穿透技术表象，把握金融创新与犯罪边界——赖崎老师为清华法学院金融犯罪前沿问题高级研修班授课
2026年8月16日，清华大学法学院金融犯罪前沿问题高级研修班（第六期）第二天的课程开讲。剑桥大学反经济犯罪国际论坛联席主席、国际有组织犯罪文档中心终身会员、北京国际商务中心区国际发展集团外部董事赖崎老师，以《AI时代的金融创新趋势与金融犯罪的防范》为题，为学员带来一场横跨经济学、金融科技、人工智能与刑事法律的专题授课。
一、经济循环：理解金融功能的起点
授课伊始，赖崎老师将金融放回经济运行的基本结构中理解。经济活动以交易为核心，金融的功能在于汇集资金、支付结算、生成信用和配置资源，通过调节资金流速与流量，提高交易效率。课堂中，他以“心脏—动脉—毛细血管—静脉”比喻资金循环：资金集中和调节机构如同心脏，核心企业构成动脉，中小微企业是资金应当抵达的毛细血管，财政税收等形成静脉回流。
判断金融运行是否健康，不能只看货币总量，还要看资金能否到达真实需求并完成有效循环。金融创新的价值，也不在于概念是否新颖，而在于能否降低交易成本、改善信用识别并合理分配风险。资金若只在主干环节淤积，或者脱离实体交易反复空转，即使披着新技术外衣，也可能偏离金融服务交易的基本功能。
二、数字文明：从信息、数据到数字资产
在梳理数字文明的演进时，赖崎老师重点区分了信息、数据和数字资产。信息可以被加工乃至篡改；数据只有具备可追溯、可确权等条件，才可能成为可靠的生产要素；数字资产则是在此基础上完成价值锚定、能够交易的标准化产物。看似基础的概念区分，会直接影响新型案件中的权利属性、价值认定和行为定性。
沿着这一脉络，课程回顾了金融科技的四代演进：余额宝重构负债端，P2P试图重构资产端，区块链与物联网推动现实资产代币化（RWA），监管科技则指向数字信用的全过程治理。技术可以降低信息和交易成本，却不能替代风险识别、资本约束和责任承担。所谓数字信用，也并非“无须信任”，而是将信任拆分为数据可信、技术可信、模型可信和规则可信；任何一环失真，都可能使看似自动、透明的交易安排失去基础。
三、人工智能：从辅助工具到新型劳动力
对于人工智能，赖崎老师以“文科生—理科生—工科生—哲学智能”概括其能力跃迁：从自然语言处理，到逻辑推导、解决实际问题，再到可能出现的自主意识。谈到具备自主部署、环境适配和自主决策能力的人工智能时，他提出“人工智能体是除自然人、法人之外的第三个劳动者，也属于劳动力的范畴。”这一判断意味着，人工智能已经不只是传统意义上的辅助工具，其参与生产、交易乃至风险形成的方式，也将给责任识别带来新的问题。
能力跃迁同时带来风险跃迁。人工智能可以服务金融风险评估、异常交易监测和法律证据分析，也可能放大市场操纵、诈骗等行为的速度、规模与隐蔽性。若训练数据缺乏溯源和质量标注，系统输出的“客观性”本身也值得审查。因而，法律评价不能只看算法结论，还要追溯模型目标、部署过程、控制权限、操作日志和实际受益人，判断人的主观目的与责任归属。
四、孪生逻辑：在真实交易中辨认刑事边界
“金融创新和金融犯罪从来就是孪生兄弟，金融犯罪往往潜伏在金融创新之中，只是披上了金融科技的伪装。”赖崎老师以此概括二者的内在关联：金融创新与金融犯罪都可能结合数据、科技和金融，区别在于技术被用于改善交易，还是用于制造虚假信用、获取资金并掩饰流向。供应链金融中的“一货多押”、AI生成虚假荐股信息、利用智能合约漏洞获利，以及通过混币、跨链完成虚拟货币洗钱等案例表明，新型金融犯罪往往具有高智商、高科技、高隐蔽性和跨国性。
区分创新与犯罪，不能依赖“区块链”“人工智能”等标签，而应回到参与主体、交易资产、支付工具和运行规则，审查交易目的、信息真实性、资金用途与风险承担。
本次授课内容充实、逻辑严密，赖崎老师以跨学科视角和生动讲解，引导学员穿透技术概念与产品外观，理解金融创新与犯罪风险的底层逻辑。课程获得了在场学员的积极评价，大家表示，此次授课不仅拓展了对金融科技前沿问题的认识，也为今后办理新型金融犯罪案件、准确把握创新与犯罪的边界提供了新的分析框架和实务启发。
未完待续