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9月6日，在第六届外滩金融峰会上，国际货币基金组织货币及资本市场部主任Tobias ADRIAN指出，金融交易已经经历了一场革命，这场革命并非由生成式人工智能引起，而是过去十年中机器学习技术的应用。这一变革使得交易更加依赖算法，特别是在流动性较强的市场中，从而提高了市场效率，降低了融资成本，对家庭、企业和政府都带来了益处。
Tobias ADRIAN提到人工智能在信用评分方面的潜力，这可以通过提高金融包容性和改善信贷在不同个体、人群和企业间的分配来使更广泛的人群受益。
Tobias ADRIAN认为，下一步，金融领域的通用智能是让金融市场或金融机构，拥有完全自主决策能力。这是一种前沿技术，尽管目前对于机器在没有人工干预的情况下运行还存在很大的怀疑，但理论上存在实现的可能性。
在公司层面，Tobias ADRIAN强调了金融机构风险管理者面临的挑战，他们需要理解交易员使用人工智能时所承担的风险。人工智能的使用增加了风险管理的复杂性，金融机构在招聘人工智能专家的同时，也必须管理由此带来的额外风险。
Tobias ADRIAN提到人工智能的双重性，既可以用于提高效率，也可能被用于攻击金融机构。网络风险已经成为金融机构面临的一个微观关键风险，人工智能可能被用来提高攻击的规模和效率。
Tobias ADRIAN提出了对总体稳定性和波动性的担忧，特别是人工智能在理解风险敞口方面的能力，以及它如何影响金融周期的整体稳定性。他指出，目前还不清楚人工智能模型是否能够捕捉到一般均衡效应，以及这些效应如何叠加。
Tobias ADRIAN指出，很难预测未来的技术将如何进一步改变世界。这种不可预测性是技术发展的本质特征，它既带来了挑战，也带来了机遇。尽管技术取代工人是一个长期存在的问题，但历史上这种情况从未导致人类变得无关紧要，因为总会有新的用人方式被发明出来。新技术和人工智能可能会为那些之前金融服务不足的国家提供机会，使它们能够参与到全球金融体系中。金融创新的模式和成果正在稳步增长，这与技术在其他领域的应用是一致的。
监管方面，Tobias ADRIAN表示，监管机构在面对AI带来的挑战时，需要获取新的数据类型来评估和管理风险。传统的风险评估方法可能不再适用，因此，确定从哪些实体收集数据以及收集哪些类型的数据变得至关重要。提高透明度和数据共享，可以帮助监管者更好地理解市场动态，从而制定有效的监管策略。
尽管AI在微观层面可能提高了效率，但Tobias ADRIAN认为从宏观角度来看，它可能增加了系统性风险。现有的模型可能未能充分考虑一般均衡效应，即AI对整个经济系统的影响。因此，政策制定者需要从宏观角度出发，评估AI对金融稳定性的全面影响。