文章核心观点 - 人工智能科技在金融领域的应用正推动重大而根本性的变革，其影响涵盖金融供给、金融集中、金融机构核心竞争力、金融生产最大可能性边界及金融监管五个方面 [1] 金融供给 - 人工智能将大幅降低金融产品的研发、转化与生产成本，使产品多样化和触达远端客户在经济上更可行 [1] - 过去被认为不经济的小众需求在成本收益上变得更可持续，产生“长尾效应” [1] - 金融机构与客户等利益相关者的参与和体验将产生不同变化 [1] 金融集中 - 金融行业因对稳定性、可靠性要求高，更倾向于与拥有科技、研发和应用推广优势的科技公司合作 [2] - 大型金融机构在资源技术投入、客户数量、数据积累方面拥有天然优势 [2] - 中小机构需调整发展战略和业务结构以适应科技革命，以维持合理均衡的金融结构 [2] 金融机构核心竞争力 - 资本实力、客户基础、风控能力等传统要素仍然重要，但数据与算法的重要性上升 [2] - 将“可用数据”转化为“可信数据”并识别整合有价值信息变得非常关键 [2] - 数据与模型选择的差异会导致结果天差地别，坚持“选择中性”原则是竞争力的体现 [2] - 在保险领域，应用人工智能提升精算假设的合理性与可实现性构成核心竞争力要素 [2] 金融生产最大可能性边界 - 人工智能有助于更好更有效率地配置资源，使资源“恰到好处”地分布在生产可能性曲线上，完成最优配置 [3] - 人工智能作为重大科技进步，推动金融最大生产可能性边界向外移动 [3] 金融监管 - 国际金融监管组织长期密切关注人工智能科技发展及其在金融领域的运用实践 [3] - 金融监管鼓励支持金融机构运用最新科技优化服务、降低成本、提高效率，同时加强风险管理 [3] - 需遵循金融基本原理，把握好集中与分散、特色与同质、安全与效率等方面的动态平衡，构建具有韧性的金融体系 [3]

文章核心观点 - 人工智能作为重大科技进步 正对金融行业产生根本性影响 推动金融最大生产可能性边界向外移动 [1][5] 金融供给 - 人工智能大幅降低金融产品研发和转化成本 使产品多样化和触达远端客户在经济上更可行 [1] - 过去不经济的小众需求在成本收益上变得更可持续 产生长尾效应 [1] - 金融机构与客户等利益相关者的参与和体验将产生不同变化 [1] 金融集中 - 金融行业对稳定性和可靠性要求高 更倾向于与拥有技术优势的科技公司合作 [2] - 大型金融机构在资源技术投入 客户数量 数据积累方面拥有天然优势 [2] - 大型机构的海量实时数据可训练更精准的预测和风控模型 形成数据-模型-客户-数据的正向反馈 [2] - 巨大的资本投入和顶尖科技人才吸引可能对中小机构形成竞争壁垒 产生马歇尔冲突 [2] 金融机构核心竞争力 - 人工智能使数据和算法重要性上升 将可用数据变为可信数据及整合有价值信息变得关键 [4] - 面临更多选择 选择不同的数据和模型会产生很大差别的结果 [4] - 以保险为例 应用人工智能提升精算假设合理性可降低偏离度 构成核心竞争力要素 [4] 金融生产最大可能性边界 - 人工智能有助于更好更有效率地配置资源 潜力可充分挖掘 [5] - 更多资源可能恰到好处分布在生产可能性曲线上 完成现有资源最优配置 [5] - 人工智能作为重大科技进步 推动金融最大生产可能性边界向外移动完全可期 [5] 金融监管 - 鼓励支持金融机构运用最新科技优化服务 降低营运成本 提高管理效率 同时加强风险管理 [5] - 需遵循金融基本原理 把握好集中与分散 特色与同质 安全与效率的动态平衡 构建韧性金融体系 [5] - 金融监管本身要加大资源投入 完善监管方法与流程 提升监管科技能力 [5]