AI能“预测”复杂金融风暴吗？这个金融数字孪生世界尝试动态演化

十大品牌 2025年11月04日 16:16 2 aa

在预测金融危机方面，传统经济学模型屡屡“失算”，AI大模型则被赋予厚望。人们不禁想问，能否像预报天气一样，提前预见并防范下一场金融风暴？

近日，同济大学数字经济研究中心蒋昌俊院士团队历时近30年深耕打造的“金融数字模拟大科学装置”面世。团队表示，正试图利用AI驱动的科学装置，预测和模拟重大金融危机的场景，以期回答“防范系统性金融危机”这一世界难题。

特色仿真系统，演示极端复杂的金融事件

科技发展至今，人类已经有了很多预测未来的技术。比如短时天气预报，过去非常困难，但随着AI和大模型技术的发展，现在准确率已能达到专业水平。

但长期以来，经济金融领域的决策，尤其是在宏观政策制定和风险防控上，更多依赖于专家经验和传统理论模型，具有一定局限性。从雷曼兄弟倒下引发的全球海啸，到硅谷银行的骤然崩塌，系统性金融危机如同“幽灵”，大约每隔十年左右，便会不期而至。业界分析，根本原因在于金融系统极端复杂，其多主体、多层次的交互迭代，远超人脑和传统计算机的处理能力。

如何才能“看清”这个复杂系统的全貌？同济大学讲席教授、中国工程院院士蒋昌俊团队正在着手打造一个数智融合、虚实融合的数字孪生世界，通过实时导入来自金融机构等多源头的脱敏真实数据流，研究政府、企业和消费者在金融世界中的决策及其影响，并据此预测结果给出建议。

比如，在对硅谷银行事件的仿真演示中，记者看到，当调节输入银行久期资户水平、储户社交网络、储户提款规则、监管行为方式等选项后，系统就会开始仿真：美联储启动激进加息措施后，储户、银行网络、银行健康度等“指标”持续发生变化，直到银行最后申请破产。演示最后，该系统还给出了风险提示。

值得一提的是，为了解决金融数据获取难题，该装置还采用了AI技术生成符合现实规律的“模拟数据”。“简言之，导入的数据中，一部分是现实运行的真实数据，一部分是模拟未来的虚拟数据，虚实结合，让我们的仿真推演有了坚实的基础。”蒋昌俊介绍。

动态演化，为政策制定提供“压力测试”

与相对“纯净”的气象数据不同，金融数据不仅获取难度大，数据质量也参差不齐，这成为精准预测的最大障碍。团队成员、同济大学教授王成解释，由于金融还往往涉及到人的决策，而这是最难以被测量的信息。“金融的复杂性，很大程度上源于‘人’的不确定性。”也正因此，在研发过程中，这个模拟系统为不同决策者赋予差异化的行为模式，由此摆脱简单规则的束缚，形成一个接近真实的、动态演化的复杂生态。

举个生动的例子。一位政策制定者完全可以在系统里进行各类“压力测试”。例如，一项加息政策出台前，可以先在模拟世界中运行，观察其可能对不同类型的企业和银行造成何种冲击，从而提前评估政策效果，规避潜在风险。

“在建设国际金融中心的征程中，上海拥有得天独厚的地位和数据资源优势，而要让金融更好适配新质生产力的发展需求，我们要有镇得住的‘重器’。”蒋昌俊介绍，该系统已整合了团队此前多年承担的多个国家级重大项目的成果，包括平行导流技术、复杂算法、反欺诈技术等，并配备了超过220P（每秒能执行220千万亿次浮点运算，相当于每秒22亿亿次运算）的强大算力，以支持大规模仿真。

这一科学装置的研发，不仅填补了相关领域的空白，更有望为上海在数字金融、离岸金融等前沿领域的创新发展提供助力和保障。

原标题：《AI能“预测”复杂金融风暴吗？这个金融数字孪生世界尝试动态演化》

栏目主编：樊丽萍

来源：作者：文汇报李相如