美國證券交易委員會（SEC）主席 Gary Gensler 在 2021 年就職，之前他是麻省理工學院的教授，並曾在 2020 年發表《深度學習與金融穩定》論文，指出 AI 的發展與運用對金融穩定的威脅。例如使用 AI 作為投資決策工具時，由於這些演算法使用相同的模式來訓練，因此會發生「學徒效應」（Apprentice Effect），造成大家同步買、同步賣的現象。再加上目前高頻交易的盛行，將推升市場「閃崩」（Flash Crashes）的風險。
同樣的，金融監理機關若是以 AI 來作為監理輔助工具，也會造成監理偏差，影響投資行為。Gary Gensler 在 2023 年 7 月的一場公開演講中再次闡述這個風險，並認為 AI 可能造成下一場的大型系統性金融風險（Next Big Systemic Risk）。
葉倫首次將 AI 列為影響金融風險因素
2023 年 12 月美國財政部在公布《金融穩定監督委員會年報》（Financial Stability Oversight Council Annual Report）時，財政部長葉倫的發言除了針對當前最受矚目的通膨與烏俄戰爭議題之外，特別指出 AI 對金融穩定的影響。
她指出，AI 工具往往非常技術性與不透明，不容易解釋，也不容易監測其缺點。假如金融業或監理機關對 AI 不夠了解，那就很可能造成偏差或不正確的結果。並且 AI 往往依賴大量的外部資料庫，或是第三方供應商，也加深個資保護與資安風險的疑慮。當天 SEC 主席 Gary Gensler 也出席該發表會，重申他之前的看法。由於美國各界對此均有共識，因此 2023 年 10 月美國總統發布行政命令來規範 AI 的使用，以達到安全、信任的使用 AI 技術，降低風險。
事實上，在大西洋彼岸的歐盟央行也有相同關切，如 2023 年 12 月英格蘭銀行發布的金融穩定報告，也提到 AI 與機器學習可能誘發英國金融穩定的疑慮。雖然過去十幾年來，AI 與機器學習技術廣泛被運到反洗錢與防詐，但近來由於相關技術的發展以及計算成本的降低，使得運用層面更廣，此議題也更不容忽視。雖然個別企業使用 AI 技術所造成的風險相對很低，但假如廣泛被使用後就容易出現系統性金融風險的問題。因為即使每個金融機構用 AI 做很小的決定，但因「從眾效果」（Herding Effect）就可能造成傾斜。由於很少人了解 AI 是如何運作，使得金融監理機關不易要求業者如何「負責任」的使用 AI 技術。但業者若不了解 AI 如何運作，卻廣泛使用高頻交易與高運算技術，在瞬間進行大量交易的風險可想而知。
ECB 憂心，AI 概念股飆漲造成泡沫化
歐盟央行（ECB）在 2023 年 11 月的金融穩定報告中，對 AI 的擔心則有兩方面。包括 AI 與金融服務數位化發展將放大與加速金融穩定風險，特別是交易工具 App 的盛行與便捷，再加上社群媒體推波助瀾的效果，都將加大市場不合理的波動。另外，歐盟央行還擔心，股市所謂的AI概念股飆漲，將造成資產泡沫化的疑慮，還比較這些 AI 概念股的本益比與當年網路泡沫化高峰時的達康概念股。雖然在歐盟的 AI 概念股並不像在美國掛牌的那些公司，有過熱的疑慮，但歐盟央行還是擔心美國股市資產泡沫化之後，對歐洲股市的外溢衝擊。
從歐盟央行所整理的可知，當年網路泡沫最高峰時，有 6 成的網路公司本益比在 50 倍以上，而目前 AI 概念股則還不到 2 成。當年有高達 6 成的網路公司股價淨值比超過 10 倍以上，目前則還不到 4 成的公司。雖然目前 AI 概念股的泡沫化程度還不若當年網路概念股，但其股價處於高檔卻是不爭的事實，再加上目前各界普遍預期今年聯準會會降息，更是為部分投資者壯膽不少，也加深資產泡沫化的疑慮。
今年 2 月 AI 概念股 Meta 市值單日增加將近 2,000 億美元，創下歷史紀錄，其他 Apple、Amazon、Nvidia 跟 Microsoft 之飆漲也都與 AI 有關。這些 AI 概念股不畏升息與地緣政治緊張等利空消息持續飆漲，熱錢氾濫無處去應該是主要原因之一。
（本文經《台灣銀行家》授權轉載，作者為為台灣金融研訓院金融研究所資深研究員）
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