撰文：张烽
【要点】AI与代币化对全球金融体系的重塑是大势所趋，其带来的效率革命与风险挑战并存，推动全球金融治理体系向更协同、更智能、更包容的方向发展。
BIS凭借其超国家的协调地位、成熟的规则制定经验、前沿的研究能力和广泛的国际合作网络，成为这场金融治理变革的核心引领者和关键支撑者。
在全球金融体系深度变革的背景下，各国央行、监管机构应进一步加强与BIS的合作，共同完善AI与代币化的全球治理框架。
金融机构、非金融企业和投资者应主动融入BIS主导的全球金融治理体系，以合规为底线，以创新为动力，以风险防控为核心，共同推动AI与代币化技术的健康发展，筑牢全球金融稳定的防线，构建高效、稳定、富有韧性的全球金融体系。
人工智能（AI）与代币化技术的深度融合，正在从底层逻辑重构全球金融体系的运作模式，推动金融交易、资产定价、资金流动的效率革命，同时也带来了跨市场、跨司法管辖区的系统性风险挑战。传统金融治理框架的地域分割性与技术创新的全球穿透性形成鲜明矛盾，使得金融稳定的维护难度大幅提升。
国际清算银行（BIS）作为全球中央银行的合作平台，凭借其超国家的协调能力、成熟的监管规则制定经验和前沿的金融研究体系，成为应对 AI 与代币化挑战、筑牢全球金融稳定防线的关键玩家。可以说，在技术创新与风险防控的平衡中，厘清 AI 与代币化对金融体系的多重影响，发挥 BIS 的核心支撑作用，推动各类市场主体与 BIS 治理体系的有效衔接，已经成为全球金融治理体系升级的核心议题。
一、AI 与代币化重构金融运作底层逻辑，开启效率革命新时代
AI的智能决策能力与代币化的价值流转优势形成互补，从交易执行、资产管理、融资模式到跨境结算，全面改变了传统金融的运作方式，推动金融体系向数字化、智能化、高效化转型，成为金融科技发展的核心驱动力。
代币化以分布式账本技术（DLT）为基础，将证券、存款、应收账款等实体与金融资产转化为可编程的数字代币，实现了资产交易、结算与抵押品管理的一体化整合，从根本上解决了传统金融体系中资产流动性不足、交易流程繁琐、中间环节过多的痛点。
在跨境支付与证券结算领域，代币化技术将结算时间从传统的 T+3 缩短至秒级，大幅降低了交易成本和操作风险，尤其对贸易和金融联系紧密的亚太地区而言，成为提升跨境金融效率的重要抓手。
在供应链金融场景，据有关数据显示应收账款代币化让中小企业的融资周期从 3 个月缩短至 7 天，有效破解了中小企业融资难、融资贵的行业难题；在私募股权领域，据有关数据显示份额代币化在解决传统私募股权二级流通问题时将退出周期缩短 50%以上，激活了私募股权市场的流动性。
人工智能则从辅助决策迈向自主执行，成为金融机构核心生产力，推动金融运作的智能化升级。AI智能体能够自主处理交易执行、流动性管理、异常检测等金融业务，响应速度大大提升，在信贷风控、财富管理、交易市场等场景实现了颠覆性突破。
在信贷风控领域，AI 技术从传统的「金额红线」管控转向动态「风险画像」评估，有数据显示风控准确率突破 95%，有效提升了金融机构的风险识别与管控能力；在财富管理领域，AI 理财能够 7×24 小时为客户提供定制化资产配置服务，有数据显示能将理财手续费降低 60%，实现财富管理普惠化；
在交易市场，AI 重构了外汇、股票等金融产品的交易决策全流程，执行效率提升数倍，成为高频交易、算法交易的核心支撑。同时，AI 的数据合成技术能够虚拟生成合规金融数据，有效破解了金融领域的数据孤岛与隐私保护难题，为金融机构的智能化转型提供了数据支撑。
AI与代币化的融合则催生了可编程金融的新范式，实现了金融资产与智能合约的深度结合。智能合约能够根据预设条件自动执行还款、分红、清算等金融条款，无需第三方中介参与，不仅大大降低交易成本，还大幅减少了人为操作风险和道德风险。AI 技术则为可编程金融提供了智能决策支持，通过对市场数据的实时分析和预测，动态调整智能合约的执行条件，让金融资产的流转更加贴合市场需求。
二者的融合推动全球金融市场向统一化、标准化发展，跨链技术的突破则打破了区块链孤岛，为形成全球统一的数字资产市场奠定了基础，让金融资源在全球范围内的优化配置成为可能。
二、AI 与代币化的双重影响，加剧金融稳定的复杂性与挑战性
AI与代币化在推动金融效率提升的同时，也带来了新的金融风险，其技术特性决定了风险具有传播速度快、影响范围广、隐蔽性强的特点，与传统金融风险交织叠加，加剧了金融体系的脆弱性，对金融稳定形成多重挑战。二者的技术创新性与金融脆弱性并存，成为全球金融稳定维护的核心难点。
从代币化领域来看，其风险主要集中在技术安全、监管套利和资产定价方面。一方面，代币化资产依赖分布式账本技术，区块链系统的技术漏洞、黑客攻击等问题可能导致资产被盗、交易异常，引发市场恐慌；另一方面，代币化资产的跨境流通特性使其容易成为监管套利的工具，部分不法分子利用不同司法管辖区的监管差异，开展虚拟货币交易炒作、代币发行融资等非法金融活动，扰乱经济金融秩序，滋生洗钱、非法集资、诈骗等违法犯罪行为。
此外，部分代币化资产缺乏真实的资产支撑，存在价格操纵、过度投机等问题，这样的例子举不胜举。同时，稳定币作为代币化的重要形式，其与法定货币的挂钩机制存在天然脆弱性，一旦出现准备金不足、市场信心崩塌等情况，可能引发稳定币脱钩，进而传导至传统金融体系，引发系统性风险。
从人工智能领域来看，算法黑箱、模型偏差、第三方依赖等问题成为金融稳定的新隐患。AI算法的复杂性和不透明性导致「算法黑箱」问题突出，金融机构难以对 AI 决策的逻辑进行有效验证和追溯，一旦算法出现偏差或错误，可能引发大规模的交易失误，进而导致市场波动。同时，AI 模型的训练依赖海量历史数据，若数据存在偏差或失真，可能导致模型输出错误的决策结果，引发信用风险、市场风险的连锁反应。
此外，越来越多的金融机构依赖第三方 AI 技术服务商提供核心算法和技术支持，形成了新的第三方依赖风险，一旦第三方服务商出现技术故障、经营危机或数据泄露，可能影响众多金融机构的正常运营，引发跨机构的风险传染。更值得关注的是，AI 技术被用于操纵金融市场，部分机构利用 AI 机器人操纵社交媒体情绪、抬高资产估值，开展「拉高出货」等市场操纵行为，严重破坏了市场公平和诚信。
AI与代币化的融合进一步放大了金融风险的传播效应，使其呈现出跨市场、跨领域、跨司法管辖区的系统性特征。一方面，AI 的高速运算能力让风险在代币化资产市场与传统金融市场之间的传导速度大幅提升，局部市场的风险能够在短时间内扩散至全球金融体系；另一方面，代币化资产的跨境流通特性与 AI 的全球服务能力相结合，使得金融风险突破地域限制，形成全球范围内的风险传染。
此外，AI 与代币化的融合还催生了新的金融业态和产品，这些新业态和产品往往处于监管空白地带，缺乏完善的风险防控机制，成为金融稳定的潜在隐患。例如，AI 驱动的去中心化金融（DeFi）项目，将 AI 的智能决策与代币化的去中心化特性结合，但其依赖的未经验证的算法和不透明的治理结构，容易引发流动性危机和市场崩盘。
三、AI 与代币化改变风险演化规律，加大央行与监管机构的风险识别难度
AI与代币化的技术特性让金融风险的生成机制、传播路径、表现形式发生了根本性变化，传统的风险识别方法和监管工具难以适应新的风险特征，给中央银行和监管机构的风险识别、监测和管控带来了巨大挑战，推动金融监管向智能化、协同化转型。
风险识别的滞后性问题凸显，传统监测体系难以实时捕捉动态风险。传统金融风险监测主要依赖事后的财务数据、交易数据统计分析，具有明显的滞后性，而AI与代币化背景下，金融交易的速度大幅提升、流程高度自动化，风险的生成和传播在瞬间完成，传统的事后监测模式难以有效识别实时风险。
例如，AI 驱动的高频交易能够在毫秒级完成大量交易，一旦算法出现错误，可能在短时间内引发大规模交易异常，而监管机构的传统监测系统难以实时捕捉此类动态风险；代币化资产的秒级结算特性也让风险传导速度大幅提升，监管机构难以及时发现并阻断风险传播。同时，代币化资产的交易数据分散在不同的区块链节点，AI 算法的决策数据具有隐蔽性，监管机构难以实现对相关数据的全面归集和分析，导致风险识别的覆盖面不足。
风险的隐蔽性与复杂性提升，增加了风险识别的技术难度。AI 算法的「黑箱」特性使得金融风险的生成原因难以追溯，监管机构无法准确判断风险是由市场因素、人为操作还是算法错误导致，难以采取针对性的管控措施。代币化资产的可编程性让资产交易的结构更加复杂，部分不法分子利用智能合约的复杂设计隐藏洗钱、非法集资等违法犯罪行为，增加了监管机构的风险识别难度。此外，AI 与代币化融合催生的跨领域、跨业态金融产品，将传统金融风险与技术风险交织在一起，形成了复合型风险，监管机构需要同时具备金融监管、人工智能、区块链等多领域的专业知识，才能有效识别此类风险，对监管机构的专业能力提出了更高要求。
监管分割与风险跨境传播的矛盾，导致单一监管机构难以实现全面风险识别。AI 与代币化技术具有全球服务能力，相关金融业务和资产交易突破了地域限制，呈现出跨境运作的特征，而金融监管仍以各国司法管辖区为单位，存在明显的监管分割问题。各国监管机构的监管规则、技术标准、监测能力存在差异，对于跨境的 AI 金融业务和代币化资产交易，难以实现协同监测和风险识别，容易形成监管真空地带。
例如，部分 AI 驱动的代币化项目将运营主体设在监管宽松的国家和地区，向全球投资者提供服务，单一国家的监管机构难以对其进行全面的风险监测和管控。同时，各国监管机构之间的信息共享机制不完善，难以实现跨境风险数据的实时交换，导致监管机构无法及时掌握跨境风险的传播路径和影响范围，风险识别的有效性大打折扣。
传统监管工具与方法难以适应技术创新需求，监管效能受限。中央银行和监管机构的传统监管工具主要针对传统金融业务设计，如资本充足率、流动性覆盖率等指标，难以有效衡量 AI 与代币化带来的技术风险、算法风险；传统的现场检查、非现场监管等方法也难以适应 AI 金融业务的自动化、智能化特征，无法对 AI 算法的合理性、智能合约的合规性进行有效核查。
此外，监管机构的技术能力与金融机构之间存在差距，部分金融机构的 AI 技术和区块链技术处于行业领先水平，而监管机构缺乏相应的技术手段和人才储备，难以实现对金融机构技术系统的有效监管，导致「监管滞后于创新」的问题愈发突出。
四、跨境治理特征凸显，BIS 成为全球金融稳定与治理的核心支撑
AI 与代币化的跨境运作特性决定了其治理必须具备全球视野，单一国家的监管举措难以有效应对跨司法管辖区的金融风险，全球金融治理的协同性需求空前提升。国际清算银行作为「央行的央行」，凭借其超国家的协调地位、完善的监管规则体系、前沿的金融研究能力和广泛的国际合作网络，成为应对 AI 与代币化挑战、维护全球金融稳定的核心支撑，在全球金融治理中发挥着不可替代的作用。
BIS的超国家属性与全球央行合作平台定位，为跨境金融治理提供了核心载体。BIS 由 63 家央行共同持股，不服务于普通市场主体，专注为各国央行提供清算、储备管理和政策协调平台，具有天然的超国家属性和中立性。其总部位于瑞士巴塞尔，享有外交豁免权，能够自由跨境调拨资金、开展国际合作，有效突破了地域限制和国家主权壁垒，成为各国央行沟通交流、协调政策的重要平台。每月举办的巴塞尔央行行长例会，成为全球货币政策协调和金融风险防控的重要「闭门会议」，美联储、欧洲央行、日本央行等全球主要央行通过该平台分享政策动向、市场观察和风险信息，形成全球金融治理的共识。
在 AI 与代币化背景下，BIS 的这一平台优势更加凸显，为各国央行协调监管规则、共享风险数据、联合应对跨境风险提供了重要保障，有效解决了全球金融治理中的协调难题。
BIS主导制定全球金融监管规则，为AI与代币化治理提供标准支撑。自上世纪 70 年代以来，BIS 牵头成立的巴塞尔银行监管委员会（BCBS）先后推出了巴塞尔协议Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ，构建了全球银行业监管的核心规则体系，成为全球金融监管的「圣经」。巴塞尔协议从最初的资本充足率要求，逐步升级为涵盖最低资本要求、监管当局监督检查、市场约束的「三大支柱」，并引入流动性覆盖率、净稳定资金比率、杠杆率、逆周期资本缓冲等指标，形成了完善的宏观审慎监管框架，有效提升了全球银行业的风险防控能力。
在 AI 与代币化时代，BIS 依托其规则制定经验，联合金融稳定理事会（FSB）、国际货币基金组织（IMF）等国际组织，推动制定针对 AI 与数字金融的全球治理框架，重点解决人工智能领域的数据治理、第三方依赖，以及代币化过程中的准入安排、运营责任界定等核心问题。同时，BIS 还在推动监管规则的国际互认，减少各国监管规则的差异，防范监管套利行为，为 AI 与代币化的跨境发展提供统一的监管标准。
BIS依托前沿研究与创新实践，为AI与代币化治理提供技术与实践支撑。BIS 设立了多个创新中心，聚焦数字金融、人工智能、区块链等前沿技术的研究与实践，开展央行数字货币（CBDC）、代币化资产、AI 监管科技等领域的试点项目，为各国央行提供技术参考和实践经验。
例如，BIS 香港创新中心开展的 CBDC 跨境结算试点，探索了央行数字货币与代币化资产的互联互通模式，为解决跨境支付难题、规范代币化资产交易提供了实践路径。同时，BIS 拥有一支全球顶尖的金融研究团队，能够及时跟踪 AI 与代币化的发展趋势，分析其对金融体系的影响，预判潜在的金融风险，为各国央行的政策制定和风险防控提供前沿的研究成果和决策参考。BIS 还通过发布全球金融稳定报告、开展金融风险评估等方式，向全球传递金融风险信息，引导各国央行和金融机构做好风险防控。
BIS推动多元国际组织协同合作，构建全方位的全球金融治理网络。全球金融治理涉及央行、监管机构、国际组织等多个主体，单一机构难以实现全面治理，BIS 充分发挥其协调作用，推动与 FSB、IMF、世界银行等国际组织的分工合作，构建了全方位、多层次的全球金融治理网络。其中，FSB 秘书处设在 BIS，主要负责推动各国落实全球金融监管标准，评估各国监管执行情况；IMF 主要关注宏观经济稳定和国际收支平衡，与 BIS 形成「宏观+微观」的金融风险防控合力；世界银行则在金融普惠、发展中国家金融体系建设等方面与 BIS 开展合作，推动全球金融治理的普惠化。
在 AI 与代币化治理中，BIS 联合这些国际组织，形成了规则制定、标准执行、宏观调控、风险监测的全链条治理体系，有效提升了全球金融治理的效率和有效性。同时，BIS 还积极加强与新兴市场和发展中国家的合作，帮助其提升金融监管能力和技术水平，缩小全球金融治理的南北差距，推动全球金融治理体系的公平化、民主化。
五、把握 BIS 治理核心价值，各类市场主体积极融入全球金融治理体系
BIS 在 AI 与代币化背景下的全球金融治理中发挥着核心支撑作用，其制定的监管规则、发布的风险信息、推动的国际合作，对金融机构、其他企业以及投资者的经营决策、风险防控具有重要指导意义。各类市场主体应主动重视 BIS 的作用，积极融入 BIS 主导的全球金融治理体系，实现自身发展与全球金融稳定的双赢。
金融机构需将BIS的监管规则与风险指引纳入核心经营管理体系，提升合规经营与风险防控能力。作为金融市场的核心参与者，银行、证券、保险等金融机构是 AI 与代币化技术的主要应用主体，也是金融风险的主要承担者，必须以 BIS 的监管规则为根本遵循。
一方面，金融机构应严格落实 BIS 制定的资本充足率、流动性覆盖率等宏观审慎监管要求，结合 AI 与代币化的业务特征，补充完善技术风险、算法风险、跨境风险的资本计提和风险准备，提升自身的风险抵御能力；
另一方面，金融机构应密切关注 BIS 发布的金融风险报告和风险预警信息，及时调整经营策略，针对 AI 算法黑箱、代币化资产跨境流通等风险点，建立健全内部风险防控体系，加强对 AI 技术服务商的准入管理和持续监控，防范第三方依赖风险。
同时，金融机构应积极参与 BIS 开展的数字金融、AI 监管科技等领域的创新试点，加强与全球同业的交流合作，学习先进的风险管理经验和技术方法，提升自身的智能化、数字化转型水平，实现合规与创新的平衡发展。此外，金融机构还应按照 BIS 的要求，加强跨境业务的信息披露，主动配合各国监管机构的跨境监管协作，防范监管套利行为。
非金融企业需依托BIS的治理框架，规范开展AI与代币化相关业务，实现稳健发展。随着金融科技的普及，越来越多的非金融企业开始涉足 AI 与代币化相关业务，如供应链企业开展应收账款代币化、科技企业开发 AI 金融技术、电商企业开展嵌入式金融服务等，这些企业的经营行为不仅影响自身发展，也可能引发金融风险。
非金融企业应主动了解 BIS 制定的数字金融治理框架和监管标准，明确自身业务的合规边界，避免开展未经批准的代币发行、虚拟货币交易等非法金融活动。对于开展资产代币化、AI 金融服务的企业，应按照 BIS 的要求，建立健全业务运营体系和风险防控机制，加强对智能合约的审计和验证，确保代币化资产有真实的资产支撑，防范价格操纵和过度投机；同时，应加强与金融机构的合作，依托金融机构的合规体系和风险管控能力，规范开展相关业务。
此外，非金融企业还应密切关注 BIS 发布的技术发展指引和风险提示，加强对 AI 算法、区块链技术的研发和应用管理，防范技术漏洞和黑客攻击，保障业务的稳定运营。
投资者需以BIS的风险信息和研究成果为决策依据，树立理性投资理念，防范投资风险。在 AI 与代币化背景下，数字资产、AI 金融产品等新型投资标的不断涌现，投资风险大幅提升，普通投资者缺乏专业的风险识别能力，容易成为非法金融活动的受害者。
投资者应主动关注 BIS 发布的全球金融稳定报告、风险预警信息和研究成果，了解 AI 与代币化领域的潜在风险，树立理性的投资理念，远离虚拟货币交易炒作、未经批准的代币发行等非法投资活动。
同时，投资者应参考 BIS 对数字金融产品的评估标准，对投资标的进行全面的尽职调查，重点关注标的资产的真实性、治理结构的透明度、合规性等核心要素，防范因算法错误、治理不透明、监管套利导致的投资损失。
对于机构投资者，应将 BIS 的风险评估方法纳入自身的投资决策体系，加强对 AI 与代币化投资标的的风险建模和估值分析，提升投资决策的科学性和合理性；同时，应积极参与 BIS 推动的国际投资者保护合作，加强与全球同业的信息共享，共同防范跨境投资风险。
各类市场主体还应积极参与BIS主导的全球金融治理交流与合作，为全球金融治理体系完善贡献力量。AI 与代币化的全球金融治理是一个动态完善的过程，需要政府、国际组织、市场主体的共同参与，各类市场主体应充分发挥自身的实践优势，积极参与 BIS 组织的研讨会、试点项目、规则制定咨询等活动，向 BIS 反馈 AI 与代币化应用过程中的实际问题和治理需求，为 BIS 制定更加科学、合理、可操作的监管规则提供实践依据。
同时，金融机构、非金融企业应加强与全球同业的合作，共同探索 AI 与代币化的合规应用模式，制定行业自律准则，弥补官方监管的不足，推动形成「官方监管+行业自律」的双重治理体系。投资者则应通过行业协会、投资者保护组织等渠道，向 BIS 和监管机构反映投资诉求，推动完善投资者保护机制，营造公平、公正、透明的投资环境。
