人工智能作为信息技术的典型代表，是新质生产力形成与发展的重要推动力量，并在各行各业引起了深 度变革。金融行业市场主体类型众多、价值实现过程曲折并容易受到经济周期波动等外部环境变化影 响，因此"防范化解金融风险，特别是防止发生系统性金融风险，是金融工作的根本性任务"。人工智能 可以通过多种方式赋能金融风险管理。 人工智能提升金融风险管理效率 第一，通过规模经济性与范围经济性降低风险管理成本及提升效率。一般而言，随着业务规模扩大，风 险管理成本也随之上升，包括人力成本、管理成本等。而人工智能可以实现在一组规则体系下风险的识 别和监控，而其成本并不会明显随着业务规模扩大而增加。这一效率提升与规模经济和范围经济相关。 人工智能一般具有较高的训练成本和较低的使用成本，以GPT-4为例，单次训练成本近8000万美元，而 在使用时100万字符文本生成仅需约2美元。风险管理也存在类似的规模经济性，模型需要经过大量训练 才能更好地识别风险，但一经训练完成则可以以较低成本运行。而范围经济性则是随着人工智能使用范 围增加，其能更好地适应不同金融业务场景下的风险管理，提升风险管理效率。 第二，学习曲线变革缩短风险管理人员培养周期、释 ...