10月23日，国家金融监督管理总局副局长肖远企在2025外滩年会圆桌讨论时表示，必须关注人工智能（AI）对整个金融结构变化的潜在影响。AI的应用究竟是边际性改变、增量性变革牛客栈，还是根本性颠覆，需要继续观察。
肖远企指出，金融与科技的互动历来是相辅相成、相互促进的。回顾历史，过去款项的支付需要依靠人背马驮的远程操作，电气时代解决了汇款难题，互联网时代则实现了金融业务的24小时运营。因此，我们并不意外现在金融行业成为AI新科技的领先应用者。
肖远企介绍牛客栈，目前，AI在金融行业主要用于优化业务流程和对外服务。应用主要集中在三个领域：中后台运营、客户交流与提供金融产品。首先，中后台运营的智能化在银行等金融机构内部已较为广泛应用，覆盖了数据收集、加工、信息甄别与识别以及客户评估等多个环节。其次，许多金融机构在客户关系管理，包括营销、维护和问题解答等方面都普遍应用AI技术。最后，在提供金融产品方面，AI的应用带来双重效益——对内，AI帮助金融机构降低成本、提高效率；对外，AI使金融机构能够为客户和利益相关者提供更个性化、更精准的金融产品与服务，更有效解答问题和满足需求。
肖远企同时强调，在金融领域，人才始终是我们最宝贵、最有价值的资产。尽管AI发展迅猛、应用广泛，但必须明确目前AI在金融领域的应用仍处于早期阶段，其作用仍是辅助性的，无法取代人的决策。在信贷、保险定价、定损、精算等关键领域，仍然离不开人的专业判断。
对于AI应用带来的风险，肖远企表示目前或难以定论。他指出，从历史视角看，过去几轮科技革命在金融领域主要带来增量风险和边际风险。但金融行业面临的根本性风险，如信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险并未发生革命性改变。
肖远企进一步指出，本轮AI变革对金融领域带来的风险可以从宏观和微观两个层面观察。从微观视角看，单家金融机构主要面临模型稳定性风险和数据治理风险两类新型或增量风险。
从宏观视角看，金融业主要面临集中度风险和决策趋同风险两类增量风险。谈及集中度风险，肖远企表示，金融行业在AI模型技术上可能会依赖少数技术开发能力强、稳定性高、资源投入大的服务提供商。同时，大型金融机构在资源投入上可能比小型机构更具优势，可能导致市场集中度提高。
谈及决策趋同风险牛客栈，肖远企表示，由于所使用的模型和数据相对标准化和集中，金融机构在决策依据上可能趋同，进而导致行业整体决策同质化。如果趋同性过高，可能引发“共振”效应。
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