在人工智能、大数据、区块链这类数字技术快速发展的态势下，智能金融正以空前的速度对全球金融体系进行重塑。不过，技术创新在提高效率、优化服务的同时，也带来了诸如风险复杂化、边界模糊化以及监管空白化等挑战，其中“监管滞后”这一问题显得尤为突出。本文对智能金融发展进程中监管滞后的成因和潜在风险展开系统分析，探究传统监管模式在应对智能金融新特征时所存在的局限性，并且在此基础上提出相应的治理路径，以实现金融创新和风险防控的动态平衡，推动智能金融朝着健康可持续的方向发展。
　　前言
　　近些年来，人工智能、机器学习、自然语言处理和分布式账本等前沿技术深度融合到金融领域当中，催生出智能投顾、算法交易、信用评分、反欺诈系统和智能合约等新的业态，形成了以数据驱动和算法决策为核心的“智能金融”，推动着金融服务向自动化、个性化和高效化的方向发展。根据国际清算银行（BIS）的统计，截至2024年，全球超过70%的大型金融机构已经部署了AI系统，将其用于风控或者客户服务。然而，技术的迭代速度远远超过监管制度的更新速度，这使得“监管滞后”成为一种普遍存在的困境，它不仅会削弱风险防控能力，还可能引发系统性风险、市场不公、消费者权益受损以及伦理法律争议等问题。在这样的背景下，构建具有前瞻性、灵活性且具备包容性的适应性治理体系，已经成为全球金融监管迫切需要解决的核心课题。
　　一、智能金融监管滞后的成因与风险表现
　　（一）技术演进快于制度响应
　　智能金融所依赖的技术根基，如深度学习模型、联邦学习、生成式人工智能等，有着更新周期短、迭代速度快的特性。传统金融监管主要凭借既定的法律规则、审批流程和固定规范体系，在及时辨识与处理新兴技术引致的风险方面遭遇一定阻碍。以生成式人工智能为例，其在信贷审核环节可能滋生潜在的不公平倾向，然而现行的反歧视法规尚未将算法决策这类场景纳入调整范畴。
　　（二）业务边界模糊化
　　智能金融对传统金融行业的壁垒和功能边界产生冲击效应。科技企业通过开放应用程序接口、嵌入式金融等途径提供支付、理财、保险等服务，催生出“无牌照经营”或“类金融活动”的模糊地带。监管机构通常依照机构类型划分监管职责，例如对银行、证券、保险等实施分业监管模式，这使得其对跨领域融合的智能金融平台难以实现全面有效的监管覆盖。
　　（三）风险形态复杂化
　　智能金融面临的风险已不再局限于信用风险、市场风险或操作风险，而是衍生出“算法风险”“数据风险”“模型风险”“网络风险”等新型复合风险。比如，高频算法交易可能因模型的同质化现象引发“闪崩”情况；训练数据存在偏差可能导致信贷歧视问题；模型的黑箱化特征会削弱其可解释性和问责机制。
　　（四）监管能力结构性不足
　　多数监管机构在技术专业人才、算力资源和数据接口等方面存在短缺，难以对智能金融系统开展深入且透彻的监管工作。同时，现有监管工具大多基于事后处罚模式，缺乏对算法逻辑、数据流动、模型性能的实时监测能力，进而造成“看不见、管不了、追不回”的局面。
　　二、传统监管模式的局限性
　　当前金融监管模式的核心要点在于“规则引导”与“以机构为中心”，主要关注点在于合规性检查和静态准入机制层面。然而，在智能金融所呈现的动态演进、去中心化以及自我适应等新特性面前，这种传统监管模式已呈现出显著不足。其规则体系因缺乏灵活性，难以与算法技术的快速迭代及行为边界持续拓展的现实状况相匹配，进而导致监管覆盖范围存在缺口；同时，鉴于企业内部算法逻辑处于高度封闭状态，监管人员往往难以及时、完整地获取关键信息，这使得信息不对称问题加剧，实际形成了“监管空白地带”。此外，过度秉持风险防控的谨慎立场，容易对技术创新产生抑制效应，妨碍智能金融在提升效率、降低成本以及推进普惠金融等方面的潜力得以充分释放。再结合智能金融本身具备的跨境属性，且世界各国在监管标准、执法强度和制度架构上存在明显差异，这进一步扩大了监管套利的空间。因此，亟待推动监管理念从“被动应对”转向“主动适应”，构建更为灵活、前瞻且协调的新型治理体系。
　　三、智能金融适应性管理的实现路径
　　（一）推行“敏捷监管”
　　推行“敏捷监管”模式注重监管的动态调整特性、实验探索属性以及反馈闭合机制，其根本目标是借助灵活应变的制度安排去适配智能金融领域快速更新迭代的发展特征。
　　该模式的核心要点在于冲破传统固定监管规则的约束限制，具体做法是拓展监管沙盒运行机制，于现有的试点工作基础上引入“永久沙盒”或“产业沙盒”这类创新形式，准许相关企业在可控的环境条件下开展创新产品的长期测试活动，同时配套建立清晰明确的退出机制与成果转化路径；并且用“公平、透明、可问责、安全”等原则性指导规范取代繁杂生硬的具体监管规则，从而为市场主体赋予更大的合规自主操作空间；在上述工作的基础上，构建基于人工智能技术的动态风险评估体系框架，开发设计监管仪表盘工具，对智能金融平台实施分级分类管理措施，针对高风险主体施行更为密集且精准的审查监督与干预举措。在实际操作方面，英国金融行为监管局（FCA）已率先开展“数字沙盒”试点工作，在支持企业于共享脱敏处理数据的前提条件下进行反洗钱算法测试的同时，有效提升了监管响应速度与治理工作效能，为全球范围内的敏捷监管实践提供了具有参考价值的示范样本。
　　（二）构建“多元协同治理”格局
　　“多元共同治理”体系的形成，体现于智能金融监管从单纯由政府主导的形式转变为政府、企业、第三方组织和社会大众共同参与的治理新态势。
　　在这一架构下，企业的主体责任需进一步落实，推动智能金融平台构建完善的算法审核、数据治理和伦理审查制度，主动履行“合规即服务”的职责；独立第三方组织的积极引入，可对算法的公正性、模型的稳定性及系统的安全性进行专业认证和评估，借助市场规则形成有效的信誉约束；社会大众参与程度的提高，需通过强制公开算法影响说明、设置便捷的用户投诉渠道等方式增强系统透明度，切实保障金融消费者的知晓权、选择权和求偿权。
　　（三）以“监管科技”赋能提升治理能力
　　以“监管科技”推动治理水平提升，是解决智能金融监管发展滞后这一问题的关键途径。技术虽可能催生新的风险形态，但也能成为提升监管效能的主要手段。
　　监管机构需紧跟技术创新步伐，通过构建统一的监管数据中心，打通跨部门、跨平台的数据流通通道，实现对资金流动、信息传导和算法运行的多维度、穿透式监管；同时，开发基于人工智能的辅助监管手段，如利用自然语言处理技术自动分析企业公开信息，或通过异常检测模型及时发现潜在违规行为，以此提升风险预警的精准性和时效性。另外，需大力推广“监管即代码”理念，将合规规则转化为可执行、可验证的计算机代码，嵌入企业业务系统，实现合规要求的自动化检查和动态化执行；还要推动建立国家级金融人工智能测试平台，通过模拟极端市场情形对智能金融系统进行压力测试，全面评估其稳定性、坚固性和抗风险能力。中国人民银行推出的“金融科技创新监管工具”，便是这一思路的典型例证，通过“事前公示、事中监管、事后评估”的全流程闭环管理，有效整合技术创新与监管需求，为全球RegTech的应用提供了重要参考。
　　（四）推进全球监管协同与规则对接
　　可借助G20、金融稳定理事会等平台，积极参与全球智能金融监管规则的制定事宜，推动“全球智能金融监管协作网络”的构建进程，在跨境数据流动、人工智能模型互认及风险处置等方面对相关标准进行协调统一。
　　以欧盟和英国的做法为参考，加强与“一带一路”国家在监管方面的对接工作，以此来降低跨国合规成本；在数据治理领域，推行“目的地国合规”原则，让达标国家之间金融数据跨境审批的流程得到简化。同时，构建跨国风险联合防控机制，比如加入G20“链式溯源协议”，达成54个国家可疑交易数据的秒级共享；运用智能合约技术，针对在三个及以上国家触发风控的账户，实施自动冻结72小时的措施，进而防范跨境人工智能洗钱行为。搭建“全球智能金融风险预警平台”，将多个国家的数据资源加以整合，对人工智能欺诈、模型趋同等风险开展实时预警工作，并推动国际社会针对深度伪造等威胁制定统一的检测标准，实现相关案例和防御技术的共享。
　　结语
　　数字经济时代，智能金融这一不可逆转的趋势带来的效率红利与普惠价值不容忽视。然而，若无法有效解决“监管滞后”问题，技术创新极可能被异化为风险放大器，对金融稳定与社会公平构成威胁。面对这一挑战，传统“堵”“禁”“限”的思维方式已难以继续发挥作用，必须转向更具包容性、前瞻性和技术敏感性的适应性治理范式。要在激发创新活力与守住风险底线之间找到动态平衡点，需推行敏捷监管、构建多元共治格局、强化技术赋能作用，并辅以制度保障与人才保障等一系列举措。
　　作者：葛璇（对外经贸大学）