人工智能与金融双向赋能的发展背景与意义 - 人工智能与金融的双向赋能是科技与金融发展的必然结果，将对两者高质量发展形成有力支撑 [1] - 中国人民银行科技司司长李伟表示，要积极稳妥、安全有序推动人工智能在金融领域的应用 [1] - 回顾政策演进，早期聚焦金融科技基础设施搭建，鼓励大数据、云计算在支付清算、客户服务等基础场景应用 [1] - 随着金融数字化转型进入深水区，人工智能在风险定价、智能投研等核心领域的价值日益凸显 [1] 政策顶层设计与战略导向 - 2025年8月，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》出台，提出在金融等领域推动新一代智能终端、智能体等广泛应用 [2] - 2025年12月，《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》强调“加快发展‘人工智能+金融’”，并提出积极构建人工智能金融领域开发应用生态，加快形成金融应用优势领域 [2] 当前发展面临的主要挑战 - 科技伦理治理亟待加强 [2] - 模型同质化风险不容忽视 [2] - 算法架构内在的缺陷难以根除 [2] - 数据治理和安全面临挑战 [2] 推动人工智能金融应用发展的关键路径 - 提升应用水平需要完善制度支撑、破解技术瓶颈、构建协同生态 [1] - 应用“跑起来”在于筑牢安全可控的技术底座、打通高质量的数据链路，更在于锚定实体经济的真实需求，实现技术创新与业务场景的深度融合 [1] - 面对挑战，市场各方需坚守金融安全底线、筑牢风险防控屏障，同时秉持创新包容态度、优化技术应用环境 [2] - 根本解决问题需要制度框架的深度探索、风控体系的加快健全以及产学研用协同机制的持续完善 [2] “十五五”期间的未来发展方向与重点 - 须紧扣安全可控、创新赋能、生态协同的目标 [3] - 以政策规划为引领，加快出台针对性政策文件明确发展方向，构建分级分类风险防控体系，筑牢科技伦理与数据安全防线 [3] - 以业技融合为抓手，聚焦信贷融资、风险管理、客户服务等重点场景，推动人工智能赋能金融“五篇大文章”落地见效 [3] - 以协同生态为支撑，依托产业联盟与联合实验室强化政企研协同攻关，助力金融大模型的技术突破 [3] - 践行“投资于人”，筑牢人才支撑根基，为人工智能金融应用注入持久动力 [3] - 期待以技术突破为牵引、以产业需求为导向、以合规发展为底线、以协同生态为纽带，推动人工智能金融应用取得更大突破，为实体经济高质量发展提供强大动力 [3]