顾雷：人工智能驱动数字普惠金融的规制边界与发展方向
2026-09-15 · 长宏网
当前人工智能已深度渗透实体经济与普惠金融领域，社会各界对技术赋能金融的讨论日趋热烈。面对技术快速迭代，如何客观审视人工智能给数字普惠金融带来的多重影响，是现实提出的重要命题。围绕普惠金融如何应对人工智能现实挑战、金融行业应当如何拥抱智能技术变革、应用人工智能应当坚守何种价值底线等核心问题，形成三篇研究文稿：《 上篇：人工智能对数字普惠金融的六大边际效用 》剖
当前人工智能已深度渗透实体经济与普惠金融领域，社会各界对技术赋能金融的讨论日趋热烈。面对技术快速迭代，如何客观审视人工智能给数字普惠金融带来的多重影响，是现实提出的重要命题。围绕普惠金融如何应对人工智能现实挑战、金融行业应当如何拥抱智能技术变革、应用人工智能应当坚守何种价值底线等核心问题，形成三篇研究文稿：《 上篇：人工智能对数字普惠金融的六大边际效用 》剖析技术赋能的正向价值；《 中篇：人工智能赋能数字普惠金融的负面效应 》辨析技术应用衍生的各类风险；《 下篇：人工智能驱动数字普惠金融的规制边界与发展方向 》探讨规制框架与未来路径。三篇系列文章兼顾机遇与风险，剖析人工智能对数字普惠金融的复杂影响，以期为大家理性看待人工智能与数字普惠金融融合发展提供思考参考。
文/顾雷（北京大学普惠金融与法律监管研究基地副主任、中国地方金融研究院副院长）
前文上篇系统阐释了人工智能为数字普惠金融带来的六大边际效用，证明人工智能从经营模式、风控逻辑、服务触达、产品供给、监管合规、底层基建六个维度，重构了数字普惠金融的发展范式，提升了普惠金融的覆盖效率与服务半径，解决了传统普惠金融“成本高、风控难、触达弱、供给少”的痛点。中篇进一步辩证剖析了技术异化引发的六大负面效应，指出算法偏见引发金融排斥、数据过度采集滋生隐私风险、算法诱导催生过度负债、新型风险隐蔽传导放大系统性隐患、技术鸿沟重塑数字分化、技术成本分化加剧行业马太效应等现实困境。
由此可见，人工智能对数字普惠金融的赋能并非单向正向升级，而是技术红利与技术风险共生、效率提升与价值偏离并存、工具迭代与本源异化博弈的二元格局。当前行业普遍存在一个核心误区：将人工智能简单等同于“提速工具、结算工具、获客工具”，片面追求金融服务的便捷性、数字化与规模化，却忽略了数字普惠金融的本源使命。数字普惠金融的核心价值，不在于让支付更快、让结算更简便、让机构收益更高，而在于弥补传统金融的结构性短板，为小微企业、个体工商户、农村农户、低收入群体、灵活就业者等金融弱势主体提供可负担、有温度的金融支持。
基于此，下篇立足“守本源、避深坑、定方向、谋长远”逻辑主线，构建人工智能赋能普惠金融的刚性适用原则，拆解行业发展中必须规避的重大技术与制度陷阱，科学研判未来行业演进趋势，旨在破解当前“技术超前、价值滞后、效率过热、普惠偏弱、智能冰冷、人文缺失”的发展矛盾，为我国数字普惠金融实现技术赋能规范化、普惠服务本源化、金融治理现代化、服务供给温情化提供发展路径。
一、人工智能赋能数字普惠金融必须坚守的六大适用原则
普惠本源优先原则，就是锚定民生价值，纠正“唯技术效率”偏差。数字普惠金融的第一属性是普惠性、社会性、民生性，商业性与技术性是从属属性。人工智能技术的落地应用，同样要以缓解金融不平等、补齐小微金融短板、服务乡村振兴、保障弱势群体金融权益为首要价值目标，严禁以技术迭代为名，行金融套利、流量收割、规模扩张之实。当前行业普遍存在重数字化形式、轻普惠实质的问题，大量智能场景仅聚焦支付提速、线上结算、智能获客、自动化风控等效率升级，却未解决弱势主体“贷款难、贷款贵、担保难、续贷难”的核心痛点。这是要不得的，也是违法普惠金融初衷的。为此，我们必须坚守普惠本源优先原则，让人工智能从“服务金融机构降本增效”转向“服务实体经济弱势群体纾困解难”，杜绝普惠金融工具化、形式化、表面化。
针对中篇提出的算法偏见、隐性歧视、群体排斥问题，算法公平无歧视原则就是消解智能偏见，破除结构性金融排斥。一般讲，大数据与机器学习依托历史数据训练模型，极易复刻甚至放大传统金融体系中的结构性偏见，对低收入人群、偏远地区农户、低征信主体、灵活就业群体形成隐性评分压制、授信收缩、利率上浮、服务降级等歧视性结果，进一步固化金融分层。本原则要求，普惠金融算法模型必须建立去标签化、去地域歧视、去收入偏见、去职业刻板判定的校正机制，禁止以数据差异为由剥夺、弱化弱势群体的基本金融服务权，确保不同收入、地域、职业、征信水平的市场主体享有平等、公平、非歧视的智能金融服务。
针对当前数据采集无边界、数据使用无规范、算法应用无约束的人工智能数据资源采集问题，数据合规与消费者权益至上原则就是严控数据边界，杜绝算法滥用，确立“最小必要、合规采集、规范使用、全程可控”数据底线，坚决摒弃“数据越多越好、维度越全越精准”的粗放式技术思维。针对小微主体与普通用户隐私保护能力弱、维权成本高、信息认知不足的特点，严格限制过度采集、静默采集、捆绑授权、变相爬取等行为，严禁利用算法深度画像进行差异化定价、精准收割、隐私套利。坚持金融消费者权益优先于技术精准度、用户画像精度、商业变现效率，实现数据创新与隐私保护的法治化平衡。
当前数字普惠金融最大的痛点之一，是技术过度机械化、服务过度冰冷化、沟通过度话术化。全流程智能客服、标准化机器话术、一刀切智能风控、自动化拒贷机制，忽略了小微企业经营特殊性、农户生产季节性、灵活就业收入波动性、老年群体认知局限性。人文情怀赋能原则就是智能不替代温度，技术保留人本底色，要求行业构建“智能标准化处理+人工柔性兜底+差异化人文服务”的双层服务体系，尤其对征信薄弱、经营波动大、存在暂时性困难的弱势主体，拒绝机器单一维度判定，保留人工复核、柔性审核、困难帮扶、政策适配的温情通道，让智能金融既有数字化效率，更有民生温度。
人工智能算法具有黑箱性、自学习性、动态演化性、风险隐蔽性与传导快速性特征，相较于传统金融风险，智能金融风险更难预判、更难溯源、更难阻断。风险可控审慎迭代原则就是拒绝技术冒进，守住金融安全底线，要求普惠金融领域的人工智能应用坚持“审慎创新、小步迭代、风险前置、全程可控”的原则，严禁盲目堆砌前沿技术、过度开放算法权限、无限制扩大智能授信场景。建立算法准入、模型备案、风险压力测试、异常行为监测、动态熔断机制，将技术风险防控嵌入产品设计、风控审批、营销推送、贷后管理全流程，防止技术创新溢出演变为普惠金融领域的区域性、结构性、系统性风险。
人工智能技术研发、算力投入、模型迭代成本高昂，大型金融机构、科技平台凭借资本与技术优势快速形成壁垒，而扎根县域、服务小微、服务三农的中小银行、村镇银行、地方普惠机构转型滞后，极易造成“强者愈强、弱者愈弱”的马太效应，导致基层普惠服务主体空心化，存在技术成本分化、头部垄断、中小机构生存空间被挤压的问题。为此，我们必须确立行业均衡包容发展原则，就是弱化马太效应，夯实基层普惠根基，强调通过公共基建赋能、技术普惠共享、标准统一规范、政策倾斜支持，降低中小机构智能化门槛，避免技术垄断吞噬基层普惠生态，保障普惠金融服务体系多层级、全覆盖、可持续均衡发展。
三、人工智能赋能数字普惠金融必须规避的六大技术深坑
（一）工具异化陷阱：重“数字化效率”、轻“普惠性价值”
当前行业最普遍的误区，是将人工智能降维成“支付提速、结算简化、线上获客、智能催收”的工具，把数字化覆盖率、线上交易规模、业务处理速度作为核心考核指标，却忽视普惠金融的民生价值。大量智能产品看似便捷高效，实则仅服务于优质客户，对小微、三农、低收入群体的真实困境毫无改善。该深坑会导致数字普惠金融形式普惠、实质脱普，沦为普通消费金融、互联网金融的数字化包装。必须坚决规避“技术升级=普惠升级”的认知误区，所有智能技术落地必须对应明确的普惠服务目标、弱势群体覆盖目标、实体经济赋能目标。
（二）算法黑箱歧视陷阱：数据偏见固化金融阶层分化
机器学习算法高度依赖历史数据，而传统金融历史数据本身就存在对弱势主体的偏见与排斥，算法复刻历史偏见后，会形成更隐蔽、更难申诉、更难监管的隐性金融歧视。系统自动对低收入、低学历、县域农村、灵活就业群体进行风险标签降级，自动压缩授信额度、抬高贷款利率、收紧续贷条件，以“智能化风控”为名，行“结构性排斥”之实，进一步拉大金融贫富差距。此类歧视不同于人工歧视，具备规模化、自动化、合法化特征，是普惠金融最大的隐形壁垒，必须通过算法透明化、偏见校正、人工复核机制加以规避。
（三）数据过度采集与算法滥用陷阱：隐私透支与权益裸奔
为提升模型精准度，部分机构无限度扩张数据采集边界，过度抓取用户生活行为、社交轨迹、消费细节、地理位置及设备信息等非金融弱相关数据，直接导致用户隐私被透支、个人权益被裸置；而弱势人群因缺乏数据认知能力与维权渠道，更易陷入“数据被采集、权益被透支、风险被放大”三重困境。在此基础上，算法滥用进一步将数据优势异化为侵害工具，大数据杀熟、差异化定价、隐性风控、静默拒贷等乱象频发，严重侵蚀金融消费者的合法权益。因此，必须严格摒弃“数据万能论”，建立数据采集负面清单与算法应用红线，从源头遏制数据过度采集与算法滥用的叠加风险。
（四）智能诱导负债陷阱：技术精准营销催生过度金融化
人工智能精准推荐、用户画像、行为预测技术，极大强化了金融营销的渗透能力，能够精准捕捉低收入群体、年轻群体、小微商户的资金缺口与消费冲动，实施高频、精准、沉浸式信贷推送。相较于传统人工营销，智能算法无孔不入、无差别诱导，极易引导风险抵御能力较弱的群体盲目借贷、超前消费、多头负债，催生过度负债、债务累积、逾期违约等社会问题，背离普惠金融“纾困解难、助力发展”的初衷，异化为“收割弱势、放大风险”的工具，是必须严控的重大应用深坑。
（五）智能数字割裂陷阱：技术迭代制造新型服务盲区
部分机构盲目推行全流程智能化、线上化、无人化升级，取消线下窗口、简化人工服务、淘汰传统服务模式，在提升效率的同时，制造了新的技术鸿沟。比如老年群体、农村居民、低学历人群、数字化认知薄弱的小微经营者，无法适应纯智能、纯线上、纯机器的服务模式，被排斥在智能普惠金融体系之外，导致普惠金融“普而不惠、智而不暖”，形成“会用数字的人更便利、不会用数字的人更困难”的新分化格局。
（六）技术资本垄断陷阱：马太效应侵蚀基层普惠生态
人工智能的算力、模型、数据、人才高度集中于头部大型机构与互联网平台，中小普惠金融机构受制于成本、技术、人才短板，无法开展同等水平的智能化升级，导致市场资源、客户资源、风控能力、产品创新能力持续向头部集中，县域、乡村、小微领域的普惠服务供给被挤压、被替代，逐步形成“大机构垄断高端智能普惠市场、中小机构被动萎缩、基层普惠服务弱化”的行业格局，最终破坏普惠金融多层级、广覆盖的生态体系，不利于普惠金融长期均衡发展。
四、人工智能赋能数字普惠金融的长期演进方向
（一）价值逻辑迭代：从“技术驱动效率”转向“初心引领、技术赋能”
未来行业将彻底扭转“技术至上、效率至上”的发展逻辑，重构普惠金融价值排序：普惠初心第一、风险安全第二、技术效率第三。人工智能不再是单纯的数字化工具，而是服务实体经济、缓解金融不平等、助力共同富裕的现代化治理工具。技术创新全部围绕小微纾困、三农赋能、弱势帮扶、就业保障等民生目标展开，实现技术创新与社会价值的深度耦合。
（二）服务模式升级：从“冰冷机器智能”转向“有温度的人本智慧普惠”
未来智能普惠金融将全面摒弃标准化、机械化、话术式的无人服务模式，构建“智能高效处理常规业务、人工温情兜底特殊场景”的融合服务体系。针对小微企业经营波动、农户季节性生产、灵活就业收入不稳定、老年群体操作困难等个性化场景，提供柔性审核、容错授信、延期纾困、人工答疑、线下帮扶的温情服务，让数字普惠金融真正适配弱势群体的真实生存与经营状态。
（三）风控范式转型：从“刚性数据风控”转向“公平包容型智能风控”
传统智能风控以数据完备性、征信记录、流水规模、资产情况为核心判定标准，天然排斥弱势主体。未来风控体系将实现范式升级，构建兼顾安全与包容的新型算法模型，引入场景化、社会性多维柔性指标，校正算法偏见，对轻资产、弱征信、临时性经营困难的小微主体给予合理容错空间，实现风险可控前提下的最大化普惠。
（四）监管治理升级：从“事后处置”走向“算法全流程穿透式治理”
伴随智能金融风险隐蔽化、复杂化，监管模式将从传统合规监管、事后追责，转向算法备案、模型审查、偏见检测、数据溯源、风险预警、动态熔断的全链条穿透式监管，逐步建立普惠金融算法伦理审查制度、消费者权益保护前置制度、算法风险分级管理制度，从源头遏制算法歧视、数据滥用、过度营销、隐性风险传导等问题，实现创新与规范并行。
（五）行业格局优化：从“两极分化”走向“全域均衡普惠生态”
未来将通过国家级、省级普惠金融数字基础设施共建共享，降低中小机构智能化转型门槛，破解技术与资本垄断难题，持续推动智能普惠金融资源、技术能力、服务资源持续下沉县域、乡村、社区基层，补齐偏远地区、弱势群体的金融短板，弱化行业马太效应，形成“大机构引领创新、中小机构深耕基层、科技平台赋能基建、监管体系保驾护航”的均衡普惠发展生态。
总之，人工智能为数字普惠金融带来了颠覆性的变革动能，但其本质始终是服务普惠初心的工具，而非发展本身的速度和利润增长。数字普惠金融的未来，不在于技术迭代有多快、数字化程度有多高、服务效率有多强，而在于能否始终坚守服务小微企业、服务三农、服务低收入群体、服务灵活就业群体的本源使命。
面向未来，我国数字普惠金融发展需坚守创新与风控并重、效率与公平兼顾的核心原则，以六大发展准则为底线，坚决规避智能技术应用中的各类风险陷阱，挣脱金融工具化、功利化、垄断化的发展困境。通过持续优化人工智能技术应用体系、健全监管合规制度、强化金融消费者权益保护、开展差异化金融科普引导，充分释放智能技术的普惠赋能价值，推动人工智能与数字普惠金融深度、健康、有序融合，最终构建效率更优、风险更低、包容性更强、更具人文温度与民生实效的新时代数字普惠金融体系，为实体经济提质增效、助力共同富裕大局赋能。
(本文作者介绍：北京大学普惠金融与法律监管研究基地副主任、中国地方金融研究会首席经济学家)
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北京大学普惠金融与法律监管研究基地副主任、中国地方金融研究会首席经济学家
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