人工智能、区块链与金融监管

在数字金融与数字经济快速发展的背景下，人工智能与区块链技术正在金融领域逐步走向融合。两种技术的融合，一方面加速了全球金融业从传统的数字化向可编程的方向演进，从而提升金融体系的运行效率及其服务实体经济的能力，另一方面也产生了由算法模型误差与智能合约刚性执行相叠加的新型复合风险。面对技术变革带来的双刃剑效应，我国可以在鼓励金融科技创新的同时，构建分层、分场景的审慎监管框架，强化系统的可暂停性与抗正反馈设计，积极参与并推动建立可编程金融的跨境监管协调机制，进一步提升我国数字经济的全球竞争力，引领全球金融治理的变革。

人工智能与区块链在金融领域的融合态势 及其特征

人工智能与区块链的融合正在推动金融体系从传统的数字化向可编程方向演进。金融业本身具有信息密集、合约密集与交易密集的结构特征，这正是人工智能与区块链能够发挥融合优势的地方，两者融合使得金融活动呈现出四个显著特征：一是决策端算法直接驱动，表现为授信审批、反欺诈、交易策略与风险评估等环节越来越多地由人工智能模型来驱动，人工干预的比例大幅下降；二是执行端合约自动履行，这意味着支付、清算、资产抵押与担保转移等流程依据智能合约在区块链上自动完成，简化了传统中介的繁琐流程，在提高效率的同时降低了运营成本；三是数据端网络规模扩大，其特征是链上与链下数据实现互通，形成跨机构的行为与跨境的大规模交易网络，在全国、区域乃至全球范围内打破以往的数据孤岛，增强了金融市场的网络效应；四是供给端平台依赖加深，表现为云服务、人工智能大模型与区块链底层基础设施日益向少数头部机构集中，形成全行业的共同依赖平台。

两种技术的融合在金融领域表现出效率提升与脆弱性扩张的同源性。人工智能与区块链的结合在降低信息不对称、提升风控颗粒度、优化合规审计、改善运营效率以及降低成本方面展现出十分显著的正面经济价值。然而，技术提高效率的路径同时伴随着系统耦合度与复杂度的上升，同源性的以下四个特征分别带来相应的脆弱性放大：一是更快速，其脆弱性体现在人工智能的高频决策与链上即时结算大幅压缩了传统金融业务中延迟、复核与纠错的缓冲窗口；二是更集中，其风险表现在对少数云服务商、基础模型和链上关键协议的共同依赖，使得单点故障容易演变为系统性风险；三是更同质，其问题在于全球人工智能大模型高度相似的数据源与目标函数，导致市场参与者的羊群行为被显著放大；四是更自动，其风险体现在智能体和链上智能合约形成的自动执行，使得人为干预更困难。可编程金融能够减少道德风险与操作风险，但也可能在极端情境下缺少人类裁量与处理弹性，使得清算、冻结、赎回等关键动作缺乏缓冲机制。

人工智能与区块链的技术结合在金融业务中呈现出三种典型的复合形态。第一种是人工智能驱动的链上金融，即人工智能的输出直接触发智能合约的执行，比如人工智能动态调整借贷清算参数或自动触发资产调仓。在这种形态中，人工智能是输入端，区块链是输出端。第二种是区块链支撑的人工智能金融，即区块链为人工智能模型提供不可篡改的数据输入、信用画像基础以及可验证的审计轨迹，从而提升模型的可信度。在这种形态中，区块链是输入端，人工智能是输出端。第三种是人工智能与区块链的双向联通，它超越了前两种的单向驱动关系，演化为一种互为输入与输出的双向闭环系统，人工智能既作为决策预言机（Oracle，是指向区块链的智能合约提供链外数据的机制或服务）为智能合约提供动态输入，又通过区块链上的治理结果获取训练或优化模型的反馈信号。

全球范围内人工智能与区块链在金融领域的融合形成了差异化显著的应用场景。在发达国家，人工智能与区块链的融合主要体现为机器对机器支付与智能体自动采购数字服务。例如，自2025年以来，美国上市公司、同时也是美国本土最大的加密货币交易所Coinbase推出了专门的协议x402，旨在让应用程序和智能体能够通过超文本传输协议直接进行即时链上支付；谷歌也推出了代理支付协议Agent Payments Protocol（AP2），为智能体代表用户进行商业交易提供授权与责任记录框架；全球云网络服务商Cloudflare则宣布推出面向人工智能驱动互联网的数字货币，并参与x402和AP2等链上支付标准建设。而在中国，相关应用则为赋能实体经济、促进跨境贸易做出了贡献。例如，蚂蚁集团打造的综合服务平台Whale，其内部嵌入了区块链跨境支付系统与人工智能全球外汇需求预测模型，通过与汇丰、渣打等国际金融机构合作，该平台不仅对传统存款进行了合规数字化改造，提供高效率、低成本的跨境支付，还利用人工智能帮助企业预测汇率波动风险，为国际化企业打造智能型全球资金管理调配系统。发达国家与中国的应用场景差异化不仅反映了不同地区的监管导向，也体现出技术服务于不同经济结构的客观需求。

人工智能与区块链融合在金融体系产生的复合风险

人工智能与不可逆的链上执行紧密连接，可能导致模型的微小误差或误判被放大为系统性损失。在传统金融体系（包括现行的数字金融体系）中，人工复核、业务暂停或事后对账等机制均有能力对模型误差进行调整，但是在人工智能与区块链结合的可编程金融系统中，人工智能的输出往往直接触发链上智能合约的执行，这种硬核的算法自动执行具有不可逆性和全网同步广播的特征，中间没有人工审核或者干预的机会。此外，人工智能反欺诈模型的误报如果与智能合约的自动冻结机制结合，个别情况下会迅速引发用户的流动性恐慌与集中提现，最终演化为挤兑与信任危机。人工智能对宏观风险的错误判断，则可能在少数压力期导致资产调仓风险集中爆发。

区块链网络的组合嵌套，与人工智能大模型高度一致的交易策略相互叠加，在某些情况下会引发跨机构、跨区域的抛售螺旋（Fire-Sale Spiral）。人工智能策略的同质化源于市场对相似数据源、相似收益风险权衡以及相似风控约束的广泛