金融支持人工智能发展的挑战与建议 - 金融体系持续加大对人工智能技术与产业发展的支持力度，提供全生命周期的一揽子金融服务，并取得明显成效 [1] - 金融支持人工智能面临不同特点和挑战，在技术路径频繁换道背景下，智能技术沉淀困难，产品难以实现成熟化、稳定化、产业化的长期沉淀 [1] - 这种特殊性直接冲击传统估值体系，对投融资决策提出极高要求，极大地增加了金融支持的难度 [1] - 建议构建适配人工智能发展的金融支持体系，打造专业服务模式，定制投融资配置方案，建立分层分类的资本运作体系 [2] - 具体建议包括提升金融产品适配性，壮大早期投资，增强风险管理能力，提升投后服务质效 [2] 金融业智能化应用与路径 - 在高质量发展进程中，金融业要把握历史机遇，稳妥推进AI大模型在金融领域的应用，赋能金融五篇大文章 [2] - 2025年智能金融案例显示，多智能体协同端到端智能化，正在覆盖金融业务全生命周期 [2] - 从模型覆盖的业务领域看，各机构聚焦内部赋能探索对客应用 [2] - 智能金融的发展路径要聚焦场景驱动、技术融合与风险可控，要始终以业务场景为核心导向，既要注重技术前瞻性，也要坚持风险可控和伦理合规 [2] 智能时代金融数据治理的实践与挑战 - 当前大模型正以指数级速度重构数据生态，也为破解传统数据治理难题带来新机遇 [3] - 金融机构从业务场景到数据创新进行了多种实践探索，金融业数据治理已形成“合规助基-协同提效-资产创值-生态扩展”的阶梯式路径，逐步释放智能数据新价值并进行效益革新 [3] - 智能数据治理与数据治理智能体，前者是系统框架，后者是引擎，二者协同构成智能时代数据治理基石 [3] - 当前智能时代数据治理主要面临技术适配难、权属界定难、隐私保护形势严峻、数据伦理问题现象、治理成本压力大等五个挑战 [3] 中小金融机构智能金融发展现状 - 当前中小金融机构在金融大模型应用中呈现分化特征，机构间差异与区域失衡问题尤为突出 [3] - 其智能金融发展面临战略规划不清晰、资源投入有限、数据基础薄弱、落地转化与生态协同不足等困难与挑战 [3]