摘要
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▷ 海外金融機構AI應用覆蓋從業人員，提升效率
▷ 金融行業需建立統一AI治理架構應對風險
華泰證券首席信息官韓臻聰，近日於深交所、港交所、廣期所共同舉辦的「2025年大灣區交易所科技大會」中發表主題演講，指出AI技術革新已成為金融行業發展的關鍵路徑，行業正加速推動AI從外圍輔助向金融機構核心業務滲透。
*AI快速滲透核心業務，突破交易場景仍需跨越壁壘*
韓臻聰指，海外金融機構的實踐已經揭示了AI在金融領域的深度應用趨勢。目前，高滲透的AI助手已覆蓋海外金融機構大量從業人員，使代碼生成和測試效率提升40%以上，且正持續融入交易系統與風控模型核心環節。這些案例清晰表明，全球頭部金融機構已不滿足於AI在郵件撰寫、文檔總結等外圍場景的應用，正堅定邁向交易、投顧等核心領域。
儘管AI部署熱潮高漲，但金融機構在核心業務場景仍顯謹慎。數據顯示，當前金融行業AI應用普遍集中於知識管理(49%)、應付帳款流程自動化(37%)、錯誤和異常檢測(34%)等非決策類場景，而在交易決策、風險定價等「真金白銀」的核心環節滲透率偏低。
*因應AI幻覺和模型偏見系統性風險，需建立統一治理架構*
他分析，造成核心場景難以攻克的原因有二。第一是「幻覺的代價」。通用AI由於精準度有限因此在金融交易與風控場景可能引發系統性風險。OpenAI在2025年10月更新的政策中明確禁止ChatGPT提供財務建議，印證了通用AI在金融核心場景應用的天然局限。其二是「燃料的隔閡」。科技公司雖具備頂尖算法能力，卻面臨兩大關鍵缺失：一是金融機構內部高質量、高敏感度數據，受隱私合規限制無法用於模型訓練；二是對市場邏輯與經濟周期的深度產業認知。金融行業專屬的「Know-How」經驗難以通過算法單純訓練獲得。
在原生AI的時代，AI治理是新的生命線，不僅要關注傳統金融領域風控的交易風險、信用風險，更要將模型風險提升到核心位置。由於AI「幻覺」和模型偏見所帶來的系統性風險可能是巨大的，行業需要建立統一的AI治理架構。包括模型的全生命周期的管理，敏感數據的隔離保護、訓練數據脫敏與溯源，以及模型效果的持續評估，確保所有的應用，尤其是涉及決策和交易的場景都在安全可信、風險可控的框架內運行。金融AI場景的攻堅已形成清晰的分工，科技公司聚焦於基礎設施搭建與通用場景開發，而金融機構必須主動承擔核心價值場景的突破任務。
《環富通基金頻道3日專訊》
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