金融数字化创新的核心观点 - 当前金融数字化创新的叙事焦点已从“数字化”转向“数智化”，并因美国、中国香港等地推出稳定币法案，使得稳定币、代币化、RWA及区块链等技术成为热点[1] - 人工智能与代币化所讲述的赋能故事与过去的互联网金融类似，但金融创新的本质仍是金融，而非单纯的技术创新，必须把握金融属性，避免为技术而技术[1][5] - 金融创新需熟练运用金融技术、制度技术、科学技术三项技术，其中金融技术是主导，制度技术是保障，科学技术是赋能，并非所有创新都需要科学技术[2][4][5] 金融创新所需的三项技术 - 金融技术：指广义的经济金融知识、实操经验与业务规律认知，是金融创新的基础和前提，确保技术应用不偏离金融本质[3] - 制度技术：指确保权益和防范风险的法律、规章等制度安排，金融产品、服务模式及数字技术的应用均需得到制度的确认与规范[4] - 科学技术：包括新科技在金融领域的应用及原有科技的创新性应用，对金融创新起赋能和促进作用，但并非所有金融创新都需要[4][5] 对人工智能替代的审慎看法 - 人工智能等科技在解决旧问题的同时，也带来了新的挑战，如需要人类投入大量智力与资本、依赖电力和算力、存在模型“幻觉”及责任主体确认等问题[7] - 银行调研显示，完全无人工干预的风控模型发放贷款，其贷款质量并无突出表现，而加入适当人工干预的，贷款质量明显更优[7] - 金融智能化创新中，在降低人工成本的同时，应避免片面追求人工替代，增加的人工成本与模型可能产生的不良资产相比可能微不足道[7] 金融业务特点与技术适配性 - 业务建立在特殊信用基础上：金融交易是基于托付未来的信任，这种根本信用依靠机构的综合经营能力建立，技术仅能辅助提升能力，而非替代信用本身[8] - 交易标的为权益而非实体：金融业务交易的是资金使用权、股权、保险保障等权益，价值实现具有不确定性，创新不能完全照搬互联网电商模式[9] - 服务是长期过程而非一次性交割：存贷款、证券交易等业务包含发行、信息披露、持续服务等一整套体系，服务过程中始终隐含客户风险与市场风险[10] - 客户行为具有强目的性与机构粘性：客户办理金融业务目的明确，且通常只在开户机构办理，因此单纯线上获客的创新并不成功，需考虑此特点[11] - 业务是与人性交互的过程：即使标准化产品，面对的也是具有主观能动性的客户，客户会主动应对AI的画像与风控，市场也可能针对AI模型规律调整策略，从而改变风险特征[12] - 技术需与具体业务环节适配：不同技术适合不同场景，例如当前大语言模型更适合赋能员工作为辅助工具提高效率，而非硬性替代某个岗位或全流程业务[13] 金融创新的成本效益原则 - 金融创新是商业行为，根本目标是在服务实体经济中获得能覆盖成本和风险的合理收益，应用数字技术是手段而非目的[14] - 科技投入占比体现重视程度，但更需关注投入产出效益，中小型金融机构在规模效益上无法与大型机构竞争，更需巧用适配技术，集中资源于对整体效益影响重大的高频业务与流程[14] - 新技术应用需考虑规模经济，例如为少量贷款投入高昂的卫星遥感、大模型等技术，其系统搭建、数据采集等成本可能远高于收益，需有相当业务量支撑才值得投入[15][16] - 不应将新旧技术对立，需从前瞻性、效率、效益及对整体经营的影响等多角度综合评估技术替换的必要性，例如资产上链交易除技术适配外，还需考虑对各相关方成本效益的影响[16]