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文/周京，清华大学五道口金融学院金融安全研究中心总监

编者按

2026年3月1日，中国企业改革与发展研究会、清华大学五道口金融学院金融安全研究中心就“人工智能在金融领域的安全应用”这一主题，在清华大学五道口金融学院开展内部研讨。

华信永道（北京）科技股份有限公司总裁王弋指出，当前人工智能技术已具备重塑农业资产监管模式的能力，能够解决传统动产融资中的深层痛点。在国家政策鼓励拓宽农业抵押物范围并强化科技应用的背景下，华信永道针对贷前确权不清导致虚假质押、贷中监管缺失引发押品挪用、贷后人工管控滞后及处置效率低等风险隐患，提出了全流程的数字化解决方案。方案通过构建企业端与银行端的数字大屏与管理平台，覆盖干果、水果及活体畜牧等多元场景。其技术核心在于视觉算法的深度应用：利用畜脸识别实现活体确权与防调包，借助无人机与边缘计算进行精准点数核验，并结合体重估计、体况监测及异常行为识别，实现对抵押物的全天候动态监管。此外，通过引入第三方算法作为可控的辅助手段，有效解决了长尾场景识别难题。这一体系将事后处置前置为实时预警，显著降低了信贷风险，提升了资产处置效率，为金融服务乡村振兴提供了安全高效的科技路径。

一、企业观点

当前，人工智能技术的深度介入正在引发农业资产监管模式的根本性变革，为破解传统动产融资领域的深层顽疾提供了全新的技术路径。在金融科技赋能实体经济的宏大背景下，一种旨在解决农业抵押物确权难、监管难、处置难的全流程数字化解决方案应运而生，这不仅是技术层面的创新，更是对农村金融信用体系的一次重要重构。

长期以来，传统动产融资业务面临着“三座大山”的掣肘。首先是贷前确权环节的模糊地带，由于农业资产多为非标准化动产，缺乏唯一身份标识，导致虚假质押、重复融资等现象屡禁不止，金融机构面临极大的信用风险；其次是贷中监管的缺失，传统的人工巡查模式难以适应农业资产分散、隐蔽的特点，押品被挪用、私售等行为往往难以被及时发现；最后是贷后管理的滞后性，一旦风险暴露，由于缺乏有效的资产追踪手段，处置流程冗长且效率低下，往往造成信贷资产的实质性损失。针对这些痛点，相关技术方案通过构建企业端与银行端的数字大屏与一体化管理平台，打破了物理空间与信息流动的壁垒，实现了对干果、水果及活体畜牧等多元涉农场景的全覆盖，将风险管理从“黑箱”状态推向了透明化、可视化。

在这一数字化体系中，视觉算法的深度应用构成了技术底座。特别是在活体畜牧融资这一高难度领域，通过引入先进的畜脸识别技术，系统能够为每一头牲牛建立唯一的生物特征档案。这项技术实现了真正意义上的“生物资产数字化身份证”，从源头上解决了活体资产确权不清的难题。在监管过程中，利用畜脸识别进行活体确权与防调包，有效杜绝了“一物多抵”的欺诈风险，确保了质押物的真实性与唯一性。同时，结合无人机航拍技术与边缘计算终端，系统能够对广阔的养殖区域进行高效的精准点数核验，不仅大幅降低了人工盘点的成本与误差，更实现了对资产规模的实时掌控，让监管不再受限于地形与距离。

更为关键的是，这套方案将监管的颗粒度从简单的数量统计延伸到了生命体征的微观层面。通过智能算法对牲畜进行体重估计、体况监测及异常行为识别，系统构建了一套全天候的动态健康档案。这意味着，抵押物不再只是一个静态的数字，而是具备生命特征的动态资产。一旦牲畜出现生长停滞、疫病征兆或非正常的活动轨迹，系统便能即时捕捉信号并触发预警。这种从“静态看管”到“动态监测”的跨越，使得金融机构能够提前介入风险处置，极大降低了资产贬值的风险。

面对农业场景复杂多变、长尾需求众多的特点，该方案展现了极高的技术包容性。通过引入第三方算法作为可控的辅助手段，系统能够灵活适配不同的环境光照、遮挡情况及特殊品种识别需求，有效解决了单一算法难以覆盖长尾场景的难题，确保了技术方案的鲁棒性与普适性。

从宏观视角来看，这一全流程数字化解决方案的价值远超技术本身。它成功地将传统的事后被动处置前置为事中实时预警，不仅显著降低了信贷风险，提升了资产处置效率，更为重要的是，它通过科技手段将农业沉睡的“死资产”转化为了可流转、可抵押的“活资金”。在国家大力推动乡村振兴、拓宽农业抵押物范围的政策指引下，这种安全高效的科技路径不仅为金融机构下乡提供了“安全锁”，也为农业现代化发展注入了源源不断的金融活水，实现了金融安全与实体经济发展的双赢。

二、思考与建议

一是强化数据治理与隐私保护，筑牢AI发展的“安全底座”。人工智能的核心驱动力是数据，但在农业金融等场景中，数据往往涉及农户隐私、企业商业秘密及银行核心风控信息，当前数据采集边界模糊、存储传输安全风险等问题依然突出。对此，应建立“分级分类 + 全生命周期”的数据治理体系。明确农业生物资产数据、企业经营数据等敏感信息的归属权与使用权，严格执行数据分类分级管理，确保数据采集的合法合规。在技术层面大力推广隐私计算、联邦学习等技术的应用，实现“数据可用不可见”，在保障数据隐私的前提下打破数据孤岛，让数据价值在安全合规的框架内流动。

二是建立算法透明度与审查机制，规避“黑箱”带来的决策风险。随着AI介入信贷审批、资产处置等关键决策环节，算法的公平性、可解释性及可靠性直接关系到金融安全。若算法模型存在偏差或缺陷，可能导致系统性的信贷风险，甚至引发对特定群体的歧视性待遇，特别是在活体识别等长尾场景中，算法的误判率直接影响资产安全。建议推动建立算法备案与审查制度，特别是针对金融、医疗等高风险领域的AI应用，应强制要求进行算法透明度披露。企业应积极研发可解释性人工智能（XAI），确保每一个预警信号都有据可查，让监管机构和用户能够理解决策背后的逻辑。同时，引入第三方权威机构进行算法测评与伦理审查，定期检测模型的鲁棒性与公平性，防止因算法偏见或技术缺陷导致的经济损失与社会矛盾。

三是坚持“技术向善”与敏捷治理并重，防范技术应用衍生的伦理风险。人工智能的快速迭代可能带来技术异化风险，例如利用生成式AI伪造生物资产数据骗取贷款，或过度依赖自动化监控导致人文关怀缺失。技术应当是辅助金融服务的工具，而非取代必要的人工干预与责任主体。在推进AI应用的过程中，必须确立“技术向善”的价值导向。一方面，构建“人机协同”的混合监管模式，在关键风险控制点保留人工复核机制，避免完全依赖算法决策带来的不可逆风险，明确技术应用的主体责任边界。另一方面，监管部门应采取“敏捷治理”策略，针对AI新技术、新应用及时出台指导意见与监管沙盒机制，鼓励企业在可控范围内创新，一旦发现风险苗头及时熔断，在鼓励技术创新与维护社会安全之间寻找最佳平衡点。

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