马锋　张吉祥


坚持需求牵引、场景带动、规则引领，把算力、数据、金融场景、监管有机结合起来，以提高金融风险防控能力为重要落脚点，强化风险数据底座、建设智能预警机制、健全模型管理和防链制度


金融是国民经济的血脉，防范金融风险是金融工作的“生命线”。2026年5月，《四川省加快推进“人工智能+”一号创新工程实施方案》印发，明确金融作为服务链条长、社会渗透深的领域之一，优先推进智能化转型。金融的智能化改造，不仅优化金融流程和效率，更着力于提升金融机构识别、预警和处置风险的能力。对四川而言，近年国家超级计算成都中心、成都智算中心等各类算力设施加快发展，成都市城市可信数据空间等项目入选国家首批可信数据空间创新发展试点，扩容“算力券”、启动“词元券”，为“人工智能+金融”奠定了较强现实基础。以人工智能赋能金融风险防控，能更好地提升金融管理能力、服务实体经济发展、培育经济发展新动能。

赋能金融风险防控拓展能力边界

金融领域发展人工智能，着力点在于提高金融机构发掘风险、判断风险、跟踪风险的能力。传统金融风控存在信息滞后、评估成本高、预警滞后等问题，特别是其中小微、涉农、绿色等领域，风险画像不够完整，抵质押相对单薄，经营变动难以准确及时掌握，金融服务的可得性、连续性都会受到一定程度的影响。人工智能关联分析、行为识别、动态学习的方法，可以把生产经营流水、纳税情况、交易履约、产业链条关联性的信息，转化成看得见、能比较的信用线索，帮助金融机构形成更加充分、动态的风险判断。

就四川的经验来说，人工智能服务于金融风控方面已有一定的基础。例如，运用大数据风控模型进行智能审批，在加大普惠金融供给规模的同时降低信贷风险；把AI大模型导入“智能客服”“贷后管理”“风险提醒”，既降低运营成本，也能辅助风险防控；将人工智能服务嵌入银行普惠金融服务平台，方便供求精准对接，降低信息错配的成本和风险；在绿色金融方面，服务“双碳”目标要求，智能算法可用于能源企业的碳排放测算与绿色项目评审等，使项目抓取更有理性、参考资金投向更容易测算。这些都反映了金融风险防范管控正在从中观事后处理转向微观事前识判、事中提醒和全程管理。

智能风控落地有待破解现实制约

数据基础仍是首要瓶颈。智能风控需要高质量数据，但现实中许多数据藏身于机构、平台、部门内，标的不统一、口径不统一、更新周期不统一；一些小微或农业经营主体的经营数据等有待沉淀，绿色项目环境效益、现金流和风险等评估也有待统一。数据残缺、质量不高、更新不及时等，无论模型算力多么强大，都不能帮助做到可靠判断，甚至还会增加误判风险。

复杂风险的识别能力仍需加强。金融风险具有复杂性、传染性、周期性，存在的欺诈风险也会随着风控规则不断改变；算法能收集海量的异常信号，但对于变化较多的产业链死结、地域性信用突变、市场情绪等，需要更强大“识别解释”能力和“故事匹配”能力。如果唯模型分数，忽略人工判断、现场验证、行业经验，则容易出现信号被发现但本质未识别的情况。

协同治理有待加强。金融机构、科技公司、监管机构等在数据共享、模型评估、风险处置、各方责任分工等方面都需要明确、可操作的规则。特别是出现跨机构、跨地区风险预警时，没有统一的标准和联动规则，风险预警就会在单个平台、单个机构产生，风险信息也无法快速得到应变治理。智能风控形成合力既要靠技术力量，也需要制度协同机制。

三方面精准发力金融风险防控

推动“人工智能+金融”，应坚持需求牵引、场景带动、规则引领，把算力、数据、金融场景、监管有机结合起来，以提高金融风险防控能力为重要落脚点，四川可从三个方面长期发力。

强化风险数据底座。基于已开启的城市可信数据空间等试点工作，依法依规加强金融、政务、产业等数据有序开放，健全数据分类分级、授权使用、使用留痕、安全评估等工作机制，关注小微企业、涉农、绿色等客群，形成信用评估、经营分析、资金运行、项目收入、生态影响等评价与监控指标，智能风控既有数据底座又有良法约限。

建设智能预警机制。在信贷准入、信贷定价、反欺诈、贷后管理、非法金融活动排查等各环节，建设风险识别、分级预警、协同处置和闭环监管的体系。精准防范风险，对信贷突增、授信集中、贷款挪用、未偿息苗头等警告信号，要提高警惕和反应速度；对普惠金融、绿色金融、供应链金融等重点领域，可试点建立特定风险模型、报警清单等。

健全模型管理和防链制度。对直接影响授信、定价、准入和风险管控的模型，都要落实上线前评审、上线中监测、定期审核和异常退出等制度。对关系到企业融资机会、群众切身利益等算法规则的决策手段，都应增加透明度要求，保留人工复核通道，不得以模型得分直接代替专业决断。围绕成渝地区双城经济圈建设、西部金融中心建设、制造业智能化改造、绿色化低碳化转型、乡村振兴等任务，可选择风险特征明显、数据基础好、监管相对明确的场景先行试点，构建风险信息共享、风险预警共建、风险处置共担局面，避免防链错位。

人工智能赋能金融能否行稳致远，关键在于能否更好地将其用于金融风险防范和推动实体经济发展。让人工智能长在金融风险识别的薄弱处、金融服务的缺劲处、金融治理协同的最需处，才能让技术创新成为金融更可靠的力量，携手构建安全、高效、普惠的现代金融发展新格局，为高质量发展提供更加长久可靠的支撑。

（作者单位：西南交通大学经济管理学院）

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