一、引言

近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，AI） 技术的飞速发展，其在金融领域的应用场景不断拓展，从风险识别、智能投顾到信贷审核、欺诈检测，正逐步重塑金融市场的运行逻辑和机构行为。这一趋势在中国也表现得尤为显著。各级政府近年来多次强调要推动金融与科技深度融合，将人工智能等前沿技术视为提升金融效率、优化资源配置与强化风险管控的重要工具。国务院2025年8月印发的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）明确提出“人工智能+”产业发展行动，创新服务业发展新模式，在金融领域推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。与此同时，金融安全问题长期以来受到党中央的高度重视。习近平总书记多次强调“要把防范化解金融风险放到更加重要的位置”“牢牢守住不发生系统性金融风险底线”，有效防范化解金融风险特别是系统性金融风险是推动金融高质量发展的根本保障。

当前学术界与实务界高度关注人工智能在金融领域的应用价值与场景优化，认为AI具有提高信贷识别精度、增强投资组合回报、降低欺诈检测成本等方面的潜力。这些研究强化了AI“效率工具”的形象，推动了“金融AI赋能”的正向叙事。然而，在金融科技迅速发展的背景下，人工智能技术也引入了一系列新的风险类型与监管挑战。人工智能技术在金融领域的快速渗透，不仅推动了金融服务模式的数字化转型，也深刻改变了风险形成与传导的基本逻辑。伴随其广泛部署，金融系统也日益暴露出由算法控制、数据驱动与模型决策所带来的新型技术风险，其复杂性、隐蔽性与系统性程度显著高于传统技术或操作风险。尽管国内部分研究开始注意到AI技术可能放大现有金融风险，如伦理风险、数据与操作风险、算法垄断风险等，但对于“技术缺陷—局部风险—系统性风险”之间的多级传导机制尚未形成结构化解释框架。在上述背景下，本文聚焦于AI金融系统的“技术脆弱性”与其“风险演化路径”，力图回答如下问题：人工智能技术缺陷导致其在金融实际运行中面临哪些技术脆弱性？这些技术脆弱性如何沿既定路径演化为系统性金融不稳定？如何从技术、制度与组织层级构建针对性防范机制？已有文献多关注人工智能技术在金融领域的应用价值，对于技术缺陷的关注不足。少部分关注技术缺陷的研究停留在技术自身层面，亦或只关注技术缺陷导致的单点金融风险，而对于技术缺陷与金融系统的关联，单点技术脆弱性向系统性风险演化的机制研究尚有待补充。本文将人工智能目前的技术缺陷延伸到金融领域的技术脆弱性，系统归纳AI金融系统中的五类核心技术脆弱性，并剖析其在金融嵌入中的具体表现与放大机制，从而在机制层面提出具有代表性的风险演化路径，系统揭示技术脆弱性如何沿链条传导并放大至系统性金融风险。在此基础上，本文在治理层面构建多层级治理框架回应现有治理体系碎片化与适应性不足的挑战。立足人工智能系统性嵌入金融领域的新现实，尝试建构“AI金融安全”研究框架，填补当前研究中过于聚焦应用而忽视风险机制的问题，为AI时代金融系统的稳健发展提供学理支撑与政策建议。

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