人工智能与金融融合的核心观点 - 人工智能正以前所未有的广度与深度融入金融业各个环节，朝着专精、敏捷、可信的方向持续进化，成为服务实体经济高质量发展的重要力量 [1] - 人工智能对金融业的赋能不仅是效率提升，更是一场关于理念重构、范式转变、生态再造的变革 [1] - 监管有力度、市场有信心、技术有抓手，"AI+金融"的崭新时代正在加速开启 [1] 技术发展与应用 - 2023年中国科技公司密集推出逾130款国产大模型，参数规模普遍达到百亿甚至千亿级别，具备跨任务、多模态的泛化能力 [2] - 场景大模型成为AI赋能金融的关键路径，中国工商银行"工银智涌"企业级千亿级金融大模型已在200余个核心业务场景实现规模化赋能，新技术应用覆盖的场景工作量相当于超过4万人年的投入 [3] - 未来"AI+金融"将遵循"通用大模型+场景大模型"融合架构发展，前者提供认知底座，后者针对具体业务场景进行深度训练 [14] 数字化转型与效能提升 - AI深度嵌入金融机构后台流程，推动业务无人化运行，显著降低人力成本并提升时效性 [6] - AI在前台服务中实现千人千策的个性化推荐，成为普惠金融的重要推手 [6] - AI构建起事前识别、事中监控、事后审计的安全闭环，显著提升风险防控能力 [7] 政策与监管环境 - 2022年《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确将人工智能作为数字金融发展的基础支撑 [9] - 监管沙盒机制为AI场景应用提供安全可控的测试环境，中国香港、新加坡等国际金融中心的经验表明该机制有助于实现包容审慎的监管原则 [10] - 监管科技(RegTech)通过引入AI、大数据分析和实时监控工具，更精准高效地识别异常交易、模型滥用等问题 [10] 资本市场参与 - AI金融科技企业成为创投机构追逐的热点，注册制改革背景下超过90%的新上市科创企业曾获创投基金支持 [11] - 截至2024年底，交易所市场已累计发行科创公司债券达1.2万亿元，年度发行量同比增长64%，其中大量资金流向人工智能等前沿领域 [11] 未来发展趋势 - 生成式AI可为金融业带来约3万亿元人民币的商业价值增量，大模型有望每年为全球金融体系创造2500亿~4100亿美元新增价值 [12] - 未来"AI+金融"将沿着场景主导、人机协作、生态共建三大路径发展 [12] - 金融机构将建立专属的AI操作手册和培训机制，实现人机智能协同 [15] - "AI+金融"生态将由金融机构、科技企业、高校智库、政策部门共同构建，形成技术共研、模型共训、资源共享的新范式 [15]