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2026年中国金融学科自主知识体系联盟理事会第四次会议于9月19日在北京友谊宾馆召开，会议就人工智能（AI）对金融的重大影响与监管规则变化等问题展开了交流和讨论，本次理事会的纪要如下。

一、会议时间：2026年9月19日 晚上20:00-22:00

二、会议地点：友谊宾馆友谊宫二层4号会议室

三、主 持 人：吴晓求

四、参会人员：

张 春  丁志杰  张金清  杨 赫  马 勇

沈 艳（代表黄益平） 卢瑞昌（代表刘晓蕾）

郭 晔（代表方颖）    应展宇（代表李建军）

许 坤（代表王擎）    崔如鸿（代表魏刚）

五、列席人员：谭松涛  宋 科  何 青  钱宗鑫  吴 轲  刘泽豪

六、会议内容：

1. 吴晓求教授主持会议并提出本次会议的主要讨论事项

（1）吴晓求教授简约回顾了过去四年理事会会议的发展历程，指出每年理事会都会针对国内外最重要的金融理论与实践问题展开富有成效的热烈讨论，而本次会议的核心主题则聚焦于人工智能（AI）在金融领域的应用及其所带来的深远影响。

吴晓求教授首先从理论层面深入剖析了AI引发的金融变革：在AI时代，风险识别变得更加准确，金融功能得到了延伸，但风险产生的来源与传导路径也发生了显著变化，市场波动性的存在范围不断扩大。尽管数据和算力的极大提升增强了预测的准确性，但这一切的前提是必须先理清金融体系的内在结构，唯有如此，监管规则才能得以明确。针对货币形态与金融支付形态等一系列连锁变化，他强调必须深入研究科技对金融的实际影响，并以此为基础来制定适配的监管规则。

在资本市场层面，吴晓求教授进一步指出，AI正从资产结构、市场波动、估值理论和交易机制等方面重塑中国资本市场。资产结构上，科技力量日益显现，高科技企业市值地位持续上升；跨时代比较看，AI时代市场波动较互联网时代有所收敛。估值理论由基于现金流的确定性估值转向更加重视成长性预期和技术迭代等。交易结构方面，量化交易具有技术中性，应在公平规则下规范发展，机构投资者和ETF等被动投资工具将成为未来重要趋势。

（2）吴晓求教授随后提出了本次会议的三个主要事项：一是由联盟秘书长马勇教授介绍本次理事会议题的相关选题背景和主要讨论内容；二是参会理事就人工智能（AI）进入金融核心流程的重大影响与监管规则变化展开交流和讨论；三是参会理事就AI背景下的金融产业和金融学科发展发表观点和看法。

2. 马勇教授介绍本次理事会议题的相关背景和讨论内容

马勇教授首先介绍了本次理事会议题的选题背景。他指出，本次理事会的讨论议题，即“人工智能（AI）进入金融核心流程的重大影响与监管规则变化”，是按照联盟理事长吴晓求教授的指示，结合本次中国金融学科年会的大主题最终确定的。

该选题的基本背景是：在政策领域，国家金融监督管理总局于2026年6月18日发布了《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号），这是我国银行业保险业首份人工智能全流程专项监管文件；在实践领域，AI正加速进入授信审批、反欺诈、理赔、投顾、交易决策等金融活动的核心流程，如何在安全与发展之间取得平衡，亟需深入研讨。

基于上述背景，本次理事会讨论内容包括但不限于以下问题：AI介入核心金融决策的边界与责任归属，模型风险治理与基础设施，数据合规与行业竞争格局，以及其他有关监管规则、风险治理与产业发展的观点和建议。

3. 参会理事（代表）就会议讨论事项发表观点和意见

在吴晓求教授发言之后，张春教授、丁志杰教授分别从学术发展和宏观监管的维度，对AI时代的金融变革进行了深入分析。

张春教授主要聚焦于金融基础设施与货币形态的重构，并进一步延伸至中国金融开放的路径选择。他指出，在AI技术的驱动下，新型金融支付体系正在孕育，旧的支付模式将在此基础上面临全面重构。随着支付、结算及智能合约等底层基础设施的升级，势必会催生出如美国的稳定币、中国的数字人民币等新型货币形态。考虑到未来日益复杂的国际竞争环境（特别是在跨境贸易领域），以及数据化资产广泛的应用场景，这些新变化将如何演进、如何落地，是未来极具价值的研究课题。同时，他强调了支付市场变化带来的监管挑战，指出由于各国制度与文化的差异，监管做法必然存在区别，而发展中国家凭借自身的后发优势，有望在这一波技术浪潮中实现“弯道超车”。在开放路径上，张春教授还指出，中国金融开放有四种模式：自由兑换、互联互通、跨境支付与离岸体系建设、AI与区块链技术驱动。他提出，应从制度经济学角度权衡构建六大金融体系的制度收益与制度成本，这可以解释为什么中国在不同时期、不同地区会推动不同的开放模式。离岸体系建设要对接国际高水平的制度，以安全、高效、普惠为三个度量标准，避免将较低水平的在岸做法简单复制到离岸。他强调，金融的未来属于建在AI与区块链技术上的新金融体系，要进一步开拓思想、推进改革开放，在新模式竞争中走在前列。

丁志杰教授将视角聚焦于社会机制、国际竞争与监管范式。他提出，AI将深刻改变未来整个社会的运行和治理机制，金融生态将发生翻天覆地的变化。“金融+科技”这一模式在强化后会产生何种影响，以及AI如何彻底改变金融交易与支付模式，都亟待深入探讨。在国际层面，他认为当前AI竞争的核心是中美竞争，且这种竞争对促进“科技向善”具有积极作用，最终推动中美博弈走向新的发展阶段。在监管哲学上，丁志杰教授提出了一个核心问题：针对AI的监管，到底是以“发展”为核心，还是以“稳定”为核心？他指出，过去监管的基石是应对“信息不对称”，而未来可能演变为主要应对“理解不对称”（即监管者与创新者之间对技术理解的鸿沟）。因此，未来的监管应当遵循“自下而上”的原则，以切实提高监管的有效性和适应性。此外，丁志杰教授还指出，AI时代金融研究要提高适配性，从“练习题”转向“应用题”，兼顾现实逻辑与历史逻辑。

张金清教授、杨赫研究员和刘泽豪教授进一步将视角延伸至社会生产、人类认知与未来监管的前沿领域，郭晔教授则聚焦于AI对银行业所产生的冲击。

张金清教授从社会生产与教育的视角切入，指出AI对各行各业的改变已成共识，但其改变的程度目前仍存有争议，这也引发了广泛的社会疑虑。他强调，虽然数据积累是形成能力的基础，但其方式已发生根本改变。他冷静地指出，目前AI仍主要是一个工具，尚无真正意义上的“从0到1”的创新，因此还无法在根本上取代人的作用。在这些背景下，大学教育应着力于引导学生学会有效利用AI。在此基础上，张金清教授进一步提出，AI时代的传道解惑重在学生能力的培养及其在能力提升过程中的疑惑解答，我们应主动拥抱AI，将其作为能力培养的工具。中国应发挥制度优越性，在AI的所有权、控制权、成果分享权方面做出合理公平的引导和调控。

郭晔教授将目光投向AI对银行业的影响。她指出，人工智能对银行业的影响呈现显著的业务差异，其团队基于招聘数据发现，AI主要改善理财与风控业务，并改变存贷款结构。随着大银行借助技术下沉服务，中小银行依赖地域与客户关系的传统优势受到冲击。她提出，应深入研究数据与算法趋同带来的同质化风险，以及人工智能对银行专业化经营的影响，并探索其支持产业创新的作用。

杨赫研究员将分析视角回归到“人”本身。他从生成式AI的模型训练历程出发，提出了“人是判别器”的理论：人的认知是线性的，人的判别力构成了大语言模型的上限。在未来的人机协同中，区分“判别”究竟来自人还是机器将至关重要，且最终可能依然要回归到人。因此，个体的判断力将变得愈发重要和稀缺，这也意味着真正的领衔人才门槛实际上被提高了。

刘泽豪教授着眼于未来学与风险治理，提出了关于未来AI研究的若干命题。他指出，在AI时代，未来学的研究愈发重要，我们需要明确“未来究竟研究什么”，并思考“哪些是AI擅长解决的”。在机制设计上，他提出了“如何给AI设置合适的激励”以及“如何解决人的钝化问题”等课题。此外，他还警示“黑天鹅”问题在AI时代可能被放大，而未来的监管核心将是对模型本身的监管。

应展宇教授、卢瑞昌教授、崔如鸿博士、吴轲教授与许坤教授进一步从宏观审慎、投资者行为、资本市场估值、产业竞争格局以及消费者保护等微观与实务层面，对AI带来的深层冲击进行了全面、深刻的剖析。

在宏观与数据逻辑层面，应展宇教授强调了“微观与宏观之间的合成谬误”问题。AI极度依赖数据驱动，当前微观数据虽然庞大，但在数据量相对较少的宏观问题上（如宏观审慎分析），可能会面临信息生成偏差的严峻挑战。同时，AI作为一个“无法完全打开”的黑箱，一旦发生错误，追责机制将成为巨大的法律与伦理难题，这些客观挑战值得认真思考和解决。

在投资者行为与市场结构层面，卢瑞昌教授观察到AI在金融领域的渗透率已极高，但存在着显著的“信任错配”问题：个人投资者对AI表现出高度信任，而专业机构反而较为审慎。这种错配直接导致个人投资者大量使用通用AI，进而引发“信息趋同”，加剧了市场的同质化风险。

崔如鸿博士也关注到了AI对融资结构的改变，他认为：AI公司的定价与估值逻辑是一个亟待研究的新命题；当前存在“AI造富神话”，但社会利润并没有真正流动起来，引发了新的财富分配问题。

在资本市场与产业竞争层面，吴轲教授指出：AI并不会改变金融估值的底层逻辑，但会使现金流预测的难度越来越大，定价的β变化将极其迅速。他强调AI是典型的“重资产”行业，必须充分考虑其巨大的资本支出。未来谁能以更低成本提供AI服务，谁就将在市场中具有核心竞争力。

在机构应用与未来监管层面，许坤教授指出AI在生活科研与金融场景中的应用差异巨大。虽然AI在后台运营和风控流控中已有大量应用，但“最后一公里”的复杂决策依然必须依靠人。他预测未来金融机构将走向平台化，但由此带来的消费者保护问题不容忽视，监管层面必须将加强消费者保护作为未来的核心议题。

4. 吴晓求教授做会议小结

吴晓求教授在听取各位理事（代表）发言的基础上，做了会议小结。他指出，AI时代的金融变革，是一场涉及“技术-数据-人-制度”的深刻系统性重构。面对相关机遇与挑战，未来的金融体系不仅要提升算力与数据质量，解决“黑箱问责”与“信任错配”，更要鼓励“科技向善”与成本竞争，防范信息趋同与财富分化。

在此基础上，吴晓求教授进一步从方法论的角度指出：无论做任何事情，尤其是理论研究，都需要赋予其无穷的想象力；学者必须具备严谨的逻辑想象力，这需要摒弃过多的考核压力、减少繁杂琐事，从而真正解放和激发想象力。在AI日益强大的时代，“人”的想象力、判断力以及科学的监管机制，依然是守护金融稳定与发展的最终底线。

最后，吴晓求教授提出了一个饶有趣味、极具开放性且值得持续深入观察和深入思考的问题：在当前的人工智能热潮下，像英伟达这样的巨型AI企业的估值未来会发生什么样的变化？今天估值逻辑和方法又发生了何种变化？

中国金融学科自主知识体系联盟理事会

2026年9月19日