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生成式人工智能赋能普惠金融：现实基础、

关键风险挑战与应对策略

中国政法大学商学院副院长刘志雄

【摘要】普惠金融是写好金融“五篇大文章”的重要组成部分。当前，我国普惠金融发展面

临可持续性、普及性不足以及信用体系不完善等挑战。近年来，生成式人工智能迅猛发展，

正在成为信息化、数字化、智能化的新型技术基座，其拥有强大的知识编码和储存能力、文

本和代码理解及生成能力以及复杂任务的推理能力，能够对普惠金融产生数据资源化、数

据资产化、数字信任、风险控制、降本增效五大效应，从而有效赋能普惠金融高质量发展。

【关键词】生成式人工智能普惠金融融合机理伦理风险

【中图分类号】F832.0【文献标识码】A

【D01】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.06.007

发展普惠金融是实现联合国干年发展目标的重要手段。自从2005年联合国“国际小额信贷年”首次

提出普惠金融的概念，发展普惠金融逐渐成为一个全球性的金融发展议程。从全球视角来看，普惠金融

经历了“小额信贷一微型金融一普惠金融一数字普惠金融”的发展轨迹。2023年，中央金融工作会议强

调，要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。然而，我国普惠金融高

质量发展仍然面临挑战，其中，小微企业、涉农群体等融资难和融资贵的问题最为突出，普惠金融如何

更好地服务实体经济是摆在我们面前的一个重要课题。

刘志雄，中国政法大学商学院副院长、教授、博导。研究方向为数字经济，产业经济。主要著作有

《开放条件下中国农业安全问题研究》、《数据流动与数据生态治理研究》（论文）、《媒体负面报道

对公司股价影响的研究：来自白酒塑化剂事件的证据》（论文）等。

861学术前沿12024.03下

2023年发布的《国务院关于推进普惠金融融看作政治任务。这些误解、误读不仅阻碍了普惠

高质量发展的实施意见》强调，强化科技赋能普金融的健康发展，也使其效果大打折扣。与此同

惠金融，支持金融机构深化运用互联网、大数时，因受到较多行政干预的影响，一些普惠金融机

据、人工智能、区块链等科技手段，优化普惠金构的市场运作被扭曲，经营效率常常受到挑战（世

融服务模式，改进授信审批和风险管理模型，提界银行和中国人民银行，2018）。如果对普惠金

升小微企业、个体工商户、涉农主体等金融服务融缺乏准确而深刻的理论认知，就会削弱政府和金

可得性和质量。在普惠金融发展过程中，数字技融机构提供服务和创新的积极性，从而影响普惠金

术为金融服务从传统的供给驱动模式向满足更融发展的效果。因此，普惠金融如何以可持续的商

广泛的普惠金融需求驱动模式转变提供了动力业运作模式，为传统金融服务难以覆盖的群体提供

金融产品和服务是当前面临的一个重要难题。

（石宗辉，2022）。随着金融科技和数字金融

的快速发展，人工智能在金融领域的应用正在不第二，普惠金融缺乏“普及性”。按照世

断深化。至今，人工智能经历了“规则型人工智界银行定义，普惠金融是指能够使社会所有阶层

”“生成式人工智能”三和群体广泛、无障碍地享受金融服务的一种金融

能”“决策式人工智能”

个阶段。生成式人工智能（GenerativeArtificial体系（Allenetal.，2016）。在现实中，弱势群体

Intelligence，简称“GAI”）是一种基于机器学的金融可得性是普惠金融推广过程中的难点。如

习和深度学习的技术，可通过学习大量数据生成果难以普及这些群体，则意味着普惠金融的服务

新的内容，与利用传统机器学习技术的人工智能均衡性不够。目前，普惠金融缺乏普及性，主要

相比具有更强的理解、推理和生成能力。在“生表现在以下两方面：一方面，从区域上来说，普

成式人工智能的技术一经济