国际清算银行（BIS）最新报告指出，全球央行必须“提高AI水平”，更积极地将人工智能纳入经济监测、通胀研判与金融稳定分析框架。这家被称为“央行的央行”的机构认为，人工智能可能成为影响经济与金融体系运行方式的关键变量，不仅能提升数据处理和预测能力，也可能重塑价格形成、生产率变化以及政策传导机制。
报告显示，BIS已开展多达8项AI相关实验，并得出结论：AI很可能成为“改变游戏规则”的技术，对更广泛的经济和金融系统产生深远影响。对于依赖宏观数据、金融指标和政策判断的中央银行而言，AI的应用不再只是技术升级问题，而是政策能力现代化的一部分。
AI或增强央行对通胀与经济的实时判断
BIS在报告中强调，当前最迫切的问题之一，是央行要学会利用AI强化分析工具，尤其是在“即时预测”（nowcasting）方面。所谓即时预测，是指借助实时数据对通胀、增长及其他经济变量进行快速研判。与传统统计方法相比，AI更擅长从海量、非结构化和高频数据中提取模式，这意味着政策制定者有机会更早识别价格压力、经济转折点和潜在金融风险。
BIS研究主管兼经济顾问Hyun Song Shin表示，海量数据能够为央行提供更快、更丰富的信息，用于识别经济和金融体系中的模式与潜在风险，从而帮助央行更好地预测并引导经济。这一表态反映出，随着经济活动日益数字化，数据正成为货币政策和金融监管的重要基础设施，而AI则是处理这些数据的新型工具。
报告还援引蚂蚁集团的一项研究称，在使用类似ChatGPT的大语言模型辅助编程后，程序员生产率提升了55%。BIS借此说明，AI已经在需要认知技能的任务中显著提高生产效率。若这一趋势扩展至金融机构、企业和公共部门，其结果将不仅体现在成本下降和效率提升，也会影响劳动市场、工资结构、企业定价能力以及通胀动态。
从支付到资管，AI正重塑金融服务效率
BIS认为，在金融行业中，人工智能有望提高支付、贷款、保险和资产管理等领域的效率，并降低运营成本。对央行而言，这意味着金融体系运行方式可能发生更快变化，政策观察窗口也将被压缩。特别是当企业能够借助AI更迅速地根据宏观环境变化调整价格时，传统通胀形成机制可能出现新特征，央行对价格信号的追踪难度也随之上升。
从宏观角度看，AI对需求与通胀的影响并非单向。BIS指出，其影响取决于被替代劳动者能否快速重新就业，以及家庭和企业能否正确预期AI带来的未来收益。如果市场主体对技术红利过度乐观或过度悲观，都可能对消费、投资和价格水平产生连锁影响。换言之，AI既可能提升整体生产率、缓解部分成本压力，也可能在过渡阶段制造新的结构性通胀或波动来源。
AI并非纯利好：网络攻击与羊群效应风险上升
尽管BIS对AI前景整体持积极态度，但报告同样明确提示风险。该机构警告，人工智能可能引入新的网络攻击形式，并放大现有金融脆弱性，包括羊群效应、挤兑和火速抛售等风险。特别是在市场参与者大量依赖相似模型、相似数据源和相似决策逻辑时，系统同步反应的概率可能上升，从而加大市场波动。
报告还指出，虽然AI能够完成部分中等认知难度任务，甚至展现出某些“涌现能力”，但它仍不具备充分的逻辑推理与判断能力。这意味着，央行在采用AI时不能将其视为可替代政策判断的“黑箱决策者”，而应把它定位为分析辅助工具。对于高度依赖审慎判断、制度约束和风险平衡的货币政策与金融监管而言，人的监督仍然不可或缺。
多家主要央行已开始试水AI应用
从全球实践看，一些主要央行已经开始在内部运营中部署AI。英国央行此前表示，正在使用AI来“支持并增强”其对经济增长、银行业压力和金融危机的预测能力。美联储也在研究AI如何服务其日常工作，不过目前官员对将其直接用于政策制定仍持谨慎态度。欧洲央行则已开始利用AI起草简报、汇总银行数据、辅助编写软件代码以及翻译文件。
这些案例说明，央行体系对AI的接受程度正在提高，但整体仍处于探索和能力建设阶段。BIS此次公开呼吁“提高AI水平”，本质上是在推动全球央行尽快建立数据基础设施、模型治理框架和内部人才储备，以避免在技术浪潮中落后于市场机构。
市场影响：AI金融叙事或进一步升温
从市场层面看，BIS的表态有望进一步强化“AI+金融”这一全球叙事。一方面，若央行和监管机构更积极采用AI，市场对金融科技、数据基础设施、云计算及安全技术的需求预期可能上升；另一方面，监管者对AI风险的同步关注，也意味着未来相关合规、模型透明度和网络安全要求可能趋严。
对于加密市场参与者而言，这一趋势同样值得关注。随着央行和传统金融机构加强对实时数据、风险监测和自动化分析的投入，链上数据分析、合规监测和智能风控的重要性或进一步提升。不过，BIS的报告也提醒市场，任何由AI驱动的金融创新都伴随着系统性风险外溢，尤其在高波动、强情绪驱动的资产类别中，模型趋同可能放大市场共振。
总体来看，BIS释放的信息十分清晰：AI已不再是金融系统外围的辅助工具，而正逐步成为影响货币政策分析、金融稳定框架和市场结构演变的重要力量。对央行来说，关键不只是“是否采用AI”，而是如何在提升效率的同时，建立足够稳健的治理与风控机制。