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人工智能金融应用
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让人工智能金融应用“跑起来”
金融时报· 2026-01-12 09:55
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]
李伟:积极稳妥、安全有序推进人工智能金融应用
金融时报· 2026-01-05 09:27
人工智能在金融领域的政策导向与战略意义 - 人工智能已成为推动各行各业高质量发展的重要引擎,对金融数智化转型的赋能作用日益凸显 [1] - “十五五”规划建议提出全面实施“人工智能+”行动,抢占人工智能产业应用制高点 [1] - 中央经济工作会议进一步明确深化拓展“人工智能+”,完善人工智能治理 [1] - 2025年是人工智能和金融双向赋能、深度融合发展的协同创新之年,也是金融数智化转型全面深化、助力金融高质量发展和科技自立自强的蓄势扬帆之年 [1] 人工智能金融应用的发展现状与产业支撑 - 金融业在辅助办公、智能客服、信贷风控、合规审查等领域的人工智能应用场景探索取得积极成效 [1] - 大模型应用门槛和成本大幅降低,逻辑推理能力显著提升,多模态能力跨越式提高,推动金融等行业大模型应用迈入高速发展快车道 [2] - 智能算力芯片不断进步,为金融数智化转型提供了自主可控、安全高效的算力底座 [2] 人工智能金融应用面临的挑战与风险 - 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] - 智能算力及其技术体系的兼容性、稳定性、供给可靠性也面临一定挑战 [2] “十五五”期间推动人工智能金融应用的重点举措 - 加强统筹规划:制定新阶段金融科技发展规划,将深化人工智能应用作为“十五五”金融科技发展的关键核心内容进行重点部署 [3] - 加强统筹规划:研究出台稳妥有序推进人工智能金融应用的政策文件,明确总体目标、重点任务和主要方向 [3] - 加强统筹规划:加快建设金融领域国家人工智能行业应用中试基地,降低行业模型训练成本和应用创新门槛 [3] - 健全风控体系:研究编制人工智能大模型技术金融应用安全规范,深化金融领域人工智能科技伦理治理 [3] - 健全风控体系:强化人工智能应用风险分类分级管理和高风险应用准入管理 [3] - 提升应用水平:聚焦信贷融资、风险控制、营销服务、研发运维等重点场景,探索构建人工智能驱动的服务模式与解决方案 [3] - 提升应用水平:做精做细金融“五篇大文章”,实现金融服务“向智向新向优”转型 [3] - 助力产业发展:强化金融机构与人工智能企业的对接合作与联合攻关,以应用促创新 [3] - 助力产业发展:提升开源基础大模型、智能算力设备等软硬件产品的竞争力与安全性,助力人工智能产业健康有序发展 [3]