数字金融发展现状 - 数字金融在人工智能赋能下正经历从量变到质变的飞跃，打破传统金融服务的时空限制，使服务更普惠、高效和智能 [1] - 今年以来DeepSeek的崛起实现AI平权，大部分金融机构开始接入大模型，中小金融机构也具备应用AI能力，推动银行、证券、保险等行业生态创新和效率提升 [7] - 一季度金融机构科技投入呈现差异化：银行业增速放缓但更注重投入产出比和人才建设，证券业投资强度最高（因基数较低）且更重视精打细算 [7] 技术应用与市场机遇 - 金融数据市场建设深化，金融机构探索数据空间基础设施以激活数据要素，推动流通和价值释放 [8] - 开源模型降低训练成本，MCP和A2A协议减少协议成本，金融、医疗、电商等行业将快速应用大模型与小模型配合的范式 [8] - 智能体未来市场规模可能达15万亿美元，金融大模型成为数字普惠金融的关键助推器 [8] 风险与治理挑战 - 大模型存在幻觉风险，算法黑箱可能阻碍穿透式监管和风险管理溯源，需警惕模型共振引发的顺周期系统性风险 [9] - 中小机构对大型科技公司依赖加强可能放大风险，技术平权对大小机构影响差异及消费者权益保护复杂性待研究 [9] - 需构建生成式AI金融应用治理闭环，严格执行AI算法备案制度，细化《生成式人工智能服务管理暂行办法》的金融场景实施细则 [10] 监管与生态建设方向 - 金融机构应审慎适配业务场景技术，减少对科技公司依赖，通过人机协同将大模型纳入风控机制并保留关键节点人工干预 [11] - 监管部门需包容审慎，应用创新监管工具，分级分类管理不同业务场景风险，加强监管科技建设并额外约束科技公司 [11] - 需探索智能体应用分级制度、指令数据合作生态及"AI+云"服务模式，完善行业大模型技术标准以缩小技术鸿沟 [12] 数据要素与产业融合 - 需完善数据要素权属、定价、交易等理论实践，推进数据资产入表、证券化等金融化路径 [13] - 加快构建金融行业可信数据空间，打破机构间及与监管部门的数据孤岛，平衡隐私保护与数据可用性 [13] - 推动数字经济与实体经济深度融合，落实研发费用加计扣除政策，促进传统产业转型升级，培育科技-产业-金融良性循环生态 [12]

普惠金融发展现状与政策方向 - 普惠金融是金融"五篇大文章"之一 通过创新政策推动社会各阶层共同发展 实现金融服务广泛覆盖和深度渗透 [1] - 重点服务对象包括小微企业 农民 城镇低收入人群 贫困人群和残疾人 老年人等特殊群体 [2] 普惠金融成功的六大进展标准 - 基础金融服务普及化 每个乡镇都有银行机构 银行服务覆盖乡村 [2] - 经营主体融资便利化 小微企业 个体工商户 农户和新型农业经营主体融资可持续性提高 [2] - 金融服务乡村发展强化 农村金融服务体系更健全 金融支持农村产业发展和基础设施建设力度加大 [2] - 金融消费者教育和保护机制健全化 金融知识普及程度提高 [2] - 金融风险防控强化 中小金融机构等重点机构和重点领域风险防控能力提升 [2] - 普惠金融配套机制完善化 信用信息共享质效提升 配套法律制度体系完善 [2] 货币政策与信贷产品创新 - 设立支农支小再贷款等结构性货币政策工具 对地方法人银行向小微企业 农户发放贷款提供再贷款支持 并下调再贷款利率 [3] - 鼓励金融机构发放创业担保贷款 优化贷款政策 降低门槛 提高额度 支持女性青年等重点群体创业就业 [3] - 引导金融机构开展服务能力提升工程 建立敢贷愿贷能贷会贷机制 通过内部资金转移定价 尽职免责 绩效考核等改革提升积极性 [3] - 运用大数据 云计算等手段提升精准获客能力和风险控制能力 [3] 数字技术与金融消费者保护 - 数字银行用户达4.3亿 覆盖超过4亿中小企业 [4] - 完善金融消费者权益保护制度 加强金融知识宣传教育 推进金融教育纳入国民教育体系 [4] - 建立金融纠纷多元化解决机制 畅通投诉渠道 及时化解纠纷 [4] 未来发展方向 - 聚焦科技金融 绿色金融 普惠金融 养老金融 数字金融等交叉领域 发挥政策集成效应 [4] - 推动普惠金融与绿色金融结合 支持普惠群体发展方式绿色转型 增强防灾保障能力 [4] - 推动普惠金融与养老金融结合 加大对养老领域信贷支持 提升老年人金融服务可得性和便利性 [4]

数字经济核心产业表现 - 一季度数字经济核心产业增加值增速保持在10%以上，显著高于同期GDP增长水平 [3] - 数字制造业增加值同比增长11.5%，高于同期工业和高技术制造业增长幅度 [3] - 数字服务业增加值连续多个季度保持两位数增长 [3] 数字经济投资领域 - 数字经济核心产业投资增速实现两位数增长，人工智能、人形机器人等新兴领域投资热度显著增加 [3] - 投资为产业发展注入活力，推动科技创新与产业创新融合 [3] 数字消费表现 - 一季度数字消费稳中有升，网上食品消费、以旧换新模式等快速增长 [4] - 数字服务消费呈现快速增长势头，成为推动消费升级的重要力量 [4] 区域分布特点 - 东部地区数字经济持续领跑全国，数字经济法人单位数量和领军企业数量占据明显优势 [4] - 东部地区数字经济核心产业A股上市公司贡献全国九成以上营收和净利润 [4] 数字金融发展 - DeepSeek等大模型的出现实现AI平权，使中小金融机构具备应用AI大模型能力 [5] - 金融机构通过接入AI大模型优化业务流程，提升服务质量和效率 [5] - 一季度银行业金融科技投入增速放缓但更注重科技人才队伍建设，证券业加大金融科技投入强度 [5] 政策展望 - 需完善数字经济产业生态，落实研发费用加计扣除等政策，培育科技、产业、金融良性循环合作生态 [6] - 加快构建生成式AI金融应用治理闭环，推动金融行业有序稳健使用大模型技术 [6] - 探索数据要素权属、定价、估值、交易流通、入表等理论依据和实践路径 [6] - 金融机构在数据资产入表、融资、质押、证券化等方面进行积极探索 [6]

绿色金融与科技金融、数字金融融合发展 - 实体经济绿色化、科技化、数字化转型推动绿色金融与科技金融、数字金融融合发展，企业生产运营全流程的科技化、数字化、绿色化转型深化[2] - 科技金融提升绿色金融服务精准性，通过大数据、人工智能等技术高效收集处理企业环境信息，降低"洗绿"风险，优化产品设计和风险管理[3] - 数字金融优化绿色金融服务模式，如在线申请绿色信贷、远程审核项目资料，提升交互效率，腾讯"碳LIVE"平台、兴业银行"点绿成金"系统已实践[4] - 绿色金融推动科技、数字企业绿色化发展，联合开发绿色科技信贷、绿色数字债券等创新产品[5][6] 转型金融发展 - 2025年转型金融顶层设计与标准体系将进一步完善，央行牵头制定第二批七个行业转型金融标准，覆盖航运、化工等行业[7] - 转型金融工具创新加速，2024年转型类债券发行规模713.42亿元，同比提升43%，可持续挂钩债券为主，预计转型贷款、债券、基金、保险及衍生品将扩容[8] ESG指数ETF与绿色金融衍生品 - ESG指数及跟踪产品快速发展，截至2024年末中证指数公司累计发布147条ESG指数，沪市绿色指数跟踪产品89只规模超800亿元，绿色ETF46只规模超300亿元[9] - 绿色金融衍生品有望推出碳指数期货、期权、远期合约等产品，碳配额质押融资、碳收益权证券化(ABS)将丰富[10] 绿色金融交易市场多层次化 - 全国碳市场扩容，2025年钢铁、水泥、电解铝三大行业完成首次履约，"十五五"期间梯次纳入玻璃、造纸、石化等行业[12] - 自愿减排市场基础制度完善，2025年首批核证自愿减排量(CCER)完成登记并交易，第二批温室气体自愿减排方法学涵盖煤矿瓦斯回收利用与公路隧道照明节能[12] - 环境权益交易市场平台建设加速，完善用能权、水权、排污权等初始分配和交易机制，促进跨区域交易与市场互联互通[13] 绿色价格信号强化 - 碳数据核算优化，生态环境部与国家统计局联合建设"国家温室气体排放因子数据库"上线，各地开展企业碳账户试点[16] - 企业外部环境成本内部化推进，2025年上市公司可持续信息披露落地关键年，领先企业将率先尝试披露[17] 绿色金融国际合作 - 欧盟强化绿色贸易壁垒，碳边境调整机制(CBAM)系统性修订，出台《清洁工业协议》计划筹集超1000亿欧元支持清洁制造业[20] - 中国将研究制定新一轮国家自主贡献，与欧盟就碳关税核心问题达成协议，探索建设离岸碳交易市场[21]

数字经济与数字金融发展现状 - 一季度数字经济核心产业保持10%以上增速，显著高于同期GDP增长水平[3] - 东部地区数字经济核心产业A股上市公司贡献全国九成以上营收和净利润[3] - 人工智能、人形机器人等新兴领域投资热度显著增加[3] AI在金融行业的应用与影响 - DeepSeek实现AI平权，使中小金融机构具备AI大模型应用能力[3] - AI技术帮助金融机构更精准定位目标客户群体和需求[7] - AI大模型使"千人千面"个性化服务在理财、对公等场景成为可能[11] - 金融机构对AI大模型应用从通用场景快速向核心场景渗透[9] AI带来的风险与治理挑战 - 需关注模型幻觉、算法黑箱等新风险及传统风险被放大的可能性[9] - 需构建六主体协同的AI金融治理闭环（金融机构/消费者/科技公司/行业组织/监管部门/从业人员）[9] - 金融机构应审慎评估业务场景与技术适配性，减少对大型科技公司过度依赖[9] 数字金融未来发展趋势 - AI将推动金融服务从产品为核心转向服务为核心[14] - 数字金融需同步建设应用分级制度防范系统性风险[15] - 金融强国需在安全和公平约束下发展AI驱动的数字金融[15] - 未来金融业将向智慧金融层级演进，实现更高智能化[15] 技术基础设施与生态建设 - AI最终将演变为类似水和空气的基础设施[14] - 需建设可共享的基础设施和完善行业大模型技术标准[11] - 金融机构正着手建设数据空间基础设施以激活数据要素流通[4]

科技金融是实现科技与金融双向促进，推动新质生产力发展的重要支撑。金融"五篇大文章"中，科技金 融位居首位。 近年来，从中央到地方，一系列支持科技创新的金融举措加速落地，我国金融支持科技创新的深度和广 度不断提升。目前，我国已经初步形成银行信贷、资本市场、债券市场和创业投资等多层次、多元化的 科技金融服务体系。 如何为科技创新注入更强的金融动力，记者采访了国家金融与发展实验室副主任杨涛。 记者：如何满足科技企业和科技创新的金融服务需求？ 杨涛：为科技创新提供更好金融服务，至少应该考虑以下两方面问题。第一，兼顾科技企业与科技创新 活动。一方面，各类科技企业是科技创新的核心力量，只有满足好科技企业的各种金融需求，才能在微 观层面上保障中国特色自主创新的顺利推进。另一方面，传统产业与企业相对缺乏科技创新能力，获得 科技金融支持的可能性相对低，如果能通过加强金融服务激发传统产业与企业的创新活力，就可能使科 技强国建设获得更广泛的基础。 杨涛：首先，要以系统化思维推动科技金融体制改革。一则，构建同科技创新相适应的科技金融体制， 更需推动供给侧结构性改革，不应该静态、片面地追求特定金融产品的规模与数量，要更加动态平衡、 结 ...

全国社会保障基金理事会原副理事长、深圳市金融稳定发展研究院理事长 王忠民 他指出，以微信支付和支付宝为代表的数字账户不仅具有低成本、零收费的特征，还具备数据自动积累功能。个人和家庭用户可以基于自身日常消费、支付 和现金流情况，在平台上构建出简易的复式财务账户，涵盖收入、支出、资产与负债等关键维度。该账户既可支撑家庭创业、经营，也便于金融机构开展信 用评估与尽职调查，为信贷、投资乃至上市服务提供基础数据。 王忠民强调，这一模式不仅实现了从消费金融向生产金融的自然延伸，也体现了普惠金融的范围经济与规模经济效应。平台化的现金管理工具正在提升资产 配置效率，在部分场景下，其短期现金管理收益甚至高于传统固收类资产。 他补充指出，在当前社会零售总额和内需增速承压的背景下，消费金融平台反而呈现30%、100%、甚至300%的高速增长，说明在低成本、高效率、风险可 控的机制下，数字金融已成为宏观经济调整周期中的稳定力量和创新源泉。 凤凰网财经讯 5月17-18日，2025清华五道口全球金融论坛在深圳举办，本届论坛主题为"共享未来：构建开放包容的经济与金融体系"，凤凰网财经全程报 道。 全国社会保障基金理事会原副理事长、深圳市 ...

论坛概况 - 2025清华五道口全球金融论坛于5月17日至18日在深圳举行，主题为"共享未来：构建开放包容的经济与金融体系" [1][3] - 论坛吸引近百位中外政经领袖和专家学者参与，召开13场主题讨论和2场闭门会议，聚焦全球货币体系、国际贸易、粤港澳大湾区等议题 [4][5] - 清华大学五道口金融学院作为主办方，定位为中国金融理论创新策源地，目标打造"中国特色、世界一流"的金融研究机构 [3] 中国金融战略 - 中国以高质量发展为世界经济提供"稳定锚"，通过建设金融强国彰显影响力 [3] - 中央金融工作会议首次提出"五篇大文章"（科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融），构成金融高质量发展新驱动力 [4] - 金融被定位为"国之大者"，关系中国式现代化建设全局，新质生产力成为破解增长瓶颈的关键 [4] 国际合作与创新 - 中国坚持多边主义，积极参与全球经济治理，倡导经济全球化与贸易自由化 [3] - 清华大学在深圳深化产学研融合，重点布局金融科技等前沿领域，依托全球网络解决发展难题 [3] - 论坛汇聚波兰前总理、诺贝尔经济学奖得主等国际嘉宾，促进全球金融合作的思想碰撞 [1][3]

数字金融创新与生态发展大会 - 树图区块链香港管理有限公司、上海树图区块链研究院等机构联合主办Conflux树图数字金融与生态发展大会 [1] - 大会发布"域外归珍"公益项目和"一带一路"跨境贸易场景合作两项重要成果 [1] "域外归珍"公益项目 - 项目在中国文物交流中心支持下打造国际文博数字保护利用服务平台 [1] - 平台以树图区块链为技术底座，开展流失文物回归、研究、展览、教育开发等工作 [1] - 深入挖掘文物艺术品的资产价值和知识产权价值，通过IP授权、衍生品开发等多元化应用路径 [1] "一带一路"跨境贸易场景合作 - 上海树图区块链研究院、香港金融科技公司AnchorX与大宗易行（TradeGo）达成战略合作 [2] - 合作依托Conflux公链技术性能、AnchorX稳定币跨境支付创新实践及TradeGo大宗商品贸易经验 [2] - 共同打造面向"一带一路"的新型跨境贸易与结算基础设施 [2] 上海树图区块链研究院技术背景 - 研究院搭建了可信、安全、无边界的高性能区块链公链基础设施与链上生态网络 [2] - 是目前中国唯一符合监管要求、服务共建"一带一路"的公共区块链 [2] - 首席科学家为图灵奖得主姚期智，核心团队来自清华大学"姚班"、麻省理工等名校 [2] 大会支持单位 - 获得上海市科学技术委员会等重要单位支持 [2] - 合作支持单位包括上海市徐汇区数据局、复旦大学国际金融学院、香港数码港管理有限公司等 [2]

生成式AI在金融应用中的风险 - 生成式AI面临模型幻觉风险，金融领域对数据精准性、专业性、一致性要求较高，模型幻觉可能导致部分领域无法应用 [3] - 算法黑箱问题可能无法满足穿透式监管要求，不利于风险管理溯源和责任认定 [3] - AI大模型应用可能放大传统风险，如顺周期风险，金融的顺周期属性加强可能引发系统性金融风险 [3] - 模型、算法、训练数据相似可能导致行为决策同质化，引发羊群效应 [3] - 中小金融机构对大型科技公司依赖加强，少数科技公司演变为金融基础设施可能放大风险 [3] AI金融治理闭环构建 - 治理闭环涉及六大主体：金融机构、金融消费者、科技公司、行业治理组织、监管部门、金融生态系统从业人员 [4] - 金融机构需审慎评估业务场景与技术适配性，避免盲目应用复杂技术导致风险 [4] - 金融机构应减少对大型科技公司依赖，开发个性化解决方案以避免羊群效应 [4] - 人机协同需纳入内部风控合规机制，关键业务流程需人工干预以增加可控性 [4][5] - 监管部门需包容审慎，坚持技术中性理念，深化金融科技创新监管工具应用 [5] - 监管部门应实施分级分类管理，基于业务场景风险特征设定差异化监管措施 [5] - 科技公司需严控伦理风险和责任风险，确保产品模型安全可控 [6] - 行业治理组织应发挥制定治理倡议、公约及行业标准的作用 [6] 宏观审慎监管体系构建 - AI驱动的金融创新可能带来系统性风险新型形态，需加强跨领域风险监测 [7][8] - 宏观审慎政策需关注逆周期和跨机构、跨市场风险传染两个维度 [7] - 对系统重要性金融机构可能需附加额外监管要求，如个性化模型压力测试、更高资本充足率门槛 [7] - AI金融基础设施需加强监管 [8] - 新一代AI技术使跨市场、跨机构、跨产品联动更易实现，跨领域风险可能更严重 [8] - 需加强监管部门信息共享、风险情报交互、监管协作及预案制定 [8] - 需提升系统性金融风险监测预警能力，防范AI大模型带来的市场共振 [8]