搜索引擎 + AI 驱动的行业新闻【覆盖行业】信保 ｜出口 ｜金融 制造 ｜农业 ｜建筑 ｜地产 零售 ｜物流 ｜数智【访问入口】hangyexinwen.com【新闻分享】点击发布时间即可分享【联系我们】xinbaoren.com（微信内打开提交表单）https://jinrong.hangyexinwen.comhttps://jinrong.hangyexinwen.com/posts/11753https://jinrong.hangyexinwen.com/posts/11753Sat, 23 May 2026 00:21:35 GMT⁣<br /><b><i><b>📰</b></i> 曾剑平：AI进入金融场景后，风险治理必须理解数据、模型与智能体边界</b><br /><br />本次复旦大学经济学院举办的“南土国际金融政策圆桌会”聚焦AI时代金融人才核心竞争力，围绕人工智能对金融行业和人才培养的影响展开讨论。文章强调AI并非单纯的效率工具，而是会与传统金融风险叠加，形成数据、模型、算法及应用层面等多维风险结构。数据层面，训练依赖大量数据，若数据被污染或隐私受侵，模型输出可能产生偏差并放大不公平结果；模型层面，尽管大模型具高概率性，但并不等同于事实正确，输入偏斜可能导致幻觉式错误。对学生而言，不能以为有了AI就完全替代基础知识，反而需要通过金融、统计、计算等基础学科来培养判断力，识别AI结果的可信度。应用层面，AI智能体在部分场景可用，但并非万能，需考虑数据接口、标准化程度、预算与容错等因素决定分配与监管。会议还强调AI风险应在应用初期纳入治理框架，明确责任归属，建立对AI系统数据、模型、接口和边界的全面认识，从而实现人机协同的安全高效金融实践。<br /><br /><i><b>🏷️</b></i> <a href="/search/%23AI%E9%87%91%E8%9E%8D%E9%A3%8E%E9%99%A9">#AI金融风险</a> <a href="/search/%23%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%89%E5%85%A8">#数据安全</a> <a href="/search/%23%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%81%8F%E8%A7%81">#模型偏见</a> <a href="/search/%23%E9%87%91%E8%9E%8D%E6%95%99%E8%82%B2">#金融教育</a> <a href="/search/%23AI%E8%BE%B9%E7%95%8C">#AI边界</a><br /><br /><i><b>🔗</b></i> <a href="https://m.sohu.com/a/1025958086_115479?scm=10001.325_13-325_13.0.0-0-0-0-0.5_1334" target="_blank">原文链接</a>