內地加快發展新一代人工智能，關乎國家能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題，要深刻認識加快新一代人工智能的重大意義。

本文擬探討人工智能（AI）對金融業帶來的機遇，並對其風險管理提出一些建議。

內地企業家、最早研究AI的專家之一李開復，預期金融將是最快實現AI商業價值的其中一個領域。他認為，以「量化交易」為例，通過分析數據作出投資判斷的工作，在未來基本會被機器人所取代。沒有人能夠像機器人一樣分析數字，而機器人選項目的錯誤率不見得比一個投資團隊更高。因此，在金融領域加強使用AI可以獲得更高回報。

AI亦充實應用「算法交易」程式，透過分析資產價格和交易量等數據進行量化投資。使用者應用深度學習的演算法，分析金融數據及運用歷史數據進行回測，以改進投資策略及優化投資模型。此外，交易算法可以幫助投資者規避行為上的偏差，以減少投資錯誤。無論是股票、債券或另類投資（如私募基金等）的交易，AI都可以營造更加高效和靈活的運作模式。此外，AI亦可扮演智能投資顧問的角色。

技術普及 應用範圍擴大

隨着大數據分析日趨成熟和機器學習技術普及，AI在銀行業應用不斷取得進展。在香港，AI在銀行業的應用範圍不斷擴大，已經覆蓋前線業務中台和後台等領域，而且逐漸廣泛應用到更複雜的任務，如客戶借貸風險評估。AI也提升銀行客戶服務水平，如提供線上遠程開戶的便利聊天機器人為客戶提供服務。銀行業有一個離櫃率指標，即銀行業務通過移動設備、電子自助服務、智能終端等離開櫃枱辦理到櫃枱處理的比例，這個比例正直線上升。

在內地，百度最早研發AI之一，並投入巨大投資。百度金融目前開始覆蓋理財、信貸、支付等業務，並逐步升級，明確要走真正意義的金融科技公司的路線。這些舉措也都是基於百度AI大戰略而實施。

日本眾多保險公司於2017年在保險賠領域率先採用AI，而美國的財富管理業則率先用智能投資顧問。全球最大資產管理公司貝萊德在2017年3月宣布，對其主動性基金進行重組，計劃裁去一批基金經理，並用量化投資策略取而代之。中銀香港在2026年更利用生成AI技術推動財富管理業務數碼轉型。

香港銀行學會行政總裁梁嘉麗近期在一篇文章中表示：「面對量子計算對銀行業帶來的改變，從業員毋須畏懼技術的複雜性，而應培養持續學習的心態，積極了解新技術的基本原理與應用場景。」這是銀業界有見地之言。

以AI為核心技術的金融科技給金融業帶來比預想的快得多。金融智能化、科技化正在席捲內地金融業，而對銀行個人業務的衝擊更為巨大，因此金融業者宜及早籌謀。

根據普華永道（PwC）的看法，未來幾年的AI創新將在2030年為全球貢獻GDP的14%，其中很大部分透過取代人工來實現，造成技術性失業。在銀行業務方面，前花旗集團首席執行長 Vikram Pandit從金融分析師、信貸資產評估師、理財投資分析師等部門的分析師，以至所有的崗位，都在一定程度上受到衝擊。再者，AI應用亦伸延合規和監管領域，為監管機構如何維護金融穩定、加強保護消費者權益帶來挑戰。

建嚴密制度　防範操作風險

筆者謹就其涉及的風險提出以下幾點建議：

1.為現在及將來的AI浪潮作出準備，銀行應建立一支成熟的隊伍，方案包括重新訓練現有員工，及鼓勵他們參與專業訓練。

2.釐訂嚴密的制度及系統以防範操作風險。

3.建立銀行界的AI聯盟及基建，以協助銀行採納及應用AI。

4.政府有關部門宜建立平台，以促進金融機構、高科技公司、數據專家、大學及科研機構之間分享知識、交流經驗，以及人才發展。

2025年調查顯示，75%的銀行已將AI融入業務，相對2022年的59%有顯著提升。2026年伊始，生成式AI在金融業的應用日趨廣泛，包括數據交換、偵查欺詐、Malware analysis、央行數碼貨幣（CBDC）沙盒、代幣化存款等。另一方面，金管局與數碼港合作設立生成式人工智能（GenAI）沙盒，在鼓勵探索新技術的同時，有效應對新風險。

國家「十五五」規劃有三個突出特點，包括全面實施「AI+」，以「全方位帶領千行百業」。現今AI在金融業應用仍在初級階段，惟已呈現出巨大潛力。不論是對消費者的便利性、還是金融業者利用AI發掘大數據以找出潛在客戶，透過分析的個人行為仔細評估信用，以協助信貸評審決策，保險界也會推出智慧機器人，使審核保單更為客觀，理賠的速度更快。AI在金融科技上的應用日趨廣泛，同時亦產生新風險，因此各有關方面宜預作籌謀。

（作者為理大工商管理博士、資深金融家）