中國人民銀行原行長周小川10月23日在“2025外灘年會”的“金融領域的AI治理與國際合作”圓桌討論中表示，從金融的角度來看，AI是在歷史上信息處理、IT和自動化基礎上的又一次新的邊際變化——但這個邊際變化是一個很大的變化。

“過去銀行系統、金融系統積累了海量數據，這些數據可用于機器學習、深度學習，使傳統模型轉向智能推理模型。銀行與其他行業有所不同：人工智能前幾年興起時，大家非常關注生成式模型，后來重視多模態處理；而銀行相對簡單，較少使用多模態或生成式技術，主要依賴大數據分析和推理模型，因此有其自身特點。基于這一特點，銀行未來結構會進一步向這個方向發展。由此帶來一個現象，銀行的從業人員規模會顯著受到影響和減少。”周小川表示。

在他看來，客戶行為也在發生深刻變化。過去客戶與銀行打交道時，許多人習慣與人溝通，不習慣與機器互動。但近十多年的變化顯示，越來越多人習慣與機器打交道，不太愿意或認為沒有必要人工介入。這個變化也非常深刻。因此，人工智能在銀行業的支付、定價、風險管理和市場推廣方面發揮著重要作用，這是一個很大的邊際變化。

“因此，人工智能對各行各業的沖擊可能不同。在金融系統，特別是在銀行系統，它建立在過去幾十年信息化、IT化的基礎上，提供了新的發展機會，并可能帶來比較大的邊際變化。”周小川表示。

在被問及人工智能是否會對中央銀行的主要業務帶來新改變，周小川坦言，這個問題可能還需要更長時間的觀察和研究。

周小川回憶稱，在其擔任央行行長期間，國際清算銀行（BIS）曾在一次會議上專門討論過AI相關模型是否對貨幣政策產生影響。當時討論的結論是，盡管IT行業、新涌現的AI和機器學習有助于更準確判斷形勢，使宏觀調控更精準響應，但似乎并不是那么重要。

“分析歷史事件、泡沫積累、明斯基時刻的出現、事后處理及對錯評估，這些需要更廣泛運用人工智能處理非結構性數據、多模態信息，甚至考慮社會情緒——這些情緒可能傳染、蔓延。因此人工智能也開辟了很多新領域，但距離真正應用還有相當距離。”他表示。

周小川表示，AI發展，特別是機器學習、深度學習，必然帶來模型的黑箱性，很難解釋。可能未來監管就需要面對黑箱模型產生的結果和行動，來調節或監管金融市場。

“另一個問題也很重要：如果AI模型大量運用短期高頻數據，學習結果很可能也是高頻、短期、技術性的，可能與金融穩健和宏觀調控所需要的面向基礎面、長遠穩定性的要求不一致。這個問題確實需要認真對待和解決。”周小川提醒。

在周小川看來，目前所說的很多國際合作與AI關系不大。他表示，對于AI，我們還在認識和探討當中。有一點是可以開展國際合作的：如何更好地加強AI基礎設施，包括金融行業特別是金融市場方面的AI基礎設施的加強和聯通，這將為未來具體的國際合作想法打下基礎。