AI重塑金融業(yè)邏輯 行業(yè)探索智能化適配體系

　　12月20日，記者在深圳香蜜湖金融年會(huì)上了解到，隨著人工智能技術(shù)加速迭代與深度融入金融體系，與會(huì)人士普遍認(rèn)為，當(dāng)前我國金融業(yè)正處于從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的關(guān)鍵窗口期。一方面，AI大模型的快速演進(jìn)正在顛覆傳統(tǒng)資產(chǎn)定價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)評估范式；另一方面，數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素的價(jià)值釋放仍受制于治理機(jī)制與技術(shù)架構(gòu)的滯后。

　　在此背景下，構(gòu)建適配AI特性的金融支持體系、推動(dòng)數(shù)據(jù)從“沉睡資產(chǎn)”轉(zhuǎn)化為“智能生產(chǎn)力”，并建立兼顧創(chuàng)新激勵(lì)與風(fēng)險(xiǎn)防控的治理體系，已成為行業(yè)共識。

　　AI迭代挑戰(zhàn)傳統(tǒng)金融估值

　　近年來，金融體系通過“股貸債保租”等多元化工具，持續(xù)為人工智能技術(shù)攻關(guān)、智算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用提供全生命周期的支持，成效顯著。然而，與傳統(tǒng)科技創(chuàng)新相比，支持AI面臨獨(dú)特的挑戰(zhàn)。中國證監(jiān)會(huì)原主席、《香蜜湖智能金融發(fā)展報(bào)告（2025）》課題負(fù)責(zé)人肖鋼認(rèn)為，AI大模型呈現(xiàn)出“價(jià)值縮水隨發(fā)展速度同步加速”的特征。技術(shù)迭代的節(jié)奏越快，大模型能力提升越迅猛，既有技術(shù)的市場價(jià)值折舊周期就越短，被淘汰的風(fēng)險(xiǎn)就越高。

　　肖鋼進(jìn)一步分析，在技術(shù)路徑頻繁“換道”的背景下，智能技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)長期、穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)化沉淀。一個(gè)新模型的橫空出世，可能迅速使既有模型的競爭力大打折扣，導(dǎo)致前期巨額投入的資本價(jià)值快速“縮水”。與此同時(shí)，一些初創(chuàng)企業(yè)憑借單一技術(shù)突破便可能“出道即巔峰”。這種高度不確定性和價(jià)值的快速衰減，對基于穩(wěn)定現(xiàn)金流和成熟技術(shù)的傳統(tǒng)估值體系構(gòu)成了直接沖擊，極大地增加了投融資決策的難度和金融支持的復(fù)雜性。

　　香港理工大學(xué)研究員李鳴也認(rèn)為，中國AI大模型產(chǎn)業(yè)在蓬勃發(fā)展的同時(shí)，正面臨治理規(guī)則尚不完善、高端復(fù)合型人才稀缺、知識產(chǎn)權(quán)界定模糊以及初創(chuàng)企業(yè)融資渠道狹窄等多重現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

　　對此，肖鋼建議，加大金融對人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度，需構(gòu)建適配人工智能發(fā)展的金融支持體系，打造專業(yè)服務(wù)模式，定制投融資配置方案，建立分層分類的資本運(yùn)作體系。建議提升金融產(chǎn)品適配性，壯大早期投資，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理能力，并提升投后服務(wù)質(zhì)效。

　　數(shù)據(jù)效率革命已初見成效

　　金融體系的適配性革新，最終要立足于穩(wěn)健、高效的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑。如今智能金融的蓬勃發(fā)展正在重塑行業(yè)生態(tài)。中國工商銀行原首席技術(shù)官呂仲濤表示，技術(shù)演進(jìn)并非簡單的替代關(guān)系。當(dāng)前，小模型并未被大模型取代，而是通過互補(bǔ)融合，形成了“分層協(xié)同”的技術(shù)新架構(gòu)：小模型聚焦于特定垂直場景的高效、精準(zhǔn)執(zhí)行，而大模型則承擔(dān)復(fù)雜的認(rèn)知推理與泛化任務(wù)，二者共同構(gòu)成了智能金融堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基座。

　　驅(qū)動(dòng)智能金融發(fā)展的底層動(dòng)力，正來自一場深刻的“效率革命”。全國政協(xié)委員、科學(xué)技術(shù)部原副部長李萌將其概括為三大革命：模型效率革命、算力效率革命和數(shù)據(jù)效率革命。其中，模型與算力效率革命已如火如荼，而起步稍晚的數(shù)據(jù)效率革命也已“初見成效”，正成為將我國數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為智能競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵突破口。

　　李萌提出的“效率革命”，核心在于實(shí)現(xiàn)智能水平大幅提升、應(yīng)用成本大幅下降、應(yīng)用場景大幅拓展，其最終標(biāo)志是“能效比”的顯著躍升。他強(qiáng)調(diào)，中國擁有全球最豐富的數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用場景，但若數(shù)據(jù)僅靜態(tài)存儲(chǔ)而未被有效利用，則非但不是資產(chǎn)，反而可能成為負(fù)擔(dān)。

　　如何將數(shù)據(jù)從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值中心？李萌提出三大關(guān)鍵技術(shù)路徑：一是構(gòu)建數(shù)據(jù)智能體，使其能夠跨系統(tǒng)感知并自主決策，打通數(shù)據(jù)孤島；二是發(fā)展本體技術(shù)，構(gòu)建統(tǒng)一的語義層，解決跨部門、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)“同名不同義”的根本難題；三是推進(jìn)湖倉一體架構(gòu)，融合數(shù)據(jù)湖的彈性海量存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)倉庫的高效查詢能力，打造“超級存儲(chǔ)+高效計(jì)算”的新型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

　　中國人民銀行原副行長李東榮認(rèn)為，智能金融作為未來方向的基礎(chǔ)已經(jīng)夯實(shí)，但發(fā)展過程需保持清醒。他提出四點(diǎn)思考：一是必須高度重視伴隨AI應(yīng)用產(chǎn)生的新型信息安全風(fēng)險(xiǎn)，既要管控已知的模型幻覺、算法偏見等問題，更需防范未知風(fēng)險(xiǎn)；二是智能金融的生態(tài)構(gòu)建，其本質(zhì)應(yīng)始終圍繞“金融為民”；三是監(jiān)管需保持適應(yīng)性，在鼓勵(lì)創(chuàng)新與守住底線之間取得平衡，加快標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)；四是各類金融機(jī)構(gòu)應(yīng)結(jié)合實(shí)際、理性選擇適合自身的發(fā)展路徑，夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并深化與科技公司的合作。

　　治理模式亟待更新

　　在這一技術(shù)架構(gòu)之上，有效的數(shù)據(jù)治理成為釋放價(jià)值的前提。中國銀行業(yè)協(xié)會(huì)原首席信息官高峰強(qiáng)調(diào)，AI時(shí)代的數(shù)據(jù)洪流具有海量、實(shí)時(shí)、多模態(tài)的特征，傳統(tǒng)以人為主導(dǎo)、流程驅(qū)動(dòng)的治理模式已難以為繼，必須向以AI執(zhí)行為主、人類監(jiān)督為輔的“智治”模式轉(zhuǎn)型，利用AI技術(shù)本身來提升治理效率、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

　　然而，行業(yè)的整體躍升仍面臨系統(tǒng)性治理挑戰(zhàn)。國家金融監(jiān)督管理總局原首席檢查官王朝弟認(rèn)為，當(dāng)前主要存在四大行業(yè)性痛點(diǎn)：標(biāo)準(zhǔn)碎片化、模型同質(zhì)化、行業(yè)協(xié)同機(jī)制缺失以及數(shù)據(jù)治理陷入合規(guī)與效用難以兼顧的兩難困境。尤其對于中小金融機(jī)構(gòu)而言，AI應(yīng)用呈現(xiàn)明顯分化，戰(zhàn)略不清、資源有限、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱等問題制約了其智能化進(jìn)程。

　　對此，王朝弟提出構(gòu)建體系化治理的四點(diǎn)建議：構(gòu)建分層協(xié)同的監(jiān)管框架、建立標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)治理體系、強(qiáng)化行業(yè)自律與生態(tài)共建、推動(dòng)跨境協(xié)同治理。他表示，中小機(jī)構(gòu)不應(yīng)盲目追求“大而全”的模型，而應(yīng)立足自身實(shí)際，構(gòu)建“輕量化”的智能治理體系，提升管理層認(rèn)知，避免過度依賴外部技術(shù)輸出。

　　呂仲濤認(rèn)為，智能金融的發(fā)展必須始終以真實(shí)的業(yè)務(wù)場景為核心導(dǎo)向，通過技術(shù)的迭代、組合與創(chuàng)新集成，形成可落地、可推廣的解決方案。在這一過程中，既要保持技術(shù)的前瞻性，構(gòu)建“通算+智算”雙驅(qū)動(dòng)的韌性基礎(chǔ)設(shè)施和規(guī)?；悄荏w平臺，也要堅(jiān)守風(fēng)險(xiǎn)可控與倫理合規(guī)的底線，確保算法可解釋、數(shù)據(jù)可信任。

（文章來源：上海證券報(bào)·中國證券網(wǎng)）

(原標(biāo)題：AI重塑金融業(yè)邏輯 行業(yè)探索智能化適配體系)

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