工商银行行长刘珺：从三个方面探讨金融AI的应用

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近日，在第四届中国金融学科年会（2026）上，中国工商银行党委副书记及行长刘珺指出，人工智能（AI）和通用人工智能（AGI）对经济系统的影响不仅体现在量的变化，更在于质的飞跃。面对AI技术引发的范式转变，金融行业需要在两个方面进行调整：一是适应科技创新对金融资源的极致需求；二是应对AI对金融运行可能造成的反作用力。

本届年会以“迈向AI时代的中国金融”为主题。当前，由AI引领的新一轮科技革命正在塑造世界，大语言模型、智能体、具身智能和世界模型等新兴技术不断拓展人类的科学、工程和认知边界，科技创新已成为生产体系中最核心的要素，推动经济金融的变革与发展。

首先，AI或AGI对经济系统带来的不仅是量的变化，还包括质的变革。

其一，经济系统的复杂程度呈几何级数增长。从摩尔定律（Moore’s Law）到规模定律（Scaling Law）再到韬定律的演进，AI的发展始终在挑战传统的边际效用递减规律，以及基于此建立的一般均衡理论的逻辑框架。这种技术驱动的范式跃迁深刻改变了经济社会的运行机制。数字经济的大逻辑是系统集成、信息共享、规模经济和范围经济，其特征表现为模块化、参数化与组件化。同时，也使得多元化、多维化和交互化的“问题群”和“矛盾群”成为必须面对的现实，甚至形成了问题系统和矛盾系统。

其二，AI时代的创新具有前所未有的广域联通特性。AI所驱动的原发性创新对资源、效率和精度提出了极致的需求，这极大地激发了市场经济的全球化和普遍化。尽管近年来地缘政治因素导致市场出现割裂和碎片化，但AI技术和数据要素的通用性在更高层面增强了时空的联通，深化了物质和意识的连接，地理市场与虚拟市场的融合已是不言而喻。因此，尽管各国在AI产业竞争和政策博弈中愈加激烈，但在企业和用户层面，各国通过模型开源、海外算力租赁和跨境数据合作等市场化方式实现了深度融合，这也表明新一轮科技变革愈发呼唤全球化，并可能成为全球化的新引擎。

其三，驱动行业和企业层面的组织形式重构。从理论的角度看，企业组织是为了降低交易成本、化解信息不对称而设计的制度安排。在AI时代，知识获取和信息处理的成本被压至极低，可能打破企业原有的知识分布与分工模式。企业内部将趋向于扁平化，核心的“判断力密度”和末端的“执行力强度”即专业团队通过AI放大形成的组织能力，将决定企业的效率和竞争力。在企业与客户之间，AI智能体可能成为庞大的消费和生产节点，迫使企业重新审视服务入口和客户关系。随着客户交互方式由导航式操作转向委托式执行，企业的获客逻辑将转向争取智能体的选择偏好，产品形态也由“货架式成品”转变为可供AI调用的“底层能力模块”，商业竞争将加速迈向B2A（Business-to-Agent）新范式。同时，有限公司、合伙制等传统公司组织形式正被一人公司、无人公司等新形式不断解构与重构，组织形态的变化前所未有地迅速和剧烈。

其次，面对AI技术所引发的范式变革，金融行业也需加快自身的变革步伐。

一方面，要适应科技创新对金融资源的极致需求。

在传统的企业生命周期理论中，企业的成长过程被描绘为一条S型曲线，反映了企业发展的阶段性波动。但如今，这条曲线变得愈发陡峭，甚至以极快的速度增长，且在曲线上不断出现拐点和断点，形成跳跃式的增长。尤其是前沿科技企业，在初创期就表现出强烈的规模效应，一旦突破算力阈值并打通产业链，将在短时间内成为科技独角兽或巨头；反之，则可能迅速被市场淘汰。因此，相较于成立时间，以“算力规模”或“数据密度”作为新的横轴，将更好地描述AI企业成长的规律。这也对传统的现金流折现模型（DCF）提出了挑战，企业估值的重心不再是财务变量的“时间贴现”，而是技术与算力的“科技溢价”，这种溢价类似于期权，决定了企业的估值。对此，我们的金融产品和服务应围绕新的市场逻辑进行调整或重构。

另一方面，金融行业还需承接AI对金融运行可能产生的反作用力。

科技从来不是单一立场的叙述，“硬币的两面”甚至多维效应已成新常态，科技与经济社会发展的匹配度成为科技创新的基石，而技术和经济不仅限于国界概念，还应视为广域或全域的问题。目前，AI依托数据聚合、算力爆发和算法迭代实现加速突破，相关投资强度急剧上升，并未见减缓趋势，这引发了市场对于“AI泡沫”的广泛讨论。若从市场支持每个有益创新、实验和公司的角度看，提前布局AI基础设施无疑是明智之举。然而，持续的技术迭代也对经济的复杂性和服务人类需求的有效性施加了强大反作用力。传统经济未置入如此复杂的技术系统，简单的技术升级无需强大的算力，直观的生产管理模式对高阶建模和智能合约也没有迫切的需求。因此，新技术的嵌入对经济体系的诸多方面提出了更高的要求。虽然反对路德类行为（Luddite）是必要的，但“技术至上”的科技原教旨主义同样不可取。

例如，金融业面临的关键问题是如何深化金融的现代化、智能化和国际化进程。显然，这并非为了复杂而复杂，衡量复杂性有效性的标准在于更好地满足多元金融需求及服务实体经济的升级。如果金融体系仍停留在过去的模式中，仅依赖简单的存贷款线性生成重的资产负债表，那么新科技的落地将难以避免形式主义。直接融资体系、多层次资本市场建设、全面金融解决方案以及人民币国际化等，都是中国金融体系应对科技“回旋镖”的关键领域。

最后，从金融学科研究的角度来看，AI也将带来底层逻辑的深刻变革。

一是科学与技术的互动模式正在重塑。回顾人类认识和改造自然的历程，自亚里士多德时代起，人类主要依靠经验归纳、数学抽象与哲学整合来理解世界。在这一过程中，人类受到生命长度和身体局限等客观因素的制约，只能在特定领域进行具体的、分学科的探索。然而，AI特别是AGI的出现，不仅是人类的新工具，还可能成为与人类平行的主体。凭借能量相对不受限和约束条件相对较小的优势，AGI通过底层统一和数据集成，具备彻底重构现有学科分类的潜力。与传统渐变过程不同，基于无限规模和无限数据的新范式下，基础学科的创新方向不仅是辐射状的，更是多维度的。

在此基础上，科学与技术之间的关系也在深刻变化。过去人类文明的发展轨迹基本遵循“科学突破—技术转化—实践验证”的模式，形成了科学优先、技术跟进的模式。但进入AI时代，科学与技术的界限变得模糊，技术的科学化与科学的技术化特征交织在一起。传统的科研模式正在被AI技术深刻改写，从“经验试错式创新”转向“计算预测式创新”。到2025

来源：移动支付网