作者:林朝杰发布时间:2026-06-10 14:06:35 点击数:08651

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:东西问丨孙崎享:日本加速推进修宪进程须引起警惕

  东京6月2日电 题:日本加速推进修宪进程须引起警惕

  ——专访日本前外务省官员、东亚共同体研究所所长孙崎享

  作者 朱晨曦 范珺华

  上世纪70年代,时任日本首相田中角荣曾警示:当那些不知战争滋味的人走上日本权力中枢时,真让人感到可怕。这种“可怕”的局面,如今正在日本逐渐成为现实,其中一个重要表现,便是修宪动向的加速。

  日本现行宪法于1947年施行,其第九条规定日本“永远放弃以国权发动的战争、武力威胁或武力行使作为解决国际争端的手段”,“不保持陆海空军及其他战争力量,不承认国家的交战权”,因而也被称为和平宪法。然而,当下的日本,右翼势力推动修宪,“再军事化”步伐明显提速,在背离和平宪法的危险道路上越走越远。

  如何看待当前日本加速推进修宪进程?修宪将对日本产生什么影响?“东西问”近日就上述问题专访日本前外务省官员、东亚共同体研究所所长孙崎享。

  现将访谈实录摘要如下:

  记者:日本宪法第九条有何重要意义?

  孙崎享:日本现行宪法是在“日本决不能再次重蹈战争惨祸,和平宪法是我们用鲜血换来的教训”“我们必须从战祸的经历中,确立永远放弃战争的国家体制”等理念基础上制定的,其核心条款是第九条“永远放弃以国权发动的战争、武力威胁或武力行使作为解决国际争端的手段”。在第二次世界大战中,日本给周边邻国造成了巨大伤害,日本国民也遭受了重大损失。宪法第九条展现了日本人绝不再重蹈战争覆辙的决心。

当地时间2026年5月19日,日本民众在位于东京的国会议事堂前集会,抗议高市早苗政府的修宪企图以及一系列扩军备武动向。记者 朱晨曦 摄

  记者:和平宪法对于日本经济发展发挥了哪些作用?

  孙崎享:20世纪60年代,日本成为世界第二经济大国,其经济实力超越了英国和德国(西德),仅次于美国。当时,全世界都在探究日本为何能成为世界第二大经济体,并对此进行了各种调查。除了日本较为完善的教育体系、政界与经济界团结一致外,一大关键因素是当时日本坚持“和平主义”。当时日本不再发展军事力量,凭借民用产品与世界各国竞争,而其他国家,如美国、英国等,都将很大一部分预算用于军事。如果现在重新发展军事力量,那么日本向“和平产业”的投资将会不断消失。目前日本的教育已出现了一些问题,由于政府预算逐渐转向军事,因此必须削减其他方面预算,而教育往往是被大幅削减的部分。这将对日本的经济发展产生极其不利的影响。

  记者:4月12日,日本首相、自民党总裁高市早苗在自民党大会上宣称,希望明年召开党大会时,能够在提出修宪动议方面取得一定进展,并强调“修宪比以往任何时候都更重要”。5月3日,高市早苗向修宪派在东京举行的集会发送视频,再度表达了尽早修宪的意愿。您如何看待日本加速推进修宪进程?

  孙崎享:上世纪70年代,时任日本首相田中角荣曾警示:当那些不知战争滋味的人走上日本权力中枢时,真让人感到可怕。这种“可怕”的局面,如今正在日本逐渐成为现实,其中一个重要表现,便是修宪动向的加速。

  过去,日本政府高层中还有不少人记得第二次世界大战的惨状,修宪动向并未如此让人担忧。因为他们明白日本放弃战争是件好事。当美国要求日本向海外派兵时,宪法起到了“防波堤”的作用。然而当下,不知战争滋味的群体已成为日本政治的中坚力量。他们对于日本过去为何要制定这部旨在放弃战争的宪法,未充分向国民传达。

  根据日本法律规定,修改宪法必须在众议院和参议院分别获得三分之二以上议员支持,由国会提出后,再经国民投票获得过半数同意方可成立。新近一轮选举使日本政坛格局发生巨大变化,众议院选举后,自民党及支持修宪的势力已占据众议院三分之二议席,已达到在众议院发起修宪动议的法定门槛。按照当下的舆论动向及政治势头,下一届参议院选举自民党获胜的可能性也很大。日本加速推进修宪进程须引起警惕。

当地时间2026年5月3日是日本宪法日。当日约5万名日本民众在东京有明防灾公园举行守护宪法集会,呼吁坚持和平宪法、反对战争与军备扩张。记者 朱晨曦 摄

  记者:修宪将对日本产生哪些影响?

  孙崎享:现行日本宪法不允许以使用武力为目的,向他国的陆地、海域或空域派遣自卫队。一旦推进修宪,打破这一限制的可能性较大。届时,日本或将构建起自卫队在美军战略框架下参与海外作战的体制,不断强化在安全领域的国际介入力度。

  若自卫队被部署参与海外作战,日本国民必然面临新的财政负担。日本当前财政本就十分吃紧,军事领域的新增开支将进一步推高债务规模,让本就艰难的财政运营雪上加霜。届时,日本政府势必压缩现有财政开支,包括实际养老金下调、弱势群体帮扶体系弱化、国家医疗投入缩减。这将加剧社会贫富分化,让弱势群体的生存环境愈发艰难。同时,政府对教育领域的预算投入将被进一步挤压,这将导致日本国际竞争力持续下滑。

  当前,高市政权正推进在宪法中创设紧急事态条款,我认为十分危险。引入紧急事态条款,或将致使日本政治层面的民主属性有所倒退。在“紧急事态”下,国会的职能将被大幅弱化,内阁的施政与统治权力随之进一步强化,甚至突破法律的制约。

当地时间2026年3月29日,针对日本首相高市早苗此前发表涉台错误言论、持续推动扩军备武,数名日本学者在东京举行研讨会表达忧虑,认为日本当前政治走向日益右倾,高市推动的军备扩张路线可能将日本拖入战争深渊。记者 朱晨曦 摄

  记者:今年是东京审判开庭80周年,您如何看待东京审判?

  孙崎享:日本过去在侵略战争中给中国造成了巨大的伤害。近期我在一个地方演讲,我问听众,侵华战争期间,日本在中国杀害了多少人?没有人能说出具体数字。我又问,日本在经济上给中国造成了多大的损失?同样,也没有人能回答。这说明,日本社会对于日本军国主义犯下了多么严重的罪行没有清晰的认知。这也导致日本社会对于甲级战犯的批判不足。

  日本因接受东京审判的判决结果,得以重返国际社会。遵守东京审判的判决,是日本向世界作出的承诺。然而,现在日本很多人竟然都不知道日本曾向国际社会作出过上述承诺。

  日本一些政客参拜供奉有甲级战犯的靖国神社,违反日本对国际社会作出的承诺。这不仅仅是日本与中国或韩国的问题,而是与日本在战后国际秩序中如何定位、如何行事有着极其深刻的关系。(完)

  受访者简介:

孙崎享。记者 朱晨曦 摄

  孙崎享,日本人,1943年出生于中国鞍山。1966年进入日本外务省工作,曾任日本驻乌兹别克斯坦大使、外务省国际情报局局长、日本驻伊朗大使等职。2013年3月起担任日本东亚共同体研究所所长至今。著作有《日美同盟真相》《日本的情报与外交》《战后史的真相:1945-2012》等。

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  记者:和平宪法对于日本经济发展发挥了哪些作用?

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  过去,日本政府高层中还有不少人记得第二次世界大战的惨状,修宪动向并未如此让人担忧。因为他们明白日本放弃战争是件好事。当美国要求日本向海外派兵时,宪法起到了“防波堤”的作用。然而当下,不知战争滋味的群体已成为日本政治的中坚力量。他们对于日本过去为何要制定这部旨在放弃战争的宪法,未充分向国民传达。

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摘要:随着人工智能技术的快速发展,金融风险管理正经历从经验驱动向智能化决策的转型。AI能处理海量数据,并通过机器学习与深度学习识别复杂风险特征,使信用评估、欺诈识别与市场预测更加高效精准,显著提升了风控体系的自动化与前瞻性。然而,算法黑箱、数据偏差、隐私保护及监管适配等问题也带来新的挑战。本文从技术基础、应用价值与主要困境三个方面进行分析,为人工智能在金融风控领域的规范化、深度化应用提供参考。

关键词:人工智能金融风险管理大数据机器学习智能风控

在金融行业风险不断变化的背景下,传统风控方法难以满足实时化与高维数据处理的需求,人工智能的应用因此变得尤为关键。AI能通过机器学习、自然语言处理等技术处理来自交易、舆情与社交平台的多源数据,使风险识别更及时、全面。有观点指出:“随着人工智能(AI)技术的飞速进步,金融风险管理领域正经历着深刻的变革”,同时“AI可从多源数据中提取有价值的信息”。在此背景下,探讨人工智能在风控中的作用、价值与面临的挑战具有重要意义。

一、人工智能赋能金融风险管理的技术基础与应用模式

(一)人工智能重塑金融风控的核心技术基础

人工智能兴起前,金融风险管理主要依赖人工经验、线性模型与规则系统,这些方法虽然稳定,但难以应对高维度、实时性强且结构复杂的数据。随着AI技术的应用深化,风控体系的技术结构开始全面升级,使风险识别更加智能化和自动化。其中,机器学习成为推动变革的核心技术之一,通过训练海量数据,模型能够自动识别风险特征并预测潜在风险事件。对于贷款审批场景而言,模型可以同时引入用户行为数据、交易数据和外部征信数据,使信用评估更加精准。在市场风险管理中,机器学习模型能够分析市场波动规律,预测价格变化,提高投资组合的稳健性。

自然语言处理(NLP)技术同样在金融风控中发挥着越来越重要的作用。金融机构面临大量非结构化数据,如政策信息、财经新闻、企业公告、社交媒体舆情等,这些信息与市场风险高度相关,但传统系统处理效率低下。AI技术的引入使得系统能够自动提取文本中的关键信息,实现舆情监测和风险预警。有观点认为,AI通过自然语言处理(NLP)、机器学习等技术,能够自动从社交媒体、新闻网站、财务报表、交易记录等多源异构数据中提取有价值的信息。这句话直观展示了AI在提升信息获取效率和风险识别能力方面的重要作用,可帮助金融机构更早发现潜在风险,从而采取及时措施减少损失。

(二)人工智能在各类金融风险场景中的典型应用

在信用风险管理方面,人工智能使得用户信用评分更加多维与实时化。过去的评分体系主要依赖财务数据和历史记录,而如今AI可以实时分析用户行为轨迹,如消费习惯、资金流动规律、社交行为信号等,从而构建更为细致的信用画像。例如,机器学习可以根据用户的小额交易模式、还款规律及平台互动行为预测逾期概率,提高贷款审批的精准度。在互联网金融业务中,这种模型的价值更为突出,因为平台用户数量巨大、行为类型复杂,传统规则难以完成精准识别,而AI弥补了这一痛点。

在欺诈风险管理方面,人工智能的作用更加直接。传统的反欺诈方法依赖固定规则,如异常交易频次或账户异常登录位置,但欺诈手段不断演变,规则难以快速更新。AI模型能够通过深度学习掌握“正常行为模式”,一旦出现偏离即可触发警报。例如,在支付业务中,AI可以实时监测交易路径、设备指纹及操作轨迹,并迅速判断是否存在欺诈特征。此外,在市场风险管理中,机器学习模型可以识别多市场间的深层关联,提前发现异常波动,从而帮助投资机构优化风险识别。面对日益复杂多变的金融风险环境,企业如何借助人工智能技术提升金融风险管理的能力与效果,已成为亟待攻克的关键议题。这句话表明AI不是补充工具,而是金融风控未来发展的核心方向。

二、人工智能提升金融风险管理能力的价值与实践效果

(一)AI提升风险识别效率与精准度的关键驱动力

人工智能赋能金融风险管理的核心价值在于显著提升风险识别的速度与准确性。相较于人工作业和传统规则系统,AI模型能够在极短时间内处理大量数据,识别复杂的非线性关系并实时输出风险判断。例如,在信用审批场景中,AI模型能够同时整合用户行为数据、支付记录、社交特征等多源数据,为信贷机构构建更加细致的信用画像。这种多维度的数据整合能力使信用风险识别不再依赖单一变量,而是更加全面、动态。在信用卡反欺诈系统中,AI能够在交易发生的毫秒级时间内完成风险评分,从而有效阻止欺诈行为的发生。过去需要人工逐条审核的流程,如今几乎完全实现智能化处理,大幅降低了时间成本和人力成本。

此外,AI强大的模式识别能力使风险预测更具前瞻性。在市场风险管理中,AI能够基于历史交易数据、宏观指标、市场情绪等信息预测价格走势与风险暴露点。例如在股票波动预测中,机器学习模型可以识别历史模式中难以被人工察觉的隐含关系,并据此推测未来可能的波动风险。在复杂度更高的衍生品市场中,AI可以帮助评估极端情况下的尾部风险,改善机构对系统性风险的应对能力。通过高维度数据、多源信息融合与动态模型学习,AI能使金融机构更快察觉市场异常并提前调整策略,这种反应能力在当前风险复杂化的背景下尤为重要。

(二)AI让风控从“静态判断”转向“动态监测”与“智能决策”

传统风控体系往往依赖固定的规则和历史经验,如设置信用额度、设定交易报警阈值等。这种做法在互联网金融与新型交易场景中逐渐失效,因为风险本身具有动态演化的特征。AI的引入使风控由静态判断转向实时动态监测。以互联网银行为例,系统可以实时记录用户资金流动与账户活动,AI模型根据行为模式的变化自动识别“异常路径”,一旦发现风险信号便立即触发风控策略。这种实时性是传统方法难以达到的。

更重要的是,AI正在推动金融风险管理向“智能决策”迈进。模型不仅可以判断是否存在风险,还可以基于历史数据学习最佳处理方式。例如,检测到疑似欺诈交易时,系统可以根据类似案例的历史处理结果生成最优行动建议,如暂时冻结账户、要求二次验证或自动终止交易。在信贷领域,智能审批系统能根据违约概率自动生成合理的贷款额度,并动态调节利率结构,使信贷决策更加科学与精细化。投资机构也利用AI模型进行风险暴露管理,且模型能够自动调整资产组合比例,减少市场波动带来的损失。此类“自动判断+策略生成”的能力体现了AI在风险管理链路中的深度参与,使风控工作从被动响应转向主动防御。

三、人工智能在金融风险管理中的主要挑战与未来发展方向

(一)人工智能风控面临的技术难点与制度风险

尽管人工智能为金融风险管理带来了显著提升,但其在实际落地中仍面临多方面挑战,其中最突出的问题是模型透明度不足。许多深度学习模型属于“黑箱模型”,难以解释其决策依据,这使金融机构在模型审查、风险报告及对监管机构的合规说明中面临困难。若模型对部分用户群体产生偏差,例如因为训练数据不均衡导致的信用评分不公,金融机构将承担较高的法律与社会责任风险。透明度问题不仅影响模型可信度,也影响风控团队对模型的理解与优化能力,使得模型难以在高合规要求的金融行业中完全发挥作用。因此,加强模型可解释性、确保算法公平性成为人工智能风控的核心挑战。

其次,数据质量与数据安全问题同样阻碍着AI风控的深度应用。金融场景中的数据来源复杂,既包括结构化数据,也涉及大量非结构化信息,如新闻文本、政府公告等。如果输入模型的数据存在缺失、偏差或噪声,AI模型的输出结果就会受到影响,导致“垃圾进、垃圾出”的状况。此外,随着数据规模不断扩大,金融机构必须面对数据安全和隐私保护的严格要求。隐私泄露不仅会损害消费者信任,还可能导致金融机构遭受处罚。AI模型在训练过程中需要大量数据,如果缺乏严格的数据隔离与加密措施,就可能被恶意攻击或窃取模型参数,影响系统稳定性。

(二)AI风控的监管适应性与未来发展趋势

随着人工智能在金融领域的广泛应用,监管体系也面临重新构建的问题。当前,大多数金融监管制度仍基于传统风控逻辑,而AI技术的引入打破了原有风险识别与处理流程,使监管难度显著增加。例如,“算法歧视”“模型黑箱”“自动化决策的合规边界”等问题目前仍缺乏成熟的监管规范,导致金融机构在使用AI时,常需要在效率与合规之间寻找平衡点。监管机构既希望金融机构提升风控能力,又需确保用户权益不受损害,这对如何制定“可解释性要求”“数据来源要求”“模型评估标准”等提出了新的挑战。在这种背景下,部分国家尝试引入AI模型审查制度,要求风控模型经过风险测试后方可使用。未来,建立透明、标准化的AI风控监管体系将成为全球趋势。

展望未来,人工智能在金融风险管理中的发展方向将更加注重“智能化+安全化+可解释化”的综合平衡。一方面,随着技术进步,更多可解释AI(XAI)方法将被应用于风控模型,使机构能够理解模型的决策逻辑,提高模型的可控性与合规性。另一方面,联邦学习、隐私计算等技术将被用于提升数据处理的安全性,使机构能够在不泄露隐私的前提下完成跨机构的数据协同,增强风控模型的训练效果。此外,未来AI风控系统将更深度融合实时监测、行为分析与智能策略生成,通过强化学习等方法进一步提升应对复杂风险的能力。

四、结语

整体而言,人工智能已成为金融风险管理的重要驱动力。它提升了信用、市场与欺诈等多类风险的识别效率,使风控更加主动与智能,但其应用仍受模型透明度、数据质量、隐私安全及监管要求限制。未来,金融机构需提升模型可解释性,加强数据治理,并推动AI与风控策略深度融合。随着隐私计算与可解释AI的发展,智能风控将更加成熟,为金融体系稳定运行提供更坚实的技术支撑。

参考文献:

[1]张雪娟.人工智能在金融风险管理中的应用与挑战[J].全国流通经济,2025,(08):177-180.

[2]李思斯.谈人工智能在金融风险管理领域的创新应用及挑战分析[J].大众投资指南,2019,(02):71-72.

[3]王雅婷.人工智能与大数据在金融风险预测与管理中的应用[J].中国集体经济,2025,(32):193-196.

[4]赵彦奇,李怀晖,刘祥虎.人工智能在金融风险管理应用中的问题及对策研究[J].中小企业管理与科技,2025,(11):153-155.

张艳霞

作者简介:

张艳霞,女,汉族,1984年6月生,对外经济贸易大学,国际经济贸易学院硕士在读,金融学专业。

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