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根據彭博社引述《韓國經濟日報》（Korea Economic Daily）報導稱，作為韓國總統李在明核心產業戰 […]

在最近举行的2026年纽约科技周（NY Tech Week）期间，摩根大通支付业务（J.P.Morgan Payments）首席数据与分析官Zack Anderson与彭博社记者展开了一场炉边对话，主要围绕AI在支付领域的下一阶段发展进行探讨，重点包括关于支付领域AI应用的四个核心观点。 一、银行支付AI应用已走向成熟 Anderson表示，摩根大通在欺诈检测、制裁筛查和风险管理领域应用机器学习已有多年积累。但如今的变化关键不在技术本身而在应用范围，AI能力正在从单点应用扩展到银行内部各组织、业务内展开广泛部署，也包括支付。 目前，大多数AI智能体仍在“暗中”运行，比如在后台无形地处理支付流程，提升效率和可靠性，鲜被外界所感知。Anderson认为，AI早已深度嵌入支付基础设施，只是不像“聊天”智能体那样引人注目。 值得注意的是，摩根大通CEO Jamie

银行业数字化转型迎来新突破——金融机构正广泛采用人工智能生成的“合成档案”替代真实客户数据，用以快速开发和测试新产品，从而绕过传统监管障碍并大幅降低成本。美国银行利用这些档案细分高净值客群并预演营销活动，摩根大通则借助合成金融数据预测市场行为以优化风险管理和产品设计。这一技术革新正重新定义金融产品的上市策略，使银行能在全面发布前精准调校消费者画像和推广信息。 然而，技术飞奔之际，治理能否同步跟上引发关注。英国金融行为监管局（FCA）率先推出AI实境测试计划，联合NatWest、Lloyds等银行在反洗钱、身份验证等场景中探索安全应用，但创新速度与合规框架间的张力依旧存在。安永专家警告，合成数据并非绝对安全，数据泄露和算法偏见等隐患需提前排查，否则可能固化历史决策误差。尽管合成数据在财资和反欺诈领域展现灵活性与精准度，FCA计划于2026年发布AI应用评估报告

据外媒报道，泰国央行正酝酿对“先买后付”（BNPL）服务出台更严格的监管措施，原因是该支付方式已从大额商品渗透至日常小额消费，加剧了家庭债务风险。泰国央行行长警告，消费者如今连餐饮饮料也使用分期付款，容易助长超前支出。截至去年，泰国BNPL账户数已飙升至约600万，是2021年的近十倍。目前泰国家庭债务占GDP比重约87%，居亚洲前列，且多与消费挂钩，抗收入冲击能力脆弱。尽管短期分期常标榜零利率，但长期年化利率可达25%。泰国央行拟出台规则，包括年龄收入限制、产品门槛、最低消费额及收费上限等，预计年底前发布。经济学家指出，BNPL虽能缓解短期现金流压力，但可能助长非必要消费并延迟还款负担。 本文系未央网专栏作者:高旭 发表，内容属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

2026年6月22日，美国商品期货交易委员会（CFTC）发布了一份征求意见稿，寻求公众对将标准期货合约延长至24/7（全天候）交易的看法。该举措主要针对能源市场，旨在适应全球金融市场日益增长的“无间断”交易需求。CFTC希望通过此征求意见，了解全天候交易模式对市场完整性、流动性、风险管理及清算系统的影响，从而在促进创新的同时，有效防范潜在的市场操纵和系统性风险。 本文系未央网专栏作者:高旭 发表，内容属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

2026年6月22日，欧洲证券和市场管理局（ESMA）发布了根据《欧洲绿色债券（EuGB）条例》建立的外部评审机构登记册。该登记册是欧盟可持续金融框架的关键组成部分，旨在提高绿色债券市场的透明度与公信力。所有希望依据该条例为欧洲绿色债券提供评审服务的机构，都必须在此登记，并满足严格的资质和能力要求。此举是ESMA推动可持续金融（ESG）发展的重要一步，有助于投资者识别和信赖符合EuGB标准的绿色债券。 本文系未央网专栏作者:高旭 发表，内容属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

新改版的 Google 財經（Google Finance）正式脫離 Beta 版本，同時提供多項新功能，協助 […]

文/罗辑（九卦金融圈专栏作家） 大模型行业应用的潮水已经漫过了堤坝——这不是未来时，而是现在进行时。从ChatGPT的横空出世掀起全球AI浪潮，到国内的DeepSeek、盘古、文心一言、千问等一系列主流大模型的“百模大战”愈演愈烈，几乎所有叫得上名字的科技企业，都在过去两年里交出了自己的大模型答卷。 迭代在加速，场景不断出新、边界在消融，大模型正在全方位渗透于生产生活的各个领域。这也让各行各业的从业者与决策者，产生了普遍的技术焦虑。 在此之前，人工智能更多停留在实验室阶段，它是论文里的公式、发布会上的Demo，更是大众眼中高门槛、高壁垒、高姿态的“三高”技术，与日常生活永远隔着一道护城河。而大模型的出现，彻底打破了这种技术壁垒。人工智能从抽象的前沿概念，变成了可感知、可落地、可复用的口袋工具。它能够制作报表、分析文档、解析图像、编写代码，大模型就这么把AI拽

2026年，助贷行业正经历一轮深刻的风险出清。多家助贷方与资金方的高管层接连出现人事震荡，部分变动之迅速、之密集，已超出正常的人才流动范畴。 据业内人士透露，业内已观察到多家机构的部分助贷方高管、资金方高管以异常迅速的方式离职或正在办理离职，且离职过程中存在刻意撇清责任的情形。 这种行业风气在2026年再度抬头，值得高度警惕。 01 “知情不告”与利益输送：离场前的隐秘操作 据业内人士描述，这是一种典型的操作模式： “某些助贷项目合作早期，各方合作愉快，利益共享。当行业出现压力、合作机构资金流出现困难时，消息灵通的资金方人士往往比外界更早获知风险信号。此时，最后的流动性资金如何分配，成为关键——给了机构A就无法给机构B。在人情与职责之间，个别人选择了维护私人关系，将最后的资金保障倾斜给与其有密切私交的合作方，以换取对方’顺利过渡‘。” 离职本身并非问题，问题

气候变化对全球经济与资本市场的冲击已成为不可忽视的核心议题，其不仅直接影响企业经营绩效，更可能通过信息摩擦与代理问题引发资本市场尾部风险。在全球资本市场中，股价崩盘风险（Stock Price Crash Risk）作为关键的金融稳定指标，其与气候脆弱性（Climate Vulnerability）这一气候相关风险的关联尚未得到充分揭示。 现有文献多聚焦于气候风险对企业绩效、融资成本的影响，或股价崩盘风险的公司治理、信息披露驱动因素，却忽略了气候脆弱性这一宏观环境因素与股价崩盘风险的内在关联：既未阐明气候脆弱性为何会影响股价崩盘风险，也未明确两者关系的调节机制与异质性特征。这一研究缺口导致全球投资者、跨国企业在评估气候相关金融风险时缺乏理论支撑，也为政策制定者构建气候金融风险防控体系带来阻碍。 为此，中央财经大学创新发展学院的倪骁然、西安交通大学管理学院的司

近期发布的《国务院关于2025年度中央预算执行和其他财政收支的审计工作报告》，点名了几家国有大行及头部股份制银行，深入揭露了金融体系在支持国家战略、风险管控、业绩真实性和地方债务化解等多个关键领域的深层问题。与此同时，笔者结合国家金融监督管理总局开出的多张涉及大行、股份行、城商行乃至理财子公司的高额罚单，结合审计报告，深入剖析处罚事由及合规思考。本文将结合这份权威审计报告与金监总局的典型处罚案例，将“宏观审计”与“微观罚单”相融合，为银行机构提炼出具有实操性、警示性的合规发展路径。 一、风险管控的“失守”：从“内卷式”扩张到“问责式”处罚 审计报告一针见血地指出，部分金融企业存在“过度追求体量扩张”和“风险管控薄弱”两大顽疾。这与金监总局近年来的处罚重点高度吻合。 1. 摒弃“规模情结”，警惕“内卷式”竞争 审计案例：报告指出，3户金融企业（农业银行、光大集

2026年6月24日，印度储备银行（RBI）发布《模型风险管理监管原则指引》草案，公开征求意见，此举标志着其对受监管实体使用的AI和机器学习模型的监管显著升级。该指引适用范围广泛，涵盖商业银行、小型金融银行、支付银行、区域农村银行、合作银行、全印金融机构、非银金融公司、资产重建公司和信贷信息公司等。 草案核心要求包括：受监管实体必须为所有AI模型配备“紧急关断”功能，以实现即时覆盖、暂停或停用；同时需建立人工监督机制、在AI影响决策时向客户披露、对第三方AI供应商实施风险管理、由董事会承担AI治理责任，并采取基于风险的方法进行模型监督。该草案是在2024年8月信贷模型风险管理和2025年8月FREE-AI委员会报告基础上扩展而来，覆盖全部模型（含第三方及AI/ML模型）的全生命周期。RBI邀请各利益相关方于2026年7月24日前通过官网“Connect 2

2026年6月24日，高通公司（Qualcomm）宣布已就收购Modular Inc达成协议。Modular是一家专注于AI原生软件栈的公司，其平台能让AI模型在CPU、GPU、NPU及定制ASIC等不同硬件架构上高效运行，无需为每类加速器重写代码。高通表示，随着AI向智能体化方向规模化发展，行业正走向分布式、多供应商架构，亟需开放、现代的软件基础。此次收购将把高通的能效芯片优势与Modular的软件能力结合，帮助开发者和企业实现“一次构建，随处部署”，显著降低总拥有成本，并提升从云端到边缘设备的推理效率与可扩展性。 高通总裁兼CEO安蒙（Cristiano Amon）指出，这将推动AI产业走向更开放、开发者友好的横向平台，给客户真正的部署选择权。Modular联合创始人兼CEO Chris Lattner表示，加入高通能加速其使命，让AI开发更易用、更高效

据外媒报道，美国预测市场平台Kalshi正洽谈以约400亿美元估值筹集新一轮资金，较今年5月完成F轮融资时的220亿美元估值近乎翻倍，若顺利则可能于第三季度落地。该公司在不到一年内估值已从去年10月的50亿美元飙涨八倍，远超竞争对手Polymarket最近150亿美元的估值。Kalshi凭借与Robinhood合作开放体育赛事交易，在月交易量上反超Polymarket——截至5月，其月名义交易额达179亿美元，后者仅为71亿美元。 与此同时，预测市场的火热也引来了Meta和Cboe等巨头入场，但监管风暴同步来袭。肯塔基州等多个州指控Kalshi、Polymarket等平台经营无牌非法体育博彩，而美国商品期货交易委员会（CFTC）则主张其拥有专属监管权，并已起诉部分州政府以阻挠地方执法。Kalshi对此不予置评，新一轮融资能否顺利完成，仍取决于监管博弈的走向。