近日，由北京金融街服务局和北京立言金融与发展研究院联合主办，国家金融与发展实验室金融科技研究中心、金融科技50人论坛学术支持的金融街论坛系列闭门会之“AI智能体赋能数字金融高质量发展”在京召开。来自政产学研的专家学者，围绕AI智能体在金融领域的应用发展与风险防控展开热烈交流。

国家金融与发展实验室副主任杨涛指出，随着人工智能、大模型在行业的快速应用和迭代，需要更多关注如何处理其未来的风险与挑战，做好价值与场景的平衡。大模型在金融行业的应用要把握好风险底线，避免在长期内低估、短期内高估人工智能应用的挑战。

他表示，要理性看待大模型在金融领域应用的功能与价值。在拥抱大模型的过程中，例如在Agent方面的布局，要避免一哄而上。“要探索真正必要的数字化手段，短期内降低预期，长期持续稳定健康发展。”

此外，要提升监管科技和智能监管的能力。面对大模型对金融业务、金融产品、金融活动带来的深刻影响，需要提升智慧监管能力、改善监管流程的数字化水平。还要把握好金融科技伦理和金融科技的底线。让未来的应用更加符合技术责任，解决信息真实性和金融安全等一系列伦理问题。同时，要推动完善AI大模型金融应用的制度和标准，做好创新风险与责任的明确与分担。

国家金融科技风险监控中心创新部主任但孝磊指出，智能体在银行应用过程中面临一系列问题和挑战，例如，AI智能体在长期记忆上存在早期信息衰减、检索低效、上下文压缩失准等局限。这些问题可能削弱智能体应用的效果；智能体的感知、决策和执行过程追求自主化特性，因此相较于一般服务，会更多采集到个人的敏感信息；多个AI智能体协作时，易出现资源竞争、目标冲突和策略分歧等问题；在AI算法驱动下的智能体同样具有AI算法应用带来的羊群效应。

为此他建议，一是加快制定AI智能体金融应用安全规范，筑牢防范新技术应用风险向金融领域传导的“安全网”。二是深化金融科技创新监管工具应用，以法律法规和监管规则为准绳划定刚性底线。三是尽快构建金融机构、科技公司、自律组织、从业者等协同共治的伦理治理格局。此外，针对当前算力使用需求不断攀升、算力资源分布不平衡不充分问题，应加快构建金融领域算力网；针对可能引发的系统性金融风险，需尽快联合产学研用各方构建起金融领域风险联防联控体系，不断提升金融系统韧性。

蚂蚁数科AI科技创新部技术负责人李哲指出，近期多智能体内生化的模型范式逐渐变得主流，意味着大模型和智能体的边界正在模糊化。从技术角度来看，在智能体重构所有应用之前，仍面临许多挑战需要解决。一方面，过去存在面向对象、面向函数的编程范式，需要转变为面向智能体和LLM（大语言模型）的研发流程，这块还缺少统一的最佳实践和标准。另一方面，智能体应用的运维、安全、稳定性体系也需要逐步完善。（金辉）