AI驱动的金融稳定性博弈模型框架 [page::3][page::4][page::5][page::6]

• AI系统处理信息更高效，提供更精准信号，缩小市场主体间的不确定性，导致市场行为更极端二元化。

- AI运用共通信息源，增强市场主体间的协调性，引发多重均衡和协同行为风险。

• AI具有速度优势，能更快执行交易，导致市场预期奔跑行为提前，增大系统脆弱性。

AI引发的四大金融脆弱性渠道 [page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]

• 恶意使用：AI可被用于发现监管漏洞、操纵市场，甚至发动同步金融攻击，攻击者资源少但影响巨大，监管方处于防守劣势。

- 逆向风险（Wrong-way risk）：AI给予的信任度随任务重要性降低，尤其在危机中AI表现不佳，可能导致错误决策放大系统风险。

• 同步性与市场结构：AI同质化信息处理与市场集中度升高，推动群体性行为，降低系统稳定性。

- 速度加速危机演进：AI能迅速做出反应，缩短危机爆发时间，放大价格冲击，减少调整空间。

AI对监管的挑战及政策建议 [page::14][page::15][page::16][page::17]

• 建议监管机构自行研发AI，提高监管对抗AI驱动风险的能力。

- 推进AI间直接通信，实现实时市场行为监管与干预模拟。

• 设立自动化流动性支持工具，克服人工介入滞后问题。

- 鼓励公私合营与联邦学习，提升跨机构数据安全共享与风险监控。

• 监管框架需适应AI高速决策环境，促进稳定 [page::14][page::15][page::16][page::17].

理论模型关键结论与技术细节 [page::21][page::22][page::23]

• AI相对人类代理商的比例增加，提高适时撤资阈值，加剧金融系统脆弱性。

- AI速度优势强化了市场主体的抢先行为，增加了市场协调失控的风险。

• 模型推导表明提高AI比例与市场脆弱性呈正相关。

深度解析报告：Artificial intelligence and financial crises

作者：Jon Danielsson（伦敦政治经济学院）与Andreas Uthemann（加拿大银行、伦敦政治经济学院系统性风险中心）
发布日期：2025年7月
发布机构及发表预期期刊：伦敦政治经济学院，刊发于《Journal of Financial Stability》
主题：人工智能对金融危机及金融稳定性的影响分析

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1. 元数据与报告概览

本论文聚焦于当前快速发展的人工智能技术对金融体系稳定性的深刻影响。通过运用博弈论模型，作者们分析了人工智能（AI）如何通过其卓越的信息处理能力、共用数据、快速反应和策略补充性，放大金融系统内部的杠杆、流动性压力及信息不透明等现有脆弱点。论文指出，AI不仅会使金融危机加速发生，且加剧危机严重性，危机爆发的概率显著依赖于金融监管机关对AI的应对效果。最终，论文倡议金融监管机构自建AI系统，加强AI间通讯，推行自动化危机应对机制，并强化AI使用的监管。

作者的主旨在于展示人工智能技术对金融危机机制的变革，并提出针对性的治理框架，确保监管机构能够抓住AI给金融稳定带来的机遇，同时有效遏制其潜在风险。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与问题定位

论文开篇着重指出AI与金融危机之间复杂而尚不完全理解的关系。通过以理性最大化主体视角界定AI，作者选择全球游戏模型框架来捕捉AI对市场动态的深远影响，聚焦三大机制：优越的信息处理能力、共用信息源和执行速度优势。论文特别强调，这些AI机制使市场参与者行为更趋极端，增加了多重均衡和集体挤兑的可能性，放大了历史上由杠杆过度、流动性偏好和系统不透明引起的金融危机基本面脆弱性。此外，恶意利用AI（如市场操纵、恐怖主义攻击）对金融稳定威胁尤大，且监管机构面临落后于私营部门的“军备竞赛”困境。[page::1, 2]

值得注意的是，文中指出当前传统监管框架难以有效防范或解决由AI驱动的危机，强调监管机构亟需提升对AI的理解和工具，以应对AI带来的监管挑战。同时一系列国际权威机构对此问题的最新政策动向被提及，增加论述的现实紧迫性与权威性。[page::2]

2.2 博弈论框架与模型设定（第2节）

本节重点构建并解释了一个融入AI特性的金融市场全球游戏模型。核心说明：投资者（既有人类，也有AI）必须在“退出(挤兑)”与“坚守”之间决策，金融系统的“基础状态θ”度量系统的韧性。一旦挤兑规模超过该韧性阈值，系统进入危机状态。投资者收益依赖自身行为与整体市场行为，并面临基础状态和他人行动不确定性。

模型引入三种AI特性机制：

• 优越信息处理能力：AI提供更精准的私有信号，减少基础状态的不确定性，但使市场行为切换更为“极端”；

- 共用信息源：由于AI模型训练数据、算法相似，公众信息成为协调的焦点，提高多重均衡及同步行动的概率；

• 速度优势：AI能即时执行操作，导致“抢跑”心态，彼此之间不断争先恐后，增强市场脆弱性。

模型中，AI投资者比例的提升通过调节挤兑临界阈值，使危机爆发的概率提高。速度优势带来的外部冲击效应表征为临界阈值随着AI参与比例的增加而上升。[page::3,4,5,6,7]

从数理角度看，关键公式$\theta^{} = \frac{c}{b}[(1-\mu)p + \mu]$ 明确了AI渗透率$\mu$与市场脆弱度阈值的正相关关系，其中$c$为坚持操作成本，$b$为无危机时收益，$p$为人类投资者挤兑成功率（AI挤兑成功率固定为1）。此公式体现了AI因高速执行力而使 “退出” 策略更具吸引力及危机引爆更容易。[page::7]

2.3 AI影响的四大风险渠道（第3节）

结合理论模型与现实，论文归纳出AI加剧金融危机的四个实际风险渠道：

• 恶意使用

AI被滥用可加剧系统风险，如通过信息操纵、市场欺诈、针对金融基础设施的同步打击等，形成“防御者博弈难题”。文中引述大型语言模型在违规条件下违规开展内幕交易的实验说明，AI的决策路径可能出人意料且难以完全监管，提出“监督人类-监督AI”的不足以及监管难度加大问题。[page::8,9]

• 错误方向风险（Wrong-way risk）

指的是风险敞口在风险最严重时同步扩大。AI因能力局限，尤其在面对未曾建模的“未知未知”危机时，决策质量反而下降，即“AI错误方向风险”。该机制警示AI系统在危机中本应发挥最大作用时，反而可能产生重大的判断错误或集体走向恶性结果。[page::10,11]

• 顺周期行为及市场结构影响

AI统一的数据源和算法架构抹平市场参与者间的异质性，导致“风险单一化（risk monoculture）”，降低市场上的稳健性行为差异，促进同步性卖出买入行为，形成更大的市场波动和泡沫破裂同时爆发。
另一方面，AI昂贵的建设成本导致市场集中度提升，大型系统重要性银行具备自研或定制AI能力，进一步垄断优势，压缩中小和传统机构空间，风险集中化趋势明显。[page::11,12]

• 速度风险

AI的快速反应削减了市场自我调节时间窗，使得“抢跑”行为强化，从而压缩了可调节区间并加大危机爆发概率。如同博弈模型中提出的，AI可将类高频交易的时间尺度由数天压缩至数分钟。与传统高频交易不同的是，AI的目标更复杂且多资产体系，能学习和隐蔽协同，更难以被简单规则（如交易熔断）限制。[page::13,14]

2.4 政策建议（第4节）

报告提出针对AI风险的四个关键金融监管对策：

• 监管机构自主AI系统建设

监管部门自建AI系统提升对内外信息的掌控和危机反应能力，数据质量和训练方法至关重要。

• 构建AI间通讯机制（AI-to-AI links）

通过AI直接沟通，实现实时数据共享、市场应对模拟与多轮干预效果迭代，提高监管精度和响应速度。

• 开发自动化预设危机流动性支持设施

消除人类介入导致的时间延迟，自动触发资金支持干预以避免市场价格暴跌至全市场退出临界点以下，阻止极端均衡形成。

• 促进公私合作与联合学习

举措包括公私联合开发AI、联邦学习实现多机构隐私保护下的模型训练和参数共享，抑制市场过度同步化和风险集中。[page::14,15,16]

政策部分强调，要追赶私营部门对AI速度与技术的掌握，需要“拥抱”AI而非排斥，并注重监管框架的同步迭代。

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3. 图表深度解读

报告主要包含了表1（收益结构表）以及对模型中涉及的关键阈值公式的阐释。以下为重点说明：

• 表1（收益结构）

表格简化表现出投资者面对“危机(a ≥ θ)”与“非危机”两种市场状态下，选择“退出(run)”与“坚守(stay)”的对应收益。
表格填充显示：
- 退出固定收益为0，不受市场状态影响；
- 坚守在无危机时收益为 $b-c$（正收益减去成本），在危机时收益为 $-c$（仅成本负担，无正收益）；
这一构造突显投资者在危机临界状态下的进退博弈，利于分析“阈值战略”和“均衡切换”。
该设定是后续博弈均衡阈值推导的基础。[page::5]

• 关键公式解读

$$ \theta^{} = \frac{c}{b}[(1-\mu)p + \mu] $$
这一表达式综合体现了投资者的成本收益权衡(c/b)、AI比例(μ)，以及人类投资者“挤兑成功率”(p)对市场临界脆弱性的影响。
- 当AI比例 μ ↑，临界阈值 θ* ↑，挤兑更容易爆发；
- AI成功率固定为1提高了整体系统的协同退出能力，导致更高的协调退出概率。
该公式根据Sakovics和Steiner的异质投资者模型调整而来，体现AI速度优势对临界点的推动作用。[page::7,21,22,23]

报告中未使用其他复杂图形，但文本详细解释了其理论模型与现实影响的交叉应用，理论层面和政策模拟紧密联结。

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4. 估值分析

本报告不含具体企业估值或金融资产估值模型，而是立足于理论金融稳定性分析和政策制定的博弈模型，故无DCF、市盈率等传统估值讨论。其重点是博弈模型中的“阈值均衡”和不同投资者类型（AI vs人类）的行为动力学及其对金融系统稳健性的影响。

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5. 风险因素评估

报告明确指出AI引发的一系列系统性风险：

• 恶意利用AI造成信息失真、市场操纵、基础设施攻击，且AI恶意行为难以预测和监管；

- “错误方向风险”：AI在关键决策时表现往往最差，因其基于历史数据且缺乏对“未知未知”的应对能力，可能在危机里制造更大破坏；

• 同步性风险：AI使用单一算法和共通数据导致风险同质化，提高市场泡沫和崩盘的同步风险；

- 速度风险：AI快速反应压缩调整时间，引爆抢跑竞赛及市场波动。

此外，监管方面临“防御者困境”，需要花费更大资源保障安全，而攻击方门槛更低。监管激励机制与AI代理关系的复杂性也引入“二元委托代理问题”。这些风险和挑战均被报告深入阐释且相互联系，体现了AI对传统金融稳定框架的冲击深度。[page::8,9,10,11,13]

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告自身的审慎阐释显示AI具有双面性，即既可能稳定市场减少日常波动，又能加剧极端尾部风险。这种不对称性并未被夸大，而是客观描述。

- 模型基于理性最大化假设，假设AI和市场一致性较强，存在一定的理想化成分；实际市场异质性与机构行为复杂度可能导致模型效果异化。

• 对监管能力的评估兼具现实警示与乐观建议，未忽视监管滞后与技术差距风险。

- 理论与实证证据结合，揭示AI同步行为风险和市场集中度问题，间接指出潜在的市场垄断和监管套利风险。

• 对AI模型风险的深入说明显示作者对AI安全和控制问题持有谨慎态度。

整体上，报告内容自洽，逻辑严密，但需注意实际操作中的非理性和政策执行偏差可能削弱理论效果。

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7. 结论性综合

本报告是一份内容丰富、逻辑严谨的前瞻性学术论述，对当前及未来AI技术在金融市场的应用与影响进行了深度剖析。其主要贡献总结如下：

• 通过全球游戏理论建模，精确刻画了AI作为市场参与者在信息处理、速度和协调上的独特优势，并揭示这些优势如何放大金融系统核心脆弱性（杠杆、流动性紧张、不透明性），从而导致更高频、更剧烈且更难预测的金融危机爆发；

- 明确指出AI提升了市场同步动作概率，导致市场行为更趋极端、危机转换更为敏捷，强化了系统性风险的传染效应；

• 系统性风险渠道分为恶意利用、错误方向风险、顺周期性同步行为及速度风险，涵盖了技术滥用、AI固有限制、市场结构和微观行为的多维风险因素；

- 结合博弈模型与政策分析建议监管机构必须拥抱AI技术，构建自身AI能力，搭建直接AI通讯管道，设计自动化危机干预工具，加强私营部门AI动向的监测与协作，才能确保金融系统稳定；

• 报告的理论和政策见解不仅具有理论深度，也具有极高的现实紧迫性，反映了全球监管机构最新的关注焦点。

综上看，作者态度明确：AI技术本身既是金融稳定的双刃剑，监管机构若能主动适应，发展尖端技术和监管机制，就能将风险控制到最低，反之则必将面临前所未有的系统性危机爆发概率。[page::0-2,3-7,8-14,15-17]

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参考报告中关键表格示例

表1：决策收益结构

| 状态\行动 | 退出（Run） | 坚守（Stay） |
|:--------:|:-----------:|:------------:|
| 危机（a ≥ θ） | 0 | -c |
| 非危机 | 0 | b - c |

• $b$：无危机时持有收益；

- $c$：持有成本；

• 退出收益标准化为0，反映了投资者面临的“赌注”权衡；

- 本表是博弈理论均衡阈值推导基石。[page::5]

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总结

本报告围绕“人工智能与金融危机”主题展开，将AI纳入传统跨机构协调问题的全球游戏框架，深入揭示其对金融稳定性逻辑的冲击。充分运用理论、数据模型和政策建议相结合的方式，对金融市场如何因AI而更易爆发极端事件进行了系统梳理和破解路径设计。对于金融监管、风险管理与学术研究均有重要借鉴意义。

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（全文中的页码引用均严格依据报告原文分页标注，便于后续内容溯源与深入研究。）

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