“AI漂白”（AI Washing，简称AIW）是金融服务领域中的一个重要技术伦理问题。它指的是金融行业在产品和服务宣传中，通过夸大或虚假的方式宣称采用了AI技术，常常将传统软件功能标记为“AI驱动”或“AI赋能”，或者过度渲染AI在其中的角色，以吸引投资者、客户或媒体的关注。
这一概念并非凭空出现，它与环保领域的“漂绿”（Green Washing）现象有着异曲同工之妙。在“漂绿”中，企业虚假或夸大其产品与服务的环保特性，以塑造绿色环保形象，误导消费者。AI漂白与“漂绿”的共同点在于，两者都通过虚假或夸大的宣传手段误导市场，旨在牟取不正当利益。
然而，它们的不同之处在于，AI漂白掩盖AI领域技术创新的真实性，而“漂绿”则扭曲企业本应承担的环境社会责任。这种类比有助于理解AI漂白的欺骗本质，并揭示其对AI技术创新领域特有的伦理挑战。
AI技术在金融行业的应用具有变革性意义，其作用已深入到核心业务领域，包括欺诈检测、风险评估以及个性化投资组合管理等。行业数据显示，AI的普及程度正在迅速提升。根据英伟达（NVIDIA）发布的《2025年金融服务业AI趋势报告》，在一项针对金融专业人士的全球调查中，57%的金融专业人士正在使用或考虑使用AI进行数据分析，生成式AI的使用率从2023年的40%上升至52%，有37%的受访者报告AI驱动的运营效率得到了显著提升，32%的受访者认为AI提供了竞争优势。AI在交易和投资组合优化中的应用已从15%上升至38%，而在定价、风险管理及承保中的应用则从13%增长至32%。这些数据清晰地表明，金融行业对AI驱动解决方案的需求正在持续增长，并对其潜在价值抱有高度的预期。
然而，正是这种对AI技术的高度关注和日益增长的需求，也无形中增加了企业在金融产品和服务中夸大或捏造AI整合的诱惑。AI漂白的本质是通过虚假或夸大的宣传手段误导市场，旨在借助AI热度吸引投资、客户或政策支持，提升企业的科技形象。这种欺骗性做法不仅从根本上损害了金融业的诚信基石，也给利益相关者带来了重大风险，因为它直接违背了AI技术所应遵循的透明度和可解释性原则。
当一项新技术进入其“期望膨胀期”时，市场往往会对其潜力产生过度乐观的预期，吸引大量投资和媒体关注。在这样的环境下，企业为了快速抓住机遇、获得融资或市场份额，可能会倾向于对自身的AI能力进行表面化包装或虚假宣传，即使其底层技术尚不成熟或根本不存在。这种现象是技术发展周期中常见的伴生问题，表明随着新兴技术热潮的兴起，类似的“洗白”行为很可能会在其他领域重演，例如量子计算等前沿技术未来也可能成为新的炒作焦点。
AI漂白行为的识别具有显著难度。投资机构常常以“商业秘密”为由拒绝披露其所用AI技术的具体细节，这极大地加剧了AI漂白的隐蔽性和识别难度。真正的AI应用需要深度整合进投资流程，并能够带来可量化的改进，而不仅仅是作为表面化的工具或辅助手段。更重要的是，AI漂白从根本上与可解释AI（XAI）的目标背道而驰，其通过模糊技术细节和夸大功能，破坏用户对金融产品和服务的理解与信任。这种行为不仅容易导致投资误判和资源错配，更会侵蚀整个金融行业的信任基础，从而阻碍AI技术的健康发展。
AI漂白的表现形态与典型案例
AI漂白在金融行业中呈现出多种表现形式，其往往通过巧妙的宣传和信息模糊化来误导市场。AI漂白主要体现在虚假声明与夸大宣传上，企业声称其产品或服务是“AI驱动投资”，但实际可能仅使用了大语言模型（LLM）进行辅助写作或数据处理，并未涉及核心投资决策。此外，流行语滥用与术语包装也是一个显著问题，某些金融机构大量滥用“AI”“智能”“自适应”“机器学习”等未经明确定义的技术词汇，将传统的统计方法包装成所谓的“AI智能模型”。
功能虚张与数据迷雾也是AI漂白的表现之一，将边缘性或辅助性的工具应用伪装成核心决策引擎，例如把简单的报告自动摘要功能宣称为智能投资系统。同时，绩效障眼与验证规避现象普遍存在，故意回避关键绩效验证，拒绝披露AI策略与传统策略在夏普比率、最大回撤等核心指标上的对比数据。最后，透明度缺失与行业差异使得系统性地隐瞒AI技术的实际应用深度，客户难以判断AI技术的真实贡献率。
近年来，中美两国监管机构均已依法对多起AI漂白案件进行了处罚，这些案例揭示了AI漂白行为的普遍性及其对市场诚信的损害。
中国的典型案例包括2024年多家银行将规则引擎包装为“AI智能决策”的“智能投顾”项目，以及某互联网保险公司声称实现“AI秒级理赔”但实际上人工复核占比很高。依据我国《商业银行法》《证券法》《广告法》《反不正当竞争法》以及《AI算法金融应用信息披露指南》，相关公司受到约谈或处罚。此外，2025年深圳证监局对某券商子公司处以2000万元的顶格罚款，因其夸大“AI替代分析师80%工作”的“智能研报”实际仅用于数据爬取和排版。
美国证券交易委员会（SEC）对AI漂白采取了严厉的监管措施。例如，2024年3月，SEC对Delphia Inc.提起指控，该公司声称利用客户数据驱动预测算法，但最终承认该算法并不存在，因此被处以民事罚款。类似地，Rockwell Capital因虚假宣传其投资策略由“机器学习算法”和“AI”指导而与SEC达成和解。Nate Inc.则因声称运营“全自动化”电子商务系统，实际上却是由人工处理，凭借这些虚假陈述，Nate Inc.在2019~2022年间成功筹集了约4200万美元的投资。2025年4月，纽约南区联邦检察官和SEC以证券欺诈罪名起诉Nate Inc.创始人Saniger。这些案例共同揭示了涉案机构普遍将基础技术包装为高端AI能力，宣传内容与实际技术严重不符的特征。
在监管趋势方面，中美两国均对AI技术的虚假宣传持零容忍态度，处罚力度逐年加重，这反映了监管部门维护市场诚信、保护投资者权益的坚定立场。
AI漂白对金融行业的挑战
AI漂白行为对金融行业的诚信与创新构成了多维度、系统性的重大风险，其影响不仅限于个体企业，更波及整个金融行业生态。
AI的夸大行为直接侵蚀了金融行业的信任基石，导致参与企业面临来自投资者、客户及监管机构的“三重信任危机”。这种能力的夸大不仅显著削弱了市场的信任度，还对品牌造成了难以修复的长期损害。
此外，在金融领域，对AI的夸大宣传行为可能引发更为严峻的法律与商业风险。以信贷风控、反欺诈系统等关键应用为例，系统性输出偏差直接表现为模型在实际业务中的判别准确率显著低于宣传指标，这种性能缺陷可能导致错误授信或异常交易漏检，进而引发坏账激增、洗钱漏洞等实质性损失。金融机构因此面临的不仅是客户索赔，更可能触发监管机构对模型可解释性与公平性的严格审查。
AI技术创新实质缺位在金融科技领域尤为突出，部分企业将传统统计模型重新包装为“革命性AI技术”，实则未解决高频数据噪声、跨市场泛化等核心难题。这种伪创新不仅导致系统在宏观经济波动时失效，更会因持续投入无效研发而拖累企业现金流。
金融业特有的信任机制使得风险传导呈指数级放大。一旦AI系统出现重大误判，除直接经济损失外，更会引发挤兑、做空等市场连锁反应。而重建市场信任所需的时间成本和合规投入，往往超过初期技术造假带来的短期估值提升，最终导致企业陷入“技术负债”与“信誉负债”的双重陷阱。
当AI能力被刻意夸大并在关键业务环节中被过度依赖时，可能形成系统性风险。过度依赖虚假或夸大的AI系统可能引发链式反应，导致市场失稳或大范围金融损失。AI的夸大宣传对金融行业的长期影响在于，真实的AI技术进步往往被过度营销所掩盖，导致资本配置扭曲，并削弱整个技术谱系的公信力。这种资本的错配不仅阻碍了真正有价值的AI技术获得发展所需的资源，也使得整个行业对AI的信任度下降，最终抑制了金融科技的健康发展。
虽然采用AI夸大宣传手段进行营销推广可能在短期内见效，但会埋下长期隐患。一旦客户、投资者或监管机构发现金融行业存在虚假AI能力宣传，信誉崩塌将随之而来。AI漂白行为一旦曝光，涉事企业可能遭遇重大的品牌价值折损，员工流失率激增。据分析，虚假宣称的企业在获得A轮融资后，B轮融资失败率高达92%。此外，股价崩盘后引发的集体诉讼将使金融行业陷入旷日持久的法律泥潭。实施AI夸大宣传的企业普遍会出现“技术兑现综合征”，导致企业机能的系统性紊乱。
AI漂白的识别机制与防控措施
AI漂白现象对公司金融生态中的各个参与方产生了多维度的直接与间接影响，显著改变了决策模式、合规要求和资本配置策略。
普华永道援引MMC Ventures的研究显示，在自称为“AI核心企业”的欧洲初创公司中，有40%经技术审计显示其AI整合度可忽略不计。这凸显了投资者必须建立专业化的技术评估能力，以避免投资决策基于虚假的技术假设。
为有效识别AI漂白行为，被誉为全球金融界重要智库的美国“特许金融分析师协会研究与政策中心（CFA Institute Research & Policy Center）”于2025年6月提出了一套识别金融行业AI漂白行为的多个要素，旨在穿透表面宣传，揭示实际技术能力与投资流程的整合深度，涵盖了从技术细节到团队资质的多个维度。
首先，企业需具体说明所用的AI算法类型，而非泛泛而谈。其次，必须明确数据的来源、合规性及处理方法。接着，要说明模型的训练与验证方法，例如交叉验证和对抗过拟合措施。此外，还需明确模型的迭代与更新机制，包括更新的频率和触发条件。
然后，要求具备AI策略异常时的风险控制与失效熔断机制。接下来，需展示AI策略与传统策略在同一数据集下的绩效差异。还要举例说明AI模型在具体投资决策中的贡献，以验证其在实际业务中的作用。
同时，要求AI团队具备机器学习、金融工程等相关背景和技术资质。最后，强调外部审计与第三方验证的重要性，以增加技术声明的客观性和可信度。
为有效防控AI漂白，需要多方协同，构建一个综合性的防控体系。建议金融行业协会牵头制定统一的AI应用标准，明确AI漂白的判定标准，并推动监管机构引入AI漂白的合规要求。同时，提高客户和利益相关者对AI漂白现象的识别能力至关重要，可以将识别逻辑转化为简明的“三问守则”进行普及。先问数据的来源是否透明、是否满足合规要求；再问所使用的AI算法是否公开、是否能够解释其决策过程；最后问在AI应用中是否有明确的风险控制措施和应急预案。
尽职调查团队和投资者可以将这些要素转化为标准化问卷，要求管理人逐项答复并提供佐证材料。此外，监管机构可将上述要素作为穿透式披露要求，纳入基金备案和信息披露标准。最后，重点关注AI团队核心成员的背景与资质，确保企业具备开发和管理真实AI能力的人才基础。
AI漂白的监管指引与政策建议
为有效应对AI漂白的挑战，监管机构需细化现有框架，引入前瞻性政策措施。建议进一步细化中国证监会的相关指引，要求投资策略披露清晰准确，并强制要求基金披露AI模型的迭代频率和失效熔断机制等关键技术细节。另外，倡导采取穿透式披露，将上述识别要素转化为强制性信息披露要求，确保企业对AI能力的宣称具备可验证性。同时，要求AI团队核心成员具备专业认证资质并进行备案，依托监管科技工具对AI策略产品实施算法代码抽检。
AI漂白现象在金融投资领域日益突出，实质上是金融机构通过夸大或虚构AI能力来误导利益相关者的欺骗行为，其深层成因包括市场竞争压力、对技术落后的焦虑以及利用信息不对称谋取短期利益的动机。这种现象直接误导资产配置，损害金融行业信任基础，并可能引发系统性风险。中国应通过《反不正当竞争法》《广告法》《证券法》等多层次条款强化对AI漂白行为的规制。具体建议包括，在《反不正当竞争法》中明确禁止利用虚假宣传和夸大技术能力进行不正当竞争，确保市场公平；在《广告法》中强化广告中涉及AI能力的描述要求，确保信息真实、准确；在《证券法》中对涉及AI技术的金融产品，要求企业详细披露AI模型的风险和不确定性，保护投资者权益。
为防控AI漂白，必须构建多层次、全链路的防控体系，包括建立技术诊断框架，从算法类型、数据处理、模型验证到团队资质等多个维度进行穿透识别。
在应对策略上，建议构建“三位一体”的防控体系：监管层面建立算法实时监测机制并加强对AI团队核心成员资质的审核；行业层面制定统一技术评估标准和AI应用规范，促进行业自律；投资者层面普及技术尽调能力，提升其在金融投资和技术评估过程中，对相关技术的理解、分析和评估能力。此外，建立动态适应机制，以便根据AI的发展不断更新技术标准。并在国际合作框架下统一AI认定标准，培育健康的金融创新生态，通过政策工具激励真正的AI创新，建立“白名单”机制以保护合规企业。唯有技术诊断与制度建设并举，方能在AI浪潮中守住诚信底线，推动金融科技的真实创新与可持续发展。
（作者系华中科技大学知识产权与竞争法中心主任、二级教授）
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郑友德
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