濟(jì)群體間的金融服務(wù)差距。最后，創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)。人工智能技術(shù)能夠分析復(fù)雜的市場數(shù)據(jù)，幫助金融機(jī)構(gòu)開發(fā)更適合特定客戶群體的產(chǎn)品和服務(wù)，更精確地滿足低收入和邊緣群體的特定金融需求。根據(jù)市場分割理論，通過更加細(xì)致的市場劃分和有針對性的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，金融機(jī)構(gòu)能夠更有效地服務(wù)于多樣化的客戶群體（廖高可等，2023）。

第五，提升金融風(fēng)控水平?；诖竽Ｐ?，生成式人工智能可以高效完成冗長復(fù)雜的合同等文檔閱讀，并利用邏輯推理進(jìn)行信息理解和信息提煉，進(jìn)而生成便于閱讀和理解的圖表、報(bào)告、結(jié)論和意見等結(jié)果。對金融領(lǐng)域而言，生成式人工智能對金融業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析、識別和預(yù)測，有助于消除潛在風(fēng)險(xiǎn)。在信用評估階段，生成式人工智能可以幫助金融機(jī)構(gòu)多維度評估貸款人的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和征信記錄等，從而評價(jià)還款人的風(fēng)險(xiǎn)等級，降低信用風(fēng)險(xiǎn)。在貸后階段，生成式人工智能可以幫助金融機(jī)構(gòu)結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、行業(yè)趨勢和貸款人等多方面信息對潛在客戶進(jìn)行深度挖掘和分析，以便動(dòng)態(tài)調(diào)整授信等工作。

生成式人工智能賦能普惠金融的潛在風(fēng)險(xiǎn)

一是“技術(shù)”風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能具有巨大潛力，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨如何把握準(zhǔn)確性、真實(shí)性與時(shí)效性的重大技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。首先，生成式人工智能在普惠金融情景下的應(yīng)用面臨與業(yè)務(wù)流程的耦合問題。在普惠金融應(yīng)用場景下，遇到的問題類型可能更復(fù)雜和難以準(zhǔn)確預(yù)測，因而，生成式人工智能的泛化能力過強(qiáng)將導(dǎo)致模型在特定普惠金融領(lǐng)域的精準(zhǔn)度降低，使其在應(yīng)對具體且復(fù)雜的金融問題時(shí)難以給出準(zhǔn)確的回答，進(jìn)而引發(fā)操作風(fēng)險(xiǎn)。其次，生成式人工智能在應(yīng)用過程中存在模型“幻覺”問題。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，類似ChatGPT之類的大模型仍會輸出虛假或誤導(dǎo)性信息?；跀?shù)據(jù)訓(xùn)練，生成式人工智能大模型可以生成一些貌似合理，但卻完全虛構(gòu)的內(nèi)容，輕則可能誤導(dǎo)用戶，重則可能導(dǎo)致金融決策失誤，從而增加操作風(fēng)險(xiǎn)。最后，生成式人工智能需要超大規(guī)模的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)間更長，訓(xùn)練成本更高，因此，生成式人工智能難以避免出現(xiàn)“信息滯后”、時(shí)效性受限等挑戰(zhàn)。

二是“隱私安全”風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能賦能普惠金融必然要面對與數(shù)據(jù)隱私和安全性相關(guān)的重大挑戰(zhàn)。生成式人工智能非常依賴數(shù)據(jù)，在處理個(gè)人和企業(yè)敏感數(shù)據(jù)時(shí)，可能會觸及復(fù)雜的隱私保護(hù)問題，如客戶的財(cái)務(wù)狀況、信用記錄和個(gè)人身份信息等，甚至包含個(gè)人或家庭的日常工作生活信息。這些敏感數(shù)據(jù)如果未得到充分保護(hù)，可能面臨被泄露或?yàn)E用的風(fēng)險(xiǎn)。在普惠金融服務(wù)中，數(shù)據(jù)隱私和安全性的問題尤為突出，因?yàn)檫@些服務(wù)往往涉及低收入和邊緣化群體，他們對于數(shù)據(jù)保護(hù)可能缺乏足夠的認(rèn)識。因此，任何數(shù)據(jù)泄露或?yàn)E用行為都可能對這些群體造成嚴(yán)重的財(cái)務(wù)和社會影響，同時(shí)削弱公眾對普惠金融服務(wù)的信任。根據(jù)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)理論，保護(hù)客戶的隱私不僅是嚴(yán)守法律底線的要求，也是維護(hù)客戶信任和構(gòu)建長期可持續(xù)關(guān)系的基礎(chǔ)。此外，普惠金融機(jī)構(gòu)還面臨著如何平衡高標(biāo)準(zhǔn)隱私保護(hù)措施與高效金融服務(wù)提供的問題。因此，如何確保所有數(shù)據(jù)處理步驟符合隱私保護(hù)要求，成為生成式人工智能能否有效賦能普惠金融的關(guān)鍵。

三是“算法”風(fēng)險(xiǎn)。首先是“算法歧視”風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能是基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的一種算法。雖然算法可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)簽精準(zhǔn)化，但這是一把“雙刃劍”。如果算法在設(shè)計(jì)上或用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)本身包含了歧視性信息，那么在生成內(nèi)容時(shí)可能會重復(fù)或放大這些數(shù)據(jù)中的歧視性，從而嚴(yán)重?fù)p害公平屬性。普惠金融致力于消除金融服務(wù)在不同社會群體間的不平等，但生成式人工智能帶來的算法偏差可能對這一目標(biāo)構(gòu)成威脅。當(dāng)生成式人工智能基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行信貸決策時(shí)，若這些數(shù)據(jù)反映了現(xiàn)有的社會經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)偏見，那么生成式人工智能可能會復(fù)制，甚至加劇這些偏見。這不僅可能導(dǎo)致對特定群體的不公正待遇，如高風(fēng)險(xiǎn)評級或拒絕服務(wù)，還可能加深現(xiàn)有的社會和經(jīng)濟(jì)不平等。根據(jù)市場失靈理論，如果市場信息不完全或存在偏差，市場將無法有效分配資源。在普惠金融的背景下，這意味著生成式人工智能可能因?yàn)殄e(cuò)誤的偏見而未能將金融資源分配給真正需要的群體。同時(shí)，這種偏差可能導(dǎo)致不斷自我強(qiáng)化的惡性循環(huán)，信貸市場中的特定群體因?yàn)橄到y(tǒng)性偏見而無法獲得信貸，進(jìn)而無法產(chǎn)生良好的信貸記錄，使得偏見在未來的生成式人工智能決策中得以繼續(xù)存在。其次是“算法黑箱”風(fēng)險(xiǎn)。從本質(zhì)上說，算法都是“黑箱”，因?yàn)椴豢赡芩腥硕紦碛凶銐虻闹R來理解算法的內(nèi)涵和模型參數(shù)。真正的“算法黑箱”是指算法背后所隱藏的決策標(biāo)準(zhǔn)和基本邏輯不被外人所理解。當(dāng)生成式人工智能模型達(dá)到千億級別的參數(shù)密集度時(shí)，甚至連開發(fā)人員都不能很好地理解算法運(yùn)作的具體細(xì)節(jié)與邏輯?！八惴ê谙洹笨赡軐?dǎo)致金融機(jī)構(gòu)掩蓋金融交易過程中的不當(dāng)行為，以技術(shù)中立的形式平等掩蓋實(shí)質(zhì)上的不平等，進(jìn)而導(dǎo)致金融市場與政府監(jiān)管的雙重失靈（程雪軍，2023）。

四是知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。普惠金融的持續(xù)創(chuàng)新依賴新技術(shù)的應(yīng)用，但在普惠金融領(lǐng)域應(yīng)用生成式人工智能時(shí)，知識產(chǎn)權(quán)的問題不容忽視。生成式人工智能在分析市場趨勢、制定金融策略或提供個(gè)性化建議時(shí)，可能會用到受專利技術(shù)、版權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)集或分析方法，這種非主觀故意或被動(dòng)的知識產(chǎn)權(quán)侵犯可能導(dǎo)致法律糾紛和道德問題，從而影響金融機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)和運(yùn)營。而知識產(chǎn)權(quán)法律的復(fù)雜性加劇了這一挑戰(zhàn)，當(dāng)生成式人工智能算法自主生成的內(nèi)容與已有的受版權(quán)保護(hù)內(nèi)容相似時(shí)，判定侵權(quán)的界限將變得模糊。此外，這還涉及生成式人工智能創(chuàng)造性成果的所有權(quán)問題，即確定算法生成的分析或策略的知識產(chǎn)權(quán)歸屬。這些問題涉及普惠金融的創(chuàng)新動(dòng)力及其在市場上的公平競爭，不僅是法律問題也是倫理道德問題。

五是“更具傳染性”的市場風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能在為金融風(fēng)險(xiǎn)控制變革帶來了機(jī)遇的同時(shí)，也強(qiáng)化了金融市場風(fēng)險(xiǎn)的傳染性。首先，面對風(fēng)云變幻的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化可能會使金融交易產(chǎn)生錯(cuò)誤決策，從而產(chǎn)生金融風(fēng)險(xiǎn)。其次，生成式人工智能不僅強(qiáng)化了經(jīng)濟(jì)主體（如個(gè)人、機(jī)構(gòu)等）之間的關(guān)聯(lián)性，而且強(qiáng)化了不同市場甚至是不同國家和地區(qū)的聯(lián)系，這將導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染速度更快，傳染路徑更復(fù)雜，傳染范圍更廣泛，傳染破壞力更強(qiáng)大。

生成式人工智能賦能普惠金融的實(shí)施策略

發(fā)揮體制和市場優(yōu)勢：推動(dòng)生成式人工智能技術(shù)進(jìn)步。從全球范圍來看，以大模型為代表的生成式人工智能在過去取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。然而，在當(dāng)前國際環(huán)境下，僅靠科技公司和金融機(jī)構(gòu)的積極性是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，生成式人工智能賦能普惠金融還需要政策給予扶持，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)積極探索生成式人工智能賦能普惠金融業(yè)務(wù)的具體路徑。一方面，大模型快速更新迭代對算力提出了更高的要求，而高端芯片是我國科技發(fā)展亟待補(bǔ)齊的短板。對此，應(yīng)充分發(fā)揮我國新型舉國體制優(yōu)勢，加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)，夯實(shí)我國生成式人工智能的底層技術(shù)基礎(chǔ)。另一方面，利用我國金融市場規(guī)模大、數(shù)據(jù)量多的優(yōu)勢，不斷提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，這對模型訓(xùn)練來說至關(guān)重要。對此，有關(guān)部門需要考慮進(jìn)一步加大力度打通數(shù)據(jù)孤島，完善數(shù)據(jù)托管、交易制度，引導(dǎo)數(shù)據(jù)有序管控和流動(dòng)。

發(fā)展負(fù)責(zé)任的技術(shù)：強(qiáng)化生成式人工智能的算法平等?？萍紓惱韺τ谏墒饺斯ぶ悄馨l(fā)展的重要性不言而喻。在生成式人工智能賦能普惠金融過程中，要確保算法公平，從而避免形成金融歧視。首先，通過整合來自不同社會群體的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，尤其是那些在傳統(tǒng)金融體系中被邊緣化的群體，生成式人工智能能夠減少固有的偏見，從而做出更加平衡和全面的決策。其次，定期進(jìn)行算法審計(jì)和偏差檢測。生成式人工智能不會天然地關(guān)注普惠金融中的小微企業(yè)、低收入群體等，不會自動(dòng)考慮社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的公平、正義等價(jià)值觀，按照代表性偏差理論，系統(tǒng)性地識別并糾正可能的偏差，確保生成式人工智能模型的決策符合普惠金融的公正性原則。再次，提高生成式人工智能決策過程的透明度并增強(qiáng)這些決策的可解釋性，讓用戶和監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠理解其決策邏輯和依據(jù)。最后，開發(fā)和集成解釋性生成式人工智能工具，為特定決策提供清晰說明。要發(fā)展負(fù)責(zé)任的生成式人工智能技術(shù)，倫理治理至關(guān)重要。只有將倫理治理貫穿于數(shù)據(jù)收集、研發(fā)設(shè)計(jì)、使用和評估整個(gè)流程，才能確保倫理約束在法律觸及不到的地方仍然有效。

智能創(chuàng)新導(dǎo)航：完善普惠金融領(lǐng)域的知識產(chǎn)權(quán)政策。普惠金融的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)工作刻不容緩。首先，普惠金融機(jī)構(gòu)應(yīng)實(shí)施知識產(chǎn)權(quán)合規(guī)性檢查，以避免在利用生成式人工智能時(shí)無意中侵犯專利技術(shù)、版權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)集或分析方法。這一措施的核心在于建立一個(gè)全面的知識產(chǎn)權(quán)管理框架，指導(dǎo)機(jī)構(gòu)合法利用外部數(shù)據(jù)和技術(shù)。此外，考慮到知識產(chǎn)權(quán)法律的復(fù)雜性，特別是當(dāng)生成式人工智能算法自主生成的內(nèi)容與已有的受版權(quán)保護(hù)內(nèi)容相似時(shí)，普惠金融機(jī)構(gòu)應(yīng)積極參與行業(yè)對話和法規(guī)制定，以澄清和維護(hù)合法權(quán)益。同時(shí)，鼓勵(lì)開放創(chuàng)新和行業(yè)合作，共享非敏感數(shù)據(jù)和方法，這不僅有助于促進(jìn)行業(yè)內(nèi)的良性競爭，也能夠避免重復(fù)“造輪子”，降低侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。這些措施有助于普惠金融機(jī)構(gòu)在利用生成式人工智能進(jìn)行市場分析、制定金融策略或提供個(gè)性化建議時(shí)，既能保持創(chuàng)新活力，也能確保其活動(dòng)合法合理合情。

保護(hù)隱私：筑牢普惠金融的數(shù)據(jù)隱私與安全性防線。首先，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)安全技術(shù)，如強(qiáng)加密方法和安全的數(shù)據(jù)存儲方案，以及嚴(yán)格的身份驗(yàn)證和訪問控制機(jī)制，以防止未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問和泄露。同時(shí)，建立全面的數(shù)據(jù)治理策略，覆蓋數(shù)據(jù)的收集、存儲、處理和共享的所有方面，定期更新這些策略以適應(yīng)技術(shù)和法規(guī)的變化。其次，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)采取積極措施提升這些用戶的數(shù)據(jù)安全意識，如通過研討會、宣傳材料和在線資源進(jìn)行教育和宣傳。最后，金融機(jī)構(gòu)在提供快速有效的服務(wù)的同時(shí)，應(yīng)確保所有數(shù)據(jù)處理步驟都嚴(yán)格遵守隱私保護(hù)要求，找到技術(shù)創(chuàng)新和隱私保護(hù)之間的平衡點(diǎn)。

平衡安全與發(fā)展：創(chuàng)新生成式人工智能金融領(lǐng)域的監(jiān)管政策。生成式人工智能賦能普惠金融的同時(shí)，對國家的金融監(jiān)管政策和手段提出了更高要求，倒逼政府及相關(guān)部門創(chuàng)新金融監(jiān)管政策。生成式人工智能的發(fā)展，一方面將促使金融交易方式或業(yè)態(tài)更為多樣，另一方面可能會產(chǎn)生更隱蔽、破壞性更大的金融風(fēng)險(xiǎn)。在生成式人工智能技術(shù)快速發(fā)展的情境下，國家監(jiān)管在把主要精力集中在大型金融機(jī)構(gòu)、量化交易、主要金融風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，還要高度關(guān)注生成式人工智能技術(shù)發(fā)展可能導(dǎo)致的小型、分散的金融風(fēng)險(xiǎn)。因此，需要行業(yè)監(jiān)管部門轉(zhuǎn)變監(jiān)管理念，積極引導(dǎo)發(fā)展智能監(jiān)管，以適應(yīng)金融機(jī)構(gòu)在技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新。如何借助生成式人工智能解決金融發(fā)展與監(jiān)管的矛盾，將成為未來研究重點(diǎn)。

（本文系北京市社會科學(xué)基金規(guī)劃項(xiàng)目“數(shù)據(jù)要素市場驅(qū)動(dòng)北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究”的階段性成果，項(xiàng)目編號：23JJB014；中國政法大學(xué)商學(xué)院博士研究生林登輝、謝建邦和王則仁對本文亦有貢獻(xiàn)）

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責(zé) 編／韓 拓" 美 編∕梁麗琛