一 文献综述

（一）金融科技发展下地方金融治理现存问题研究

金融科技的迅速发展在丰富市场参与主体，加快信息流通，促进市场发展的同时也带来了一系列金融风险。传统金融风险主要来自金融系统和影子银行的盲目扩张，非金融企业高杠杆（杨子晖和李东承，2018）以及不良贷款和债券，呈现隐蔽性、突发性、传染性和负外部性等特征（高惺惟，2022）。金融科技风险可以分为表面风险和潜在风险（张晓燕，2023）。从表面风险上看，金融科技呈现高杠杆性、规模性、关联性以及垄断性等特征，其无序扩张增加了金融风险传播途径，带来了跨市场、跨行业传染的风险隐患，金融冲击对实体经济产生的负向作用被显著放大；从潜在风险来看，各地金融科技的发展参差不齐，信息流通速度两级分化程度加剧，信息不对称愈发明显，资源错配的现象更加显著，具体表现为市场容易恶意炒作，将资金配置给盈利能力低，还款能力差的企业。在金融科技迅速发展的背景下，传统金融风险和金融科技风险相互交叉耦合，给地方金融治理带来挑战。

地方金融治理主要分为“监管”和“服务”两个方面。从监管方面来看，传统金融监管面临着以下问题：一是监管资源不足且较为分散。基层人员编制匮乏，县域化经营使金融风险向县域地区集聚，基层监管资源不足的矛盾越发凸显（王琳，2021）。同时地方金融组织庞杂，地方金融业态的监管分散于金融办、商务局等多个部门，呈现多头监管碎片化。（何晓军，2020）。二是监管滞后性较为明显。金融科技使得金融风险的发生呈现频率高、速度快、范围广等特点，而传统金融监管仍然滞后于金融科技的发展，无法实现对现有金融科技风险的有效覆盖。三是金融监管机构分析压力增大。在金融科技发展的背景下，其承担的数据分析责任更大更复杂， 需要强大的分析工具来监督金融机构的相关业务和行为。从服务方面来看，传统金融服务使得政府处于被动状态。传统金融服务主要由政府牵头与多家金融机构合作满足企业的融资需求。该类融资需求主要由企业主动发起，政府处于被动状态，且不少企业的运营状况有其特殊性，而传统的金融服务无法及时挖掘企业并满足其需求的特殊性（夏诗园，2021）。

（二）人工智能助力地方金融治理

人工智能技术能够赋能地方金融治理。现有学者认为，“金融 + 人工智能”将是未来金融科技及监管科技的主要发展方向。（杨望，2023）。人工智能技术呈现更新迭代速度快，产品转化时间短，应用场景广阔，技术迁跃快、转化链条短、产业渗透强等特征（陶永亮 高金莎，2022）。基于以上特征，人工智能技术能够缓解部分地方金融治理的现存问题。

在监管方面，人工智能技术能够缩短金融监管链条，提高监管资源转化，缓解现有监管资源不足的问题。由于技术迭代速度快，人工智能能够更加有效适应现行金融风险的高频率特征，有效覆盖现行金融风险边界，缓解现有监管滞后性较为明显的问题。同时人工智能能够实现与机器人流程自动化（RPA）、光学字符识别（OCR）等技术的的有机结合（杨望，2023），使其具备识别与抽取各种业务文本与数据的能力并能够自动分析相关数据，从而调和金融监管机构的分析压力。

在服务方面，通过使用人工智能技术，采用非结构化与半结构化数据金融机构能更加高效评估企业的信用、偿债能力和意愿，可使借款人的速度更快、成本更低，提高了信贷的可得性。（夏诗园，2021）人工智能技术的使用让金融机构更加主动的通过网上银行或应用程序来获取客户信息，实现业务流程的自动化和智能化及时挖掘企业并满足其特殊需求，降低金融服务和产品的同质化，让金融服务更加高效。

综合来看，现有文献总结了人工智能的相关特征，初步探索了人工智能的应用场景。但人工智能仍然有着巨大的发展空间，如智能风控、解决小微企业融资需求、监测资金流向、识别绿色企业、管理绿色金融风险、优化金融服务等方面。下文将通过介绍人工智能技术，结合国内外现有人工智能技术在地方金融治理层面的应用现状，探索人工智能视域下地方金融治理的创新路径。

二 人工智能视域下地方金融治理的路径探索

（一）人工智能技术赋能地方金融治理

在借鉴其他国家与地区经验的基础上，结合目前地方金融治理现状与不足，本文提出人工智能赋能地方金融治理，主要体现在金融监管与金融服务两个方面。

从监管角度出发，本文认为人工智能能够实现以下功能。一是智能风险监测。地方金融治理需要保障金融市场的稳定和安全。而风险监测是保障金融市场稳定的重要手段之一。传统的风险监测方式需要耗费大量的人力和时间成本，且难以实现对所有金融产品和交易的实时监测。人工智能可以通过学习大量的金融市场数据和交易记录，生成风险监测报告，及时发现和预警潜在风险。同时，人工智能可以通过分析市场变化和趋势，为地方政府提供决策支持，进一步提高金融市场的稳定性和安全性。二是智能合规检查。地方金融治理需要保障金融机构的合规性和规范性。传统的合规检查需要耗费大量的人力和时间成本，且难以实现对所有金融机构的全面检查。而人工智能可以通过学习大量的合规检查记录和规章制度，生成合规检查报告，及时发现和纠正不合规的行为。同时，人工智能可以通过分析不合规的原因和趋势，为地方政府提供决策支持，进一步提高金融机构的合规性和规范性。三是智能反欺诈检测。地方金融市场中存在大量的欺诈交易行为，而人工智能技术可以通过对大量数据的分析和挖掘，识别出可疑的交易行为，提高欺诈检测的效率和准确度，有效遏制风险的发生。四是建立动态评分机制。地方政府可将政策文件、各类经济数据导入数据库供人工智能学习。基于深度学习技术，人工智能可以学习地方政府颁布的政策文件了解政策导向并结合目前各地经济周期制定出符合当地经济周期的评分机制，同时依据不同的企业，人工智能能够考虑企业的经营状况的特殊性制定出各企业特有的动态评分机制。

五是实现地方金融治理基层化。目前地方金融治理中多依靠相关模型及程序代码实现监管，需要“金融+计算机”的高端复合型人才，与目前地方监管资源不足的问题矛盾。人工智能技术运用NLP（自然语言处理）技术与深度学习技术，基层人员能够用自然语言与机器人进行沟通，使监管过程实现低代码或零代码,从而降低地方金融治理门槛，进而使得地方金融治理基层化。

从服务角度出发，本文认为人工智能能够实现以下两个功能：一是智能舆情分析。在金融舆情监测和分析中，人工智能可以通过学习和分析社交媒体和网络论坛等平台的数据，预测和分析市场情绪和态势，由于舆论更新速度快，其能够更好的体现企业当前需求，缓和企业画像现存的滞后性问题，进而缓解现有地方金融监管中滞后性。同时，在金融产品设计和推广中，人工智能可以通过学习和分析客户需求和行为，生成个性化的产品建议和方案，提高客户体验和满意度。二是智能客服功能。地方金融治理需要面对广泛的市民和企业群体，他们的需求和问题千差万别。传统的客服方式需要大量的人力和时间成本，且效率低下。而人工智能可以通过学习大量的客服对话记录，回答市民和企业的问题，从而真正意义上的智能客服。通过智能客服政府可以大幅降低人力成本，提高效率和服务质量。市民和企业通过智能客服可以更快更边界的了解政策、查询信息、解决问题，这有效提高市民和企业的满意度，促进金融治理的顺畅实施。

（二）人工智能技术面临的问题与挑战

尽管人工智能技术在地方金融治理中的应用具有广泛的前景和潜力，但是在实际应用过程中也存在着一些问题和挑战。主要表现为以下几个方面：一是数据内源性问题。人工智能技术的应用与发展需要高质量数据支持，互联网的浪潮带来了海量数据，然而这些数据难以为训练人工智能所用，数据质量仍有待提升。同时海量的数据是居民日常生活的过程中产生的，因此数据存在着一定的复杂性，目前人工智能无法识别，完成数据清洗。二是信息安全有待考量。由于服务对象为政府机关，搜集的数据可能包含敏感信息，一旦数据泄漏会造成难以挽回的损失。

参考文献

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