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当前，我国人工智能技术全面融入金融领域，为行业创新发展带来了全新动能。但地方金融机构普遍存在基础相对薄弱、合规体系不够完善、风控能力相对不足等短板，在推进智能金融业务实践过程中，容易出现创新越界、风控失效、合规缺位等问题。

为此，零壹智库邀请北京大学普惠金融与法律监管研究基地顾雷副主任、中央财经大学金融创新与风险管理研究中心顾炜宇主任，围绕地方金融机构智能化转型中的风险特征、核心风险边界、监管经验借鉴以及合规架构搭建、落地实施等议题展开探讨，希望能对我国地方金融机构的业务创新与合规经营有参考价值。

01 新型风险交织叠加

柏亮：近年来，在区域经济结构调整、息差收窄、房地产与地方债务压力加大的宏观背景下，地方金融风险结构、风险形态发生了深刻变化，传统存量风险与数字化新型风险交织叠加特征愈发明显，算法偏见、数据泄露、线上跨域展业等数字化衍生风险不断涌现，风险的隐蔽性、传导速度较以往显著提升。当前我国地方金融机构整体面临的风险呈现哪些新的特征？

顾雷：首先，信用风险依旧是地方金融机构面临的首要压力。这类机构业务高度绑定属地经济，区域产业景气变化、地方债务演化、房地产市场调整、中小微主体经营波动，都会直接向信贷端传导。与此同时，国内数字化转型加速推进，数据安全、算法模型、线上业务操作层面的新型风险不断涌现，新旧风险相互勾连、彼此放大，也会加大地方金融风险的治理难度。

其次，少数地方金融机构股权管理不够规范，存在股东不当干预经营、“三会一层”运行流于形式等问题，削弱了风险防控能力。净息差收窄背景下，部分尾部机构盈利承压，资本补充渠道相对狭窄，风险缓冲能力有所下降。部分县域金融机构负债来源单一，资产负债期限错配，流动性脆弱，合规与操作风险也时有暴露。

再次，金融线上化、算法化、链条化特征日益突出，风险传导速度更快、隐蔽性更强，数字化衍生的新型风险愈演愈烈。不少农商行、村镇银行自身科技力量薄弱，大量依靠第三方外包，外购AI风控模型容易出现算法偏见、模型漂移，外包责任边界模糊、数据安全等隐患随之显现。小贷、融资担保这类传统地方金融组织，还存在资本不实、业务跑偏、空壳机构出清等历史遗留问题。

总体看，我国地方金融机构风险体现为传统存量风险与数字化新型风险交织叠加。数字化转型之下，第三方外包、算法模型、数据安全等新型风险正在持续显现，且大多具备区域集聚、易于外溢传染的特征。从长远看，伴随智能化转型持续深化，此类风险还将长期与地方金融机构相伴，风险防控工作需要常态化持续推进。

02 最容易突破的底线

柏亮：当前，金融机构越来越依托AI风控、智能获客、线上营销等技术，提升了金融服务效率、拓宽了服务覆盖面。但同时，智能化转型也重塑了地方金融风险形态，传统监管边界、风控标准、合规体系难以完全适配算法驱动、线上运行、批量展业的新型业务模式，出现了合规红线模糊、算法风险隐蔽、数据乱象滋生、营销行为失范等一系列新问题。对此，如何厘清智能金融风险边界、搭建适配智能场景的合规治理体系，成为地方金融机构稳健发展、守住区域风险底线的关键抓手。您认为当前地方金融智能转型过程中，最需要厘清的风险边界都有哪些？

顾炜宇：我认为，地方金融机构核心风险边界主要集中在经营合规、算法风控、数据隐私、智能营销四个关键维度，也是当前智能化转型中最易突破监管底线、滋生增量风险的重点领域。

第一是属地牌照与经营范围的合规边界。

依托AI智能获客、线上展业技术，部分地方金融机构突破属地监管约束，违规开展跨区域经营、超牌照业务、无牌营销等活动，偏离了服务本地小微、“三农”的核心定位。这是目前地方金融智能化创新中最突出的合规红线，极易引发无序竞争和区域性金融乱象。

第二是智能算法与信贷风控的责任边界。

AI模型大幅提升了信贷审批、风险识别效率，但不少中小地方金融机构存在“重技术、轻风控”的问题，过度依赖智能模型、弱化人工复核与风控标准，出现粗放授信、盲目放贷等问题。同时，训练数据偏差、算法黑箱、算法偏见等问题，也会造成隐性客群歧视、批量授信错配，容易形成区域性信贷风险。

第三是数据使用与隐私保护的安全边界。

智能金融的核心依托是大数据，但部分地方金融机构存在过度采集、违规抓取、无序传输客户信息，以及未经合规授权批量获取用户征信、收支、资产等敏感数据问题，数据存储、传输、使用全流程管理也不规范，客户隐私泄露风险突出，这些都是地方金融智能化转型中隐蔽性极强的风险短板。

第四是智能营销与消费者保护的行为边界。

当前AI话术营销、短视频智能获客成为主流展业模式，但部分地方金融机构存在虚假宣传、过度营销、诱导借贷等违规行为，通过隐瞒真实年化费率、弱化逾期风险、虚构宽松审批条件等方式，误导消费者多头借贷、非理性负债，不仅扰乱金融市场秩序，也极易滋生次生金融风险与舆情风险。

03 不能再重走“先野蛮生长、后集中整治”的老路

柏亮：回顾过去数年地方金融风险整治、互联网助贷规范、P2P清退等一系列整顿活动，行业积累了大量风险处置经验，也暴露了过去监管套利、业务异化、权责虚化等深层次问题。作为长期从事金融创新和风险管理研究的学者，您认为未来地方金融监管升级，应该重点吸取过往行业哪些经验教训？哪些底线原则必须长期坚守？

顾炜宇：纵观过去地方金融、互联网借贷及助贷行业的风险演变与整治历程，很多风险反复出现，本质上都是风控权责外移、信息披露失效、主体责任悬空导致的。为此，面对未来智能金融与地方金融协同发展的监管格局，我们必须守住两条底线。

第一，严守核心风控业务不可外包的底线，杜绝监管空转、责任空转问题。

过去大量信贷风险集中爆发，根源之一就是地方金融机构将客户准入、信用审核、风险定价、贷后风控等核心业务整体外包给第三方助贷机构、科技公司，自身沦为“资金通道”，丧失自主风控能力。

未来，我们必须明确的刚性监管原则是：金融风险核心处置权、信贷决策权、客户识别权必须属于持牌金融机构，资金方必须独立承担资产质量风险与最终兑付责任，不能将风险转嫁或整体外包、变相托管给合作科技平台。

同时，金融监管构必须配套惩戒机制，对存在核心风控外包、客户审核外包、资产质量放任不管的地方金融机构，采取限期暂停助贷业务、专项整改、评级下调等处罚措施，从制度上倒逼他们做实自主风控、守住业务本源。

第二，构建强制、透明、可追溯的信息披露机制，治理信息不对称引发的系统性风险。

回顾P2P风险整治历程，信息披露缺失、披露标准混乱、监管主体缺位是行业野蛮生长、风险积聚的关键诱因。当前智能助贷、联合贷款业务链条复杂、参与主体多元，更容易出现信息遮蔽、权责模糊、风险隐匿问题，更需要吸取这些教训。

为此，监管部门应建立统一、标准化的智能金融业务信息披露制度，明确披露主体、披露渠道、披露内容、披露频次与违规追责机制，要求地方金融机构对合作机构资质、信贷产品费率、风控规则、逾期率、风险处置情况进行公开透明披露，让智能金融业务运行阳光化、风险底数清晰化，压缩灰色操作空间，防范因信息不对称滋生的违规套利、虚假营销和批量金融风险。

总体来看，风控主体虚化、业务权责错位、信息机制失灵是历次金融风险爆发的关键因素。为此，我们必须吸取经验教训，不能再重走“先野蛮生长、后集中整治”的老路，牢记风控不能缺位、责任不能外包、信息不能遮蔽这几项关键定律，坚守核心风控自主可控、健全标准化信息披露机制。牢牢守住这几条底线，做到创新可控、风险可溯、责任可究，实现地方金融智能化创新的合规有序、风险可控与行稳致远的目标。

04 搭建四大系统性合规治理架构

柏亮：如前所述，智能化转型给地方金融机构带来机遇的同时，也伴生新型金融风险。地方金融机构不能因风险顾虑而放弃创新，需要建立适配智能时代、贴合地方金融现实的合规治理体系，做到创新可控、风险可防、收益可期。这套合规治理架构应该如何构成？

顾雷：确实不能因噎废食。地方金融智能化发展的核心，就是要在包容创新与风险底线之间形成动态平衡，既不能片面追求创新而忽视风险防控，也不能过度强调合规约束而抑制业务创新。对此，应当搭建四大系统性合规治理架构，推动地方智能金融实现规范化、常态化、长效化的风险治理。

第一，构建以属地定位为底线，以合规审查为前置的创新准入架构。

地方金融机构具备业务属地化、产品普惠化、服务本地化的固有属性，智能化创新首先要把好准入关口。在智能产品立项、算法上线、新业务推出环节前置合规审查，严格对照牌照范围与属地经营要求开展准入评估，从源头防范利用 AI 技术突破地域、业务、牌照边界，将跨区域无序展业、无牌营销等风险挡在入口之外，保障智能化创新始终立足支农支小、服务地方实体经济的本源定位。

第二，构建全周期、闭环式的智能业务合规审查架构。

针对AI模型黑箱、算法迭代快、线上业务传播广、风险隐蔽性强的新特点，地方金融机构需要建立覆盖“事前准入、事中监测、事后评估”的全生命周期合规治理体系。事前开展模型合规性、数据合法性、业务风险性评估，用于先期准入审查；事中对智能放贷、算法审批、线上获客实施动态监测，做好中期阈值管控；事后定期开展模型复盘、风险回溯与合规整改，抓好后期闭环纠偏，从制度层面补齐智能创新的监管短板。

第三，构建以技治技的智能对冲风险的数智风控架构。

应对算法风险、模型风险、线上批量风险，不能沿用传统人工风控模式，需要搭建智能化风控平台，开展技术治理与技术创新同步升级，实现模型运行状态实时监测、算法偏差动态校准、异常交易自动预警、客户多头借贷智能识别。以AI治理AI、以数据规范数据，有效对冲模型漂移、算法偏见、批量违约等新型风险。

第四，构建属地协同、差异化精准监管的外部治理架构。

地方金融机构扎根区域，机构体量偏小、科技基础薄弱，业务场景高度本地化，风险带有鲜明的区域集聚特征。因此，不能简单照搬大型银行的监管范式，而应当立足地方金融属地化运行的现实特点，搭建监管部门、地方政府、从业机构、科技服务商多方联动的央地协同治理体系，出台适配地方法人机构实际的差异化监管规则，健全智能金融风险溯源、预警、处置、问责全链条机制，做到创新有边界、运行有监测、风险可处置、责任可追溯，切实守住区域金融风险底线。

05 预留制度空间

柏亮：结合地方金融机构实际运行情况，监管正处于向数智时代转型的关键过渡期。从传统监管模式过渡到适配智能金融的监管体系，您认为需要重点关注哪些突出问题？

顾炜宇：围绕“合规经营、科技赋能”两大主线，有以下三方面问题值得重点关注；

第一，坚守属地普惠的本源定位，以合规夯实经营根基，以数智放大本地服务效能。

智能金融不只是技术工具层面的简单升级，不能把AI当作突破地域约束、做大业务规模的手段，其核心价值应当是补齐地方金融普惠服务短板，强化扎根属地的金融服务能力。地方金融机构的根本使命，是服务本地小微、三农主体，维护区域金融稳定，赋能地方实体经济。

因此，在监管过渡阶段，一方面要持续压实机构回归本源的主体责任，防止技术异化带来业务跑偏；另一方面也要避免过度限制智能化探索，引导机构把智能技术资源真正投向本地客户、普惠场景，把技术优势转化为实体经济服务效能。

第二，守住“创新有尺度，风控有护栏”基本原则，落实包容审慎的监管导向。

智能化是业务发展的加速器，绝不能异化为规避监管的突破口。针对算法迭代迅速、线上风险传导隐蔽的新特征，监管层面要坚持稳字当头，把握好创新鼓励与风险约束之间的分寸，避免重创新、轻规制。

第三，监管不宜执行“一刀切”标准，应当实施差异化监管安排。

考虑到地方金融机构数字化基础参差不齐的现实，既要对算法滥用、监管套利等行为划清红线，防范风险野蛮扩张，也要充分兼顾地方法人机构的发展实际，为合理的数智化业务探索预留制度空间，制定适配智能时代的监管规则，引导地方金融机构将风控内嵌于模型开发、产品上线全流程，压实机构自身风险防控主体责任，实现金融创新与风险防控的动态平衡。

06 把治理要求嵌入业务全链条

柏亮：前面我们探讨了地方智能金融的四大治理架构，那么在地方金融机构数字化转型的现实场景中，应当如何推动这套治理架构真正落地见效？

顾雷：智能金融治理架构不能停留在制度条文层面，关键要转化为地方金融机构实操动作与监管落地举措，需要机构、技术服务商、监管部门多方协同推进，重点抓好四方面落地工作。

首先，机构层面要压实主体责任，把治理要求嵌入业务全链条。

地方金融机构要摒弃“重业务、轻治理”的思维，将属地合规、算法管理、数据安全、消费者保护要求前置到产品立项环节。对于外购 AI 模型、第三方智能系统，不能简单“拿来就用”，要建立模型准入、测试验证、持续监测机制，完善内部合规、风控、业务部门的跨部门会商机制，改变过去技术部门单独决策的模式，把合规审查真正落到 AI 产品上线前。

同时，强化从业人员智能金融业务能力培训，补齐算法风控、数据合规方面的人才短板，解决中小地方金融机构“懂业务不懂技术、懂技术不懂风控”的现实困境。

其次，技术层面要聚焦第三方外包风险，健全外包服务的责任约束机制。

多数地方金融机构科技自研能力不足，智能化转型普遍依托外部科技服务商，第三方合作由此成为风险传导的重要通道。必须厘清合作中的权责边界，严格落实“谁使用、谁负责”原则，地方金融机构作为持牌主体，不得将客户识别、信用风控、风险决策等核心职责向外转移，不能借外包把风险责任完全转嫁第三方。

地方金融机构自身要切实履行主体管理责任，做好服务商准入遴选、尽职调查，在外包协议中细化算法质量、数据安全、运维保障、应急处置等权责条款；同时建立常态化过程监测、履约评估与动态退出机制，对算法模型、数据流转开展独立核查校验，杜绝单纯采购技术服务、放弃自主管理的问题，从源头阻断外包链条带来的风险传导。

再次，监管层面要实施差异化引导，避免“一刀切”。

地方金融机构体量、科技实力差距悬殊，不能直接照搬大型银行的治理标准。对基础薄弱的农商行、村镇银行，重点守住基础合规底线，不鼓励盲目追求技术迭代，引导优先发展轻量化、本地化智能应用，把智能化资源聚焦服务本地小微、“三农” 主业，补齐基础风控与数据安全短板。对科技基础较好的城商行，鼓励开展适度创新探索，用好监管提示、现场检查、模型专项核查等手段，聚焦跨区域展业、算法偏见、数据泄露、诱导借贷等高风险点开展重点检查，做到风险早识别、早纠偏。

最后，配套层面要健全智能金融治理制度供给，强化行业共治与金融消费者权益保护。

充分发挥行业协会桥梁纽带作用，探索出台适配地方金融场景的智能金融业务自律指引，提炼可复制、可参照的行业实践范式。同时，畅通金融消费者诉求投诉渠道，针对 AI 营销推送、算法授信审批引发的新型金融纠纷搭建快速处置机制，将消费者反馈作为校验算法公平性、合理性的重要标尺，构建机构内控、外部监管、社会监督有机协同的完整治理闭环，真正实现创新可控、风险可防。

07 摒弃“大一统”，落实差异化

柏亮：上述四大治理架构的落地将对地方金融机构的数智化转型模式、风险逻辑乃至行业生态，带来哪些深层次变化？

顾雷：上述四大治理架构落地之后，不是简单增加约束、抑制创新，而是通过立规矩、划边界，推动地方金融智能化转型从“野蛮生长”转向“规范有序发展”，将在机构经营、技术应用、行业生态、监管模式四个层面带来深层次变化。

第一，推动地方金融机构智能化建设从“规模导向”转向“效能导向”。

过去，部分地方金融机构把智能技术当作快速扩规模、冲业绩的工具，盲目上线线上信贷、线上营销产品。四大治理架构落地后，地方金融机构会更加理性看待 AI 投入，不再片面追求技术噱头，而是把智能工具真正用于服务本地小微、三农客户，聚焦风险识别、客户服务、流程降本等真实业务场景。

外购第三方模型也会从“拿来即用”，转向“先评估、再接入、持续监测”，倒逼机构补齐算法风控、数据合规的内部能力，扭转“重采购、轻治理”的现状。

第二，重塑金融科技服务商与地方金融机构的合作生态。

落实“谁使用、谁负责”原则之后，地方金融机构不能向外转嫁风控主体责任，会对技术供应商提出更高要求。技术输出不再是单纯售卖系统工具，算法可解释性、数据安全保障、模型迭代运维、风险协同处置都会成为合作的硬性条件。

实力薄弱、只重销售不重风控的服务商将逐步被市场淘汰，推动合作模式从简单产品买卖，走向风险共担、权责清晰的深度协作。

第三，促进行业普惠质量提升，更好保护金融消费者权益。

在明确算法风控、智能营销、数据安全的治理要求后，算法偏见、批量不当授信、虚假 AI 营销、过度采集信息等乱象得到约束。

一方面减少因算法缺陷造成对部分群体的信贷排斥，另一方面遏制诱导借贷、隐瞒费率等行为，消费者知情权、公平交易权得到更好保障，让智能金融的红利真正惠及实体经济主体。

第四，推动地方金融监管向智能化赋能、分层化施策方向转型。

监管重心需要从事后风险处置向前端前移，把监管触角延伸至算法模型准入、系统迭代更新、线上产品上线等创新源头环节，改变风险发生之后再介入处置的被动局面。正视地方法人机构之间科技能力、经营实力的显著差距，摒弃“大一统”监管标尺，落实分层分类的差异化监管安排。

同时，善用数字化监管工具，强化对跨区域线上展业、算法偏差、数据安全等重点风险的实时监测预警，做到风险苗头早识别、早干预，构建契合地方金融实际，兼顾包容创新与风险稳妥的新型监管范式。

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