刘晓春：技术应用需要深入理解业务本质 所有金融创新都必须坚守成本效益这一铁律

　　1月15日金融一线消息，由新浪财经主办的“第18届金麒麟论坛•金融新启航”今日在北京召开。上海新金融研究院副院长刘晓春出席，并发表了题为《如何让金融科技更恰当、更有效、更精彩》的演讲。

　　刘晓春先生表示，没有任何一项技术是普适万能的，其价值完全取决于与特定金融业务场景的深度融合与适配，所有金融创新都必须坚守成本效益这一铁律。

　　技术应用必须深入理解业务本质：有些环节（如会计核算原则）的金融内核绝不能因技术而简省；而有些流程（如基于风险防范设立的人工复核）则可能在技术保障下得以优化。

　　成功的创新在于精准识别技术特点与业务痛点的匹配关系，区块链在信贷领域的规模化应用困境即是一例明证。此外，所有金融创新都必须坚守成本效益这一铁律。

　　金融机构作为实体经济的一部分，其任何技术投入最终都必须服务于可持续的盈利能力和对实体经济的有效支持。脱离金融规律、不计商业回报的技术追逐，最终只会导致资源的浪费与风险的累积。

　　各位朋友，下午好！刚才于主席和王行长都做了非常精彩的演讲，接下来我谈谈自己的一些思考。

　　我记得是在2015年，当时正值股市剧烈波动、救市最为紧张的阶段，同时也是互联网金融最火热的时期。在那次会议上，我提出了一个观点：要敬畏互联网金融的风险。这么多年过去，从互联网金融到金融科技，再到区块链、稳定币、RWA，去年人工智能又成为热点，中间还出现过元宇宙。回顾这一路，各种技术兴起的过程中，大家讲述的故事似乎都很相似——永远有难以突破的“最后一公里”，永远存在无法消除的中间环节，也永远有描绘不完的蓝图，以及似乎始终存在的信息不对称。这些问题看似都能通过技术解决，但十多年过去了，好像又并未真正解决。科技究竟能解决什么问题？这一点似乎值得怀疑。

　　在数字化转型中，我们应如何恰当运用这些技术，使其真正落到实处、解决问题？刚才王行长从稳定币的角度谈到，金融科技领域存在不少泡沫甚至是一地鸡毛的现象。我们该如何防范风险、避免资源浪费？今天我想主要从这个角度展开讨论。

　　首先，金融创新的目的是金融本身，而非为了技术而技术。我们是为了解决金融问题。金融创新需要依赖三项技术：第一是金融技术，这是一个广义的概念。金融的本质在于资金在时间和空间上的配置，并在此过程中解决利益分配、风险分散和责任界定等问题，这些都需要金融专业知识来支撑。第二是制度技术。刚才提到的各种模型或金融方案，最终都要落实到责任界定上，而这需要制度来保障。此外，金融始终与风险相伴。《巴塞尔协议》指出银行面临八大类风险，如何防范？同样需要制度来约束。最后才是科学技术，即如何利用合适的科技手段，来实现前两项技术所提出的方案。这一点至关重要。

　　在这方面，我们必须主次分明，才能行稳致远，不能本末倒置，误以为科技决定一切。实际上，金融才是本质。举一个简单例子：股票注册制是一项制度创新，它建立在对股票发行、交易等金融现象深刻理解的基础上，但这项创新并不依赖技术，却对整个股票市场产生了深远影响。核心结论是：金融数字化创新必须始终把握其金融属性，熟练运用上述三项技术，避免陷入单纯的科技思维，为数字化而数字化，为人工智能而人工智能。

　　第二，人在金融数字化与智能化进程中始终处于主导地位。特别是去年以来，随着人工智能热潮兴起，很多人讨论人工智能将替代哪些岗位、人类未来是否还有工作等问题。我认为这可能多虑了。最近马斯克又提出一系列预言，引起很多关注，我也留意了一下。我们应当尊重科学家的创新精神，甚至尊重他们的天马行空，但在讨论社会问题时，那并非他们的专长，一笑置之即可。就像去年马斯克提到的“效率部”，我们当作笑话听听就行。人事问题永远关乎人类的情感与复杂关系，与技术无关。如果我们希望人工智能大模型能更好地为人服务，首先得服务好人工智能。今天王行长在场，我举个例子：上世纪90年代末到21世纪初，四大行曾推行“减员增效”，认为有了电脑就能减少人力。但二十多年过去，四大行的员工总数反而比原来更多了。从单个岗位看，人员或许减少了，但整体人数是增加的。以前我们防范的是盗窃风险，现在则要防范系统风险——更多的人力被投入来维护和运行电脑系统。

　　以人工智能为例，许多人认为有了人工智能，很多工作就不再需要人力。但人工智能技术的发展本身需要大量人力投入，需要科学家进行发明创造，同时还需要我们金融从业者为其提供持续的资金支持——没有资金，它什么都做不了。因此，人是不可或缺的。大家都说电力和算力对人工智能至关重要，但人工智能自身无法解决电力和算力问题，必须靠人去解决。人工智能存在“幻觉”，未来鉴别其输出结果可能需要投入更多精力和人力。此外，要想获得高质量的输出，人工智能需要大量高质量的数据，而这些数据它无法自行产生，必须由人来提供和治理。最后，如果人工智能出错，谁来负责？比如现在很多客服都采用人工智能，但如果得罪了客户，我相信交行的王行长、农商行的魏行长可能还得亲自上门向客户致歉——人工智能不会这样做。人永远是主导者。我们不应以替代人为目标来推动金融创新，而应首先思考如何创新金融模式。在这一过程中，通过提升效率、降低成本来实现人员的优化，而非为了减员而减员。

　　我再举一个简单例子：前些年，许多开展互联网贷款的机构，包括互联网银行，都强调“零人工干预”。但从前年下半年到去年，我调研了多家机构，包括两家最知名的互联网银行，他们最终告诉我：未经人工干预的不良资产率，远高于经过人工干预的。引入人工干预后，资产质量明显改善。他们得出的结论是：为了降低不良资产损失，雇佣相关人员所增加的成本，与不良资产损失相比几乎可以忽略不计。这一点值得我们注意。

　　第三，没有一项技术是万能的。ChatGPT刚推出时，有科技界的朋友来找我，说它能替代银行的某些岗位，能做这做那。我问：ChatGPT能否替代人类历史上发明的所有技术？他说不能。既然不能，就说明它有局限性——它只能做自己擅长的事，而非一切事情。因此，我们必须找到技术特点与特定领域、特定环节业务需求之间的结合点，只有相互适配，技术才能真正发挥作用，否则便是无效的。比如区块链，至今在贷款发放领域仍未出现真正规模化、商业化的成功模式，基本上是失败的。目前许多案例只是案例，并未成为银行业务的实际组成部分，这里不再展开。我们需要深入研究银行业务的特点。

　　再简单举个例子：有些技术可能是赋能个人的，有些技术则可替代我们执行某些业务，这是两个不同的概念。在业务中，某些环节的金融本质是丝毫不能省略的，即便由机器执行，也必须完整实现。比如会计处理——王行长对此非常熟悉——会计分录一笔都不能错，核算原则也不能改变。但在流程中，许多双人制约的设置并非出于业务本质需要，而是为了防范风险。如果机器本身不具备这些风险要素，那么这些制约环节或许可以简化或取消。因此，研究业务本质才是最重要的，进而找到与之适配的技术。

　　最后，金融要为实体经济服务，这是毫无疑问的。但我们自身也是实体经济的一部分，也需要盈利。采用任何技术、进行任何创新，都必须守住成本效益的底线，不赚钱的事没有必要做。这一点我不再展开。

　　总结一下刚才的几点：第一，金融是本质，是最重要的，创新需要依赖三项技术；第二，要避免两个误区，一是唯技术论，二是忽视甚至否定人在创新中的作用；第三，成本效益至关重要。

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