中國銀行原行長李禮輝：發展數字金融可采取“高中初小”原則，適當放寬對創新的風險容忍度

每經記者｜張壽林    每經編輯｜陳旭    

6月19日，在新金融聯盟、金融城主辦的第十屆“融城杯金融科技創新案例評選”啟動儀式上，中國銀行原行長李禮輝闡述了他對數字金融創新的思考。

他表示，在當前超高速發展的數字金融智能化創新進程中，需要強調金融模型的安全和可信。

李禮輝在現場回答《每日經濟新聞》記者（以下簡稱每經記者）提問時表示，可信任數字金融，就是要讓監管機構能看得明白，要讓市場信得過，客戶信得過。

數字金融發展需要兼顧安全與高效、創新與風險。對此，李禮輝提出“高中初小”原則。他認為，若滿足相關原則，對風險容忍度可適當放寬。

李禮輝  每經記者 張壽林 攝

金融模型需要注重過程可解釋

在活動的演講環節，李禮輝表示，要做到金融模型的安全和可信，需考慮多方面因素。

首先是高可靠性。金融機構部署AI模型，必須配置先進的安全技術工具，做到既能抵抗惡意攻擊，又能避免偶發性的安全隱患。

對此，李禮輝提到幾個“特別注意”事項：用于市場分析和預測，特別注意克制模型幻覺；用于客戶篩選和分層，特別注意避免模型歧視；用于量化交易和投資顧問，特別注意防止算法共振；用于身份識別和驗證，特別注意抵抗AI虛假；用于線上線下客戶服務，特別注意消解機器冰冷感等。

其次是可解釋性。他說，盡管要做到這點現在還有困難，但若能展現完整的推理路徑和邏輯，把模型行為轉化為可理解規則和可視化過程，則有可能實現從結果正確向過程可解釋的跨越。

再次是合法性。李禮輝認為，金融智能體適用于市場分析、風險評估、財富管理、量化交易、產品定制、內部審計等專業化比較突出的領域。

技術上，需提供行業最佳流程、最佳標準的數據支持，培育具有自主的感知學習行動和決策能力的金融智能體，確保復雜場景中達到可信任的專業水準。

制度上，需要確立金融智能體法律地位，明確金融智能體行為邊界，明確金融機構管理者的決策責任。

最后是經濟性。在他看來，行業智能化創新，需要通過垂直模型實現。金融業涵蓋銀行、保險、證券、投資、財富管理等不同領域，不同領域的金融產品、金融服務、金融管理等需求大同小異，若通過海量數據預訓練行業級金融模型并不斷調優，再根據不同機構、不同單位需求調試差異化應用，定制企業級金融模型，可降低模型開發邊際成本，擴展模型應用范圍。

李禮輝表示，在軟算力建設方面，應支持有實力的科技企業與金融機構深度合作，引領開發行業級的金融模型和應用軟件，為中小金融機構提供企業級金融模型服務和軟件服務。硬算力建設方面，應實現可信技術協同和可靠資源共享，通過共建數字金融生態圈，實現高效率、低投入、個性化的數字金融創新。

李禮輝回答每經記者提問時表示，可信任數字金融，重要的一點是做到數據可信。“比如一些模型本身難以達到可信要求，其提供的數據不可信，就是不可用的。”他進一步指出，可信任對于金融業而言，特別重要的是要保護客戶的金融資產安全，保護客戶個人數據隱私。

李禮輝強調，可信任數字金融，是要讓監管機構能看得明白，要讓市場信得過、客戶信得過。“你做的系統，監管機構看不明白，你也用不了。”

亟需加快數字金融監管創新

對于數字金融治理，李禮輝提出，要建設安全高效的數字金融創新制度。數字金融創新，并非是給傳統體制、傳統流程加上一個數字化外套，而是從根本上改革體制、重構流程、再造底層系統。假如執行過于嚴苛的監管，可能抑制創新和產業發展。

他認為，可考慮采納“高中初小”的原則——“高”是占領全球技術高地，“中”是全球領先的中國方案，“初”是有能力把風險消滅在萌芽狀態，“小”是實現風險概率和風險成本最小化。

李禮輝進一步表示，要加快數字金融監管創新。要完善法律法規，明確數字金融業務規范；完善一體化穿透式金融監管系統，降低監管成本的同時降低被監管成本；要完善數字金融審核制度，完善AI平臺的測試標準和方法；還要完善數字金融市場風險分析和監測系統，從而在未來智能化的數字化市場交易中，能夠有效管控異常交易和市場操縱。

對于如何兼顧好創新與監管，李禮輝回答每經記者提問時表示，這涉及數字金融治理的策略、力度等。“沒有絕對的控制，也沒有絕對的放松。對于任何一個國家，確保金融市場穩定，確保金融創新的安全性，確保金融消費者利益，都屬于金融監管底線。但又不能因為一項創新有風險就不能做，否則產業不可能創新和發展。金融同樣如此，假設有風險就不能做，創新可能都被遏制了。”

李禮輝同時強調，風險也不能不管。“不管就可能發生很大風險。比如2017年七部門叫停代幣發行融資（ICO），這種類似于賭博去中心化金融投資，一旦任其進一步發展，可能就有很大的問題。”

李禮輝告訴每經記者，在“高中初小”原則下，可適當放寬風險容忍度。“放寬到有能力管控在萌芽狀態，管控在比較低的風險概率和損失概率下，從而允許機構在這一范圍內去創新和嘗試。當一個模型剛起步，小問題可以糾正，而不是一開始便遏制創造性。當探索比較成熟時，達到可信程度，方可在更大范圍推廣。”

封面圖片來源：每經記者張壽林攝