文章核心观点 - 中国金融发展模式正从规模扩张转向质量提升 需通过数智技术创新实现资本要素的精准高效公平配置 以推动高质量发展 [1] - 数据已成为第五大生产要素 人工智能成为新型生产工具 二者共同重新定义金融发展的底层逻辑 [2][3] - 金融体系必须从"规模导向"转向"效率优先" 以提升社会资本分配效率为核心目标 支持经济结构优化升级 [4][5][6] 数字经济时代生产力要素与生产工具的新变革 - 数据作为可复制可共享非竞争性的资源 在2019年被列为与土地劳动力资本技术并列的第五大生产要素 [2] - 人工智能特别是大模型技术 使机器具备感知认知决策与创造能力 成为推动生产力变革的新引擎 [3] 金融发展目标转向效率提升的历史必然性 - 依赖资产规模扩张的发展模式已难以为继 继续依赖债务驱动将积累系统性金融风险 [4] - 传统金融体系在服务小微企业科技创新企业绿色产业等领域存在短板 社会资本回报率持续下降 [4] - 全球金融中心向数字化智能化演进 中国需转型升级以避免竞争力落后 [4] - 金融高质量发展核心是从"做大"转向"做强" 提升全要素生产率并最终惠及消费福祉 [5][6] 数智科技赋能金融体系的两大核心方向 - 大数据技术通过整合税务用电量物流电商交易等多源异构数据 构建360度全景视图 降低信息不对称 [7] - 基于行为数据的"软信息"分析可识别被传统体系忽视的"隐形冠军"和"长尾客户" 并实现实时监控动态预警 [7][8] - AI大模型具备自然语言理解文本生成逻辑推理能力 能处理海量非结构化数据 模拟人类专家决策 [8] - 在信贷领域AI可实现贷款申请审核风险评估额度测算定价决策的自动化 达到"秒批秒贷" [8] - 在投资领域智能投顾可提供个性化资产配置建议 在风险管理领域AI可识别欺诈洗钱市场异常 [8] - AI具备持续学习和自我优化能力 形成"数据—模型—决策—反馈"的正向循环 增强金融体系适应性 [9] 打造数智金融全球高地的系统施策 - 中国拥有最庞大网民群体最活跃数字消费市场最丰富应用场景和强力政策支持 具备发展数智金融的独特优势 [11] - 需加强顶层设计与战略规划 将数智金融纳入国家金融发展战略 建立健全跨部门协调机制 [11] - 需夯实6G千兆光网智算中心等新型基础设施 推动公共数据开放共享 打破"数据孤岛" [11] - 需强化AI区块链隐私计算量子计算等前沿技术研发投入 突破关键核心技术"卡脖子"问题 [11] - 需完善监管框架与治理体系 构建"监管沙盒"穿透式监管等工具 加强数据安全隐私保护算法伦理立法 [12] - 需培育开放合作生态 鼓励金融机构与科技公司高校研究机构战略合作 积极参与全球金融治理与标准制定 [12]