北京
4月1日，金融監管總局進行了一次集體（擴大）學習，邀請中國科學院院士、清華大學計算機系教授、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸，對人工智能的技術原理、發展路徑和產業趨勢做了系統闡釋，并分析了其對經濟社會發展的深刻影響。
根據官網披露，金融監管總局局長李云澤在聽取講座后強調了三點，一是以科技金融精準服務人工智能等未來產業發展，為中國式現代化注入新動能；二是要統籌發展與安全，穩妥有序推進金融行業人工智能試點應用，促進數字金融高質量發展；三是要強化科技賦能，高質量啟動“金監工程”建設，筑牢金融監管科技支撐，持續提升監管數智化水平和穿透監管能力，切實提升強監管嚴監管質效。
人工智能的發展已呈現出清晰的演進趨勢，從單一場景的技術應用，走向了多模態、全鏈條和智能化決策的新階段。人工智能深度爆發，各行各業都面臨重塑的時代壓力，金融作為現代經濟的血脈，作為典型的數據、知識和決策密集型產業，首當其沖，并從“人工智能+”和“金融+”兩個維度形成進一步的鏈式反應。
人工智能與金融最直接的交互，就是金融“五篇大文章”里一頭一尾的科技金融和數字金融，前者是金融賦能AI產業，后者是AI技術賦能金融行業。
與此同時，金融作為強監管行業，金融監管的人工智能水平也必須水漲船高，既是對科技革命和產業革命的回應，也必然反作用于金融行業，不僅將強監管制度化，也必將科技化。
人工智能在金融領域的應用是一把“雙刃劍”，其技術特點也衍生出全新的風險挑戰，若應對不當，極易引發金融安全隱患。人工智能算法的“黑箱”屬性、數據依賴的潛在偏差、跨領域傳播的風險關聯性，都給金融風險防控帶來新難題。人工智能與金融的深度融合無疑對傳統監管模式也提出挑戰，傳統監管手段難以實現對智能化了的金融業務實現全流程、穿透式監管，容易出現監管滯后、監管空白等問題。
從這個意義上，越來越多披露出的“金監工程”，將成為行業發展的關鍵變量。
在金融監管總局于年初召開的2026年監管工作會議上，在“全面加強和完善金融監管”的重點任務中，其中提及“不斷強化“‘五大監管’，提高依法監管能力，做實分類分級監管。加快推進‘金監工程’設計和建設”。
事實上，在2025年9月的國新辦新聞發布會上，李云澤在回答記者提問時表示，規劃實施“金監工程”，積極運用大數據、人工智能等技術，為全面強化監管提供有力支持。
僅從表述上的差異便可以看出，“金監工程”在不斷提速中。
所謂“金監工程”，簡單理解就是全面升級監管大數據平臺，打破跨機構、跨領域和跨層級的數據壁壘，這里面，人工智能技術將是核心支撐。
“金監工程”就是以監管智能化來適配金融智能化，打破信息孤島，實現金融業務數據、風險數據的全面歸集、智能分析，提升監管的精準性、時效性。
強監管必須有技術抓手，不能依靠監管隊伍的“人海戰術”，后者成本高企且邊際效用衰減。因此，持續強化穿透監管能力，通過智能監管模型，實現對金融業務的實時監測、動態預警、精準處置，讓監管觸角延伸至每一個業務環節、每一個風險節點。一旦建成，其一定是智能化和數據化的，也一定是穿透性的，諸如“報行合一”等當下的監管手段，將需要技術上的硬約束。
而自上而下的監管手段升級和變革，也將重構金融行業的競爭格局。大中型銀行和保險機構，將憑借資金、技術和數據優勢，進一步擴大市場份額，強者更強，強者愈強。而中小金融機構，尤其是那些依賴復雜結構、多層嵌套規避監管的行為，那些依賴價格戰和費用競爭的唯規模論，將面臨市場和監管層面的雙重“擠壓”，不得不兼并重組，以及轉向差異化和本地化競爭。
無論金融機構是大是小，是強是弱，最后能脫穎而出的，一定是在數據和合規中平衡把握得最好的企業。
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