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【央视新闻客户端】
专题：金融视角·聚焦2026年两会
原标题：专访央行原副行长李东荣：要加快制定大模型技术金融应用安全规范 ，避免技术异化带来的算法歧视 、精准排除
3月5日 ，十四届全国人大四次会议开幕会在北京人民大会堂举行 。
国务院总理李强在政府工作报告中介绍了“十五五”时期主要目标指标 、重大战略任务和重大工程项目 。
此前 ，“十五五 ”规划建议明确提出 ，加快建设金融强国；大力发展科技金融 、绿色金融 、普惠金融 、养老金融 、数字金融 。
在全力做好金融“五篇大文章 ”的背景下 ，金融机构应如何避免“为了数字化而数字化”？当前的监管框架 ，能否跑赢这轮AI金融的迭代速度？如何避免因为数据画像的“精准 ” ，而将灵活就业群体等最需要金融服务的人“精准排除在外 ”？
带着这些问题 ，在全国两会召开期间 ，《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）对中国人民银行原副行长李东荣进行了专访 。
自大学毕业后 ，40余年来 ，李东荣始终扎根在金融领域 ，历任中国人民银行广东省分行副行长 ，国家外汇管理局副局长 ，中国人民银行行长助理 、副行长等职 ，参加了自1997年开始的5次全国金融工作会议 。2015年6月 ，李东荣负责筹建中国互联网金融协会并担任首任会长达7年 ，见证了行业从野蛮生长 、风险整治到规范发展的过程。
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金融机构数字化要坚持问题和效果导向
NBD：你在多个场合提到 ，数字金融是金融“五篇大文章”的“纽带和助推器 ” 。在当前全力做好科技金融 、绿色金融 、普惠金融 、养老金融的背景下 ，很多人担心数字金融会被“工具化 ” 。你认为金融机构应如何避免“为了数字化而数字化” ，真正让数字技术穿透这四篇大文章 ，解决实际痛点 ，而不是仅仅停留在表面的流程线上化？
李东荣：要解决好这个担心的问题 ，我认为关键是始终不能偏离金融服务的宗旨 ，在遵循金融运行基本规律的前提下正确把握好数字技术的应用。
首先 ，理念要清晰明确 。金融机构推进数字金融要坚持以客户为中心的理念 ，就是要主动站在客户视角审视业务全流程 ，聚焦客户在办理业务中的痛点 、难点与堵点 ，深入理解不同客群的差异化需求 ，推动服务模式从“以产品为中心 ”向“以客户为中心 ”深度转变 。
这其中 ，线上化和智能化是数字金融推进过程中的体现 ，其根本目标是增强客户的获得感 、满意度与信任感 ，以数字化转型赋能金融服务提质增效 ，更好地服务实体经济发展与人民美好生活需要 。
其次 ，要坚持问题导向 、效果导向 ，坚决避免为了数字化而数字化 。只有坚持靶向发力 、精准破解的问题导向 ，才能保证数字化转型的质效 。当前 ，有的金融机构在推进数字金融过程中仍面临诸多问题 。比如 ，缺乏对客户需求痛点的精准研判 ，导致技术投入与实际需求有脱节；调研不充分 ，重技术搭建 、轻落地应用 ，系统上线后难以适配业务场景 ，无法有效解决服务效率低 、风险管控弱等核心问题 。
坚持问题导向 ，就是要针对传统金融服务中存在的信息不对称 、资源配置不合理等难点问题 ，风险管控识别不精准等弱点问题 ，以及服务效率低 、普惠覆盖不足等痛点问题 ，将数字化技术与实际问题深度绑定 ，提供更好的解决方式 ，避免“大水漫灌”式转型 。
同时 ，效果导向则体现在数字化举措要以提升服务质效 、增强核心竞争力 、实现可持续发展为目标 。只有将问题导向与效果导向有机结合 ，才能推动金融机构数字化转型走深走实 ，真正实现提质增效 、赋能业务发展 ，夯实数字化转型根基 。
最后 ，要守牢安全 、合规发展的底线 。要坚持创新应用与风险管理能力相匹配 ，坚守风险底线 。强化客户隐私保护与风险防控 ，严格遵守金融监管 、数据安全 、个人信息保护等相关法律法规及监管要求 ，确保数字化转型在安全稳健 、依法合规的轨道上有序运行。
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加快制定大模型技术金融应用安全规范
NBD：你曾多次提及“十五五 ”时期智能金融将成为数字金融的重要方向 ，且当前AI智能体 、行业大模型已开始渗透金融核心业务 。结合你提到的AI存在可解释性不足 、算法偏见等问题 ，你认为金融机构尤其是中小机构 ，应如何平衡技术应用与风险防控 ，找到适合自身的智能化发展路径？现在的监管框架 ，能跑赢这轮AI金融的迭代速度吗？监管层是否需要出台专门的智能金融治理框架？
李东荣：从三个方面介绍我对这个问题的看法：
第一个方面 ，与大型机构相比 ，中小金融机构在智能金融应用上存在资源投入差距大 、数据量规模相对小且维度少 、数字化基础相对弱 、人才储备不足等明显短板 。但同时 ，中小金融机构存在机制灵活 、决策链条短 、贴近实体 、场景聚焦等优势 ，必须找准定位 、扬长避短 ，走符合自身实际的差异化 、特色化发展道路。
要定位于小而精 、专而强 。应立足自身资源禀赋 ，聚焦本地产业 、供应链金融 、乡村振兴等区域特色核心场景 ，以轻量化 、场景化的数字化手段深耕细作 ，把产品做专 、服务做细 、风控做精 ，通过差异化竞争 ，打造自己的业务“护城河 ” 。
要坚持场景优先 ，从痛点切入 。围绕普惠信贷 、小微风控 、柜面运营 、客户服务 、合规管理等高频刚需场景 ，优先选择投入小 、见效快 、风险可控的环节开展智能化改造 ，让智能应用直接解决实际问题 。
要突出区域特色与客群特点 。立足本地产业 、小微经营 、社区金融等差异化场景 ，将区域信息 、产业信息等数据纳入大数据模型 ，提升风控精准度与服务适配性 ，形成具有自身特色的场景化智能金融能力 。
第二个方面 ，DeepSeek等大模型技术的开源 、高性能 、低成本为中小金融机构提供了前所未有的技术赋能机遇 ，快速推动人工智能在中小金融机构中的应用 。在此基础上 ，中小机构的数据质量 、合规和风控管理成为人工智能技术能否安全可靠运行的重要因素 。
因此 ，中小金融机构在推进智能金融应用时需特别重视以下几点：
一是要加强数据治理 。数字化时代机构之间的竞争 ，本质上是数据治理能力的竞争 ，体现在数据的合理收集 、深度挖掘和充分利用等方面 。中小金融机构往往存在客户基数较小 、数据规模有限 ，且数据质量不高等难题 ，因此要在数据治理上下功夫 ，在确保数据安全的前提下 ，推进数据体系化和规范化管理 ，通过数据标准化 、建设管理平台等方式 ，推动数据治理向系统化 、自动化 、智能化迈进 。同时 ，要注意整合内外部数据的使用 ，推动数据资产融合共享 ，加大对数据的使用和挖掘 。
二是做好风险防控。加强人机协同 ，发挥人工智能在数据处理 、风险识别 、模型测算等方面的技术优势 ，同时牢牢把握风险管理的主动权 ，建立健全人工复核 、分级审批的风险监督与管控机制 。明确人机权责边界 ，强化关键环节 、重要决策的人工介入与最终审定 ，实现技术赋能与风险可控有机统一 。
第三个方面 ，要健全智能金融治理体系。要加强监管科技能力建设 ，加快制定大模型技术金融应用安全规范等标准 ，发挥标准等规则的示范引领作用 ，推进以科技强监管 、以监管促规范 ，引导智能金融在合规框架内安全有序发展 。
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积极运用人工智能
提供有温度的智能金融服务
NBD：你在最近的演讲中提到 ，普惠金融正从“有没有”向“好不好”转变 ，并特别提到对快递骑手 、网约车司机等新型从业者的关爱 。这类人群的就业和收入具有高度不稳定性 ，传统风控模型很难覆盖 。在利用DeepSeek等新技术降低服务成本的同时 ，如何避免因为数据画像的“精准 ”而将这群最需要金融服务的人“精准地排除在外 ”？这中间的平衡点在哪里？
李东荣：首先 ，在数字金融推进的过程中 ，我们一直秉持“技术中性”原则 ，鼓励新技术合理应用创新 。“技术中性 ”原则体现在技术本身的公平性 、无善恶 、无偏向 。技术最终的影响和价值 ，不是技术本身所固有的 ，而取决于应用技术的人的设计 ，也就是最终在什么场景和规则下产生的优劣或偏向性 。
因此 ，在数字金融实践过程中 ，要聚焦于如何更好地规范技术应用行为 ，让技术更好地服务于更需要金融服务的人 ，而不是“标签化地精准排除在外 ” ，从而背离了普惠金融“普惠 、公平 、包容”的核心 。
其次 ，监管部门要加强对技术应用行为的规范引导 ，要坚持以人为本 、科技向善 。要不断完善智能金融相关制度标准规范 ，避免技术异化带来的算法歧视 、精准排除等问题 ，让科技成为缩小金融鸿沟 、提升普惠金融服务质量的有力支撑 。要指导金融机构用技术降低服务门槛 ，而不是用数据标签设置壁垒 。可以通过“监管沙盒 ”等方式 ，不断提升监管质效 ，更好推动创新发展 ，努力达到效率和安全的平衡 。
最后 ，对金融机构而言 ，要坚守金融服务实体经济和人民大众的初心 ，与时俱进不断创新产品和服务 ，积极运用人工智能 、大数据模型识别信用 ，提供有温度的智能金融服务 。同时 ，严格遵守法律和伦理底线 ，通过开展人工智能伦理治理和教育培训等工作 ，在数据获取 、算法设计 、产品研发和应用等工作过程中完善措施 ，避免产生涉及民族 、信仰 、性别 、年龄 、职业等方面的偏见与算法歧视。
比如 ，针对快递骑手 、网约车司机等灵活就业群体 ，金融机构可加强与相关平台的合作 ，在依法合规的前提下 ，依托新技术挖掘群体的接单稳定性 、账户流水规律等行为信息和场景数据 ，构建差异化信用评估模型 ，并进一步整合为可信的信用画像 ，实现“以行为评信用 、以信用授额度 ” 。
总之 ，智能金融应用中要坚持金融服务的政治性和人民性 ，通过制度 、标准等规范智能金融的技术应用行为 ，借助智能金融技术 ，更好地满足人民群众对金融服务的需求 。
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