强化金融AI算法治理，确保智能金融本质纯正
12月22日，中国证监会原主席肖钢在国民财富发展研究合作平台“AI+金融”峰会上，深入探讨了加强金融AI算法和模型治理的问题，并提出了中肯建议。
AI作为双刃剑，既带来革新也带来挑战
肖钢指出，人工智能犹如一把双刃剑，一方面推动着技术变革和产业变革，深刻影响金融业态和模式，但另一方面也带来了新风险和挑战。智能金融的本质依旧是金融，其在改变传统金融格局的同时，并未改变服务实体经济和民众生活的初心，只是通过智能手段更有效率地实现这一目标。
智能金融虽然未消除金融风险，但显著提升了金融机构的风险识别、预警和控制能力。因此，治理金融AI的算法模型至关重要。
三项原则：可信、效能、安全
肖钢建议，金融AI算法模型治理应遵循以下三项基本原则：建立可信赖、可依赖、负责任的AI系统；提升效能；保障安全。
治理组织：专门委员会和生态参与
为确保算法模型治理效果，大型金融机构应设立专门的算法模型管理委员会。此外，还应建立算法模型治理生态，让金融机构、科技公司、消费者、监管机构和自律组织等各方共同参与。
分级分类治理：风控模型优先
算法模型治理并非一刀切，应根据不同类型进行分级分类治理。风险控制模型应为优先级最高，价值较高、影响较大的模型以及新模型也应纳入高等级管理范畴。
AI助力实体经济，遵循监管合规
肖钢强调，智能金融应始终服务实体经济，不能脱离实体经济的本质。同时，金融机构应严格遵守监管要求，确保智能金融的发展与监管合规并行。
算法创新：平衡风险与收益
算法创新在推动金融科技发展中至关重要，但应在充分评估风险的基础上进行。金融机构应建立算法创新机制，平衡风险与收益，稳妥推进算法的应用和创新。
监管导向：促进技术创新和风险管理
监管机构应发挥积极作用，出台法律法规作为顶层架构，既要鼓励技术创新，又要规范风险管理。通过有效治理金融AI算法模型，确保智能金融本质纯正，服务实体经济，保障金融稳定，促进金融科技健康有序发展。
总结
强化金融AI算法治理是确保智能金融本质纯正的关键环节。通过建立可信赖的AI系统、提升效能、保障安全，实现分级分类治理，并建立多元参与的治理生态，可以有效控制风险，促进算法创新，让智能金融更好地服务实体经济和社会民生。
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