10.5刘珺:积极开拓和完善适配AI时代的金融理论框架

本文为中国工商银行刘珺行长在第四届中国金融学科年会上的致辞。本文来源：国家金融研究院

大家早上好！很高兴与大家再次相聚中国金融学科年会。在中国人民大学与中国工商银行的共同推动下，在全国重点院校金融学科的大力支持下，年会的含金量和影响力持续提升，对构建中国金融学科自主知识体系的贡献度不断增强。

今年学科年会的主题是“迈向AI时代的中国金融”。当前，AI所引领的新一轮科技革命正在改变世界，大语言模型、智能体、具身智能、世界模型等新技术不断拓展人类的科学边界、工程边界、认知边界，科技创新已成为整个生产体系中最核心的要素投入，推动经济金融发展的变轨和跃迁。

首先，AI或AGI对经济系统带来的不仅是量变，更是质变。有几个方面的鲜明特点：

一是复杂程度出现几何级数增长。从摩尔定律（Moore’s Law）到规模定律（Scaling Law）的演进，再到韬定律从时间微缩维度的进一步优化，AI的发展始终在挑战传统的边际效用递减规律，以及建立于其上的一般均衡理论的逻辑框架。这种技术驱动的范式跃迁，正深刻改变经济社会的运行机理。数字经济的大逻辑是基于系统集成、信息共享、规模经济、范围经济，呈现出模块化、参数化、组件化特征。同时，也使得多元化、多维化、交互化的“问题群”“矛盾群”成为必须面对的现实存在，甚至变成了问题系统、矛盾系统。

二是具备前所未有的广域联通特征。AI时代的原发性创新往往对资源、效率、精度等有极致化的需求，将极大激发市场经济的全球化乃至全宇化（Universalization）基因。虽然近年来由于地缘政治强调地理范畴的边界与安全，在一定程度上导致了市场的割裂与碎片化；但另一方面，AI技术和数据要素的通用属性却在更高维度增强了一切时空的联通，深化了物质联通甚至意识联通，地理市场与虚拟市场的联通自不必言。因此，尽管国家层面的AI产业竞争和政策博弈日趋激烈，但在企业和用户层面，各国已通过模型开源共享、海外算力租赁、跨境数据协作等市场化方式实现了深度嵌套融合。这也表明，新一轮科技变革更加呼唤全球化，并可能成为全球化新引擎。

三是驱动行业和企业层面的组织形态重构。从理论基础看，企业组织是化解信息不对称、协调任务分配以降低交易成本的制度安排。AI时代，知识获取和信息处理的成本被压至极低，或将打破企业原有的知识分布与分工格局。在企业内部，中间层级趋于压缩，头部的“判断力密度”和末端的“执行力强度”，即专业团队经AI放大形成的组织能力，将决定企业的效率和竞争力。在企业与客户之间，AI智能体或成为庞大的消费与生产节点，倒逼企业重新审视服务入口与客户关系。随着客户交互方式由导航式操作转向委托式执行，企业获客逻辑将转为争取智能体的选择偏好，产品形态也由“货架式成品”转为可供AI调用的“底层能力模块”，商业竞争或加速迈向B2A（Business-to-Agent）新范式。同时，有限公司、合伙制等普遍性的公司组织方式也被一人公司、无人公司等新形式不断解构再建构，组织形态的“变形记”从未如此迅急和剧烈。

第二，面对AI技术所推动的范式变革，金融亦需加快自身变革的脚步。

一方面，要适配科技创新对金融资源的极致化需求。

在传统的企业生命周期理论中，以成立时间作为横坐标，我们可以画出企业从初创到成长再到成熟的一条连续的S型曲线，反映企业发展的阶段性波动与动态演化特征。如今，这条曲线正变得愈发陡峭，甚至是以极致的速度增长，并且曲线上不断有拐点和断点，在形成断点时，可能会出现跳跃式的增长。尤其是前沿科技企业，在初创期就带有很强的规模效应，一旦跨过算力阈值、打通产业化链路，会在极短时间内跃升为科技独角兽甚至是科技巨头；反之，将很快被市场淘汰。由此看，相较于成立时限，以“算力规模”或者“数据密度”作为新的横轴，可能是刻画AI企业成长规律的更优选择。这也对传统的现金流折现模型（DCF）发起挑战，企业估值的重心不再是财务变量的“时间贴现”，而是技术与算力的“科技溢价”，这种溢价是一种期权式的新的企业价值。市场会用一个技术方面的期权计算方式，这个期权计算方式反过来决定到底这个企业的估值能是多少。对此，我们的金融产品和服务亦需围绕新的市场逻辑进行调整甚至重构。

另一方面，要承接AI对金融运行可能产生的反作用力。

科技从来都不是“一边倒”的单面叙事，“硬币的两面”甚至科技的多面效应是新常态，受制于投入产出、资源配置、供需交互以及优先排序等，使得科技与经济社会发展的匹配度成为科技创新的基点，而其中技术乃至经济不仅仅是国别范畴，也是广域或全域概念。当前，AI依托数据聚合、算力爆发、算法迭代等实现加速突破，与之相关的投资强度正急剧跃升，且仍未见到放缓迹象，这已引发了市场对“AI泡沫”的广泛讨论。如果从市场支持对未来社会有益的每个创新想法、每项实验、每家公司的视角看，靠前进行AI基础设施的布局无疑是明智之举。但另一方面，持续升维的技术迭代对经济的复杂性和服务人类需求的有效性施加了强大的反作用力。传统经济并未置入如此复杂的技术系统合集，简单的技术升级无须运用如此强大的算力，直观的生产管理模式对高阶建模和智能合约也没有迫切需求。因此，新技术的嵌入对经济体系的诸多方面都反向提出更高要求。路德类行为（Luddite）不可取，但“技术至上”的“科技原教旨主义”同样不可取。

例如，摆在金融业面前的问题是，如何深化金融的现代化、智能化、国际化进程？当然，绝非为复杂而复杂，衡量复杂性是否有效的标准，只能是更好满足多元金融需求和服务实体经济升级。若金融体系依然停留在过去的窠臼里，还是以简单的存贷汇线性生成很重的资产负债表，那么新科技的落地将很难摆脱形式主义。直接融资体系与多层次资本市场建设、全面金融解决方案以及人民币国际化等，都是中国金融体系接得住科技“回旋镖”的关键着力点和战略领域所在。

第三，从金融学科研究的角度考虑，AI亦将带来底层逻辑的深刻变革。

一是科学与技术的互动模式在重塑。回顾人类认识自然改造自然的过程，自亚里士多德时代起，人类主要依靠经验归纳、数学抽象与哲学整合来洞悉世界。在此过程中，人类囿于生命的长度、身体的局限等客观约束，只能在不同领域展开具体的、分学科的探索。而AI尤其是AGI的出现，其意义不仅是服务于人类的新工具，而可能成为与人类平行的主体。凭借能量相对不受限、约束条件相对较小等优势，AGI通过底层统一、数据集成，具备将现有学科分类彻底重构的潜力。不同于传统的渐变过程，依托规模无穷大、数据无穷多的庞大广域基础，新范式下基础学科的创新方向不仅是辐射状的，而且是多维度辐射状的。

在此基础上，科学与技术之间的关系也在深刻变化。过去人类文明前进的轨迹，基本沿着“科学突破—技术转化—实践验证”的路线，形成了科学先行、技术跟进的模式。而进入AI时代，科学与技术的泾渭不再分明，技术的科学化和科学的技术化特征相互交织。传统科研模式正在被AI技术深刻改写，从“经验试错式创新”向“计算预测式创新”前进。2025年，我国企业拥有的高价值发明专利占比超过四分之三，显著高于高等院校和科研机构，企业已不仅是技术转化与应用的主力，也在反向定义科学问题、驱动科学研究探索。在实践中，很多企业已经反向把大学的资源有效地装到它的发展进程中间，因为企业面对市场，知道市场的需求在哪里，所以更多地成为一种创新主体和创新平台，集成大学和科研院所的相关研究成果。因此，面向应用、基于场景、聚焦实需的科技发展轨迹日益清晰，纯粹的基础学科界限似乎不再清晰，基础研究、基础理论要有与时俱进的时代之锚，“用”是验证科技质效的实践定律。

二是金融与跨学科前沿深度交叉。金融属于大范畴的经济学门类，长期以来，不少人将经济学视作一门独立的学科，但实际上，经济学更接近一门跨领域的综合学科，很难说具有绝对的独立性。特别是解析AI时代一些新的经济学课题，学科交叉融合的趋势愈发显著——依托计算机科学、社会学甚至更广泛的STEM，我们得以对高维非结构化数据开展语义解析与因果关联，实现对市场微观预期与宏观情绪外溢的实时捕捉，形成全新的信息处理模式；借助复杂网络理论与统计物理学，我们能够更好刻画AI时代复杂金融风险的生成机理与传染路径；而我们探讨人机共生语境下金融权责分配的技术规范，又离不开法学、伦理学等。因此，无论是经济学还是金融学研究，都不能局限于一隅之地，而需要前沿领域跨学科的知识攫取和融会贯通，这也将是理论创新的重要来源，也将是我们自主知识体系建设的重要支撑。

三是全球金融合作与治理方案的一体演进。AI时代的诸多新要素，包括语料、词元、算力、开源架构等，天然就是跨国别的，天然就是开放的，与传统基于属地原则和物理空间的监管体系形成一定错位。因此，如何前向设计契合AI时代的治理框架，并应对技术发展可能导致的责任模糊和分配极化，正成为关乎全球治理走向的重大课题。弥合这一治理赤字，就要求超越地缘零和思维，寻求超国别的、系统性、一体化的解决方案，至少是一定范围内可协调的框架和措施。未来的全球金融治理，需要在制度设计环节就把公平和分配纳入议程，将全球化和科技发展成果转化为人类社会福祉的普遍提升。

当然，除了对新现象的分析，理论创新亦来自对旧命题的新解释。比如市场供需问题，农业时代有供给创造需求的萨伊定律，工业时代发展为基于多市场互动的一般均衡，而AI时代生产与消费日趋融合，又呼唤新的理论框架。又如个体动机问题，新古典经济学以完全理性的经济人假设为基石，行为经济学引入了有限理性概念，而在AI技术驱动下，经济人的认知、选择、决策和互动模式都将有新的深刻变化。对于这些问题，都要求我们突破既有框架、研究前沿命题，积极开拓和完善适配AI时代的金融理论框架。

各位来宾，今年是工行主办的学术期刊《现代金融研究》创刊三十周年。三十载笔耕不辍，三百期文以载道，这本刊物不仅记录了中国金融改革波澜壮阔的历程，更成为连接理论探索与政策实践的重要桥梁。在此，我谨代表主办方，向三十年来始终给予《现代金融研究》厚爱与支持的广大金融学者，致以最诚挚的感谢！

站在三十周年新起点上，我们深切感受到，一场由AI驱动的学术范式变革正在发生。在主旨演讲后的圆桌讨论环节，我们特别邀请到国内多家优秀学术期刊的负责人，共同围绕AI时代金融学科的发展展开对话，欢迎大家关注！