文章核心观点 - 人工智能对金融行业的促进与影响可能是重大而根本性的，涉及金融供给、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 [2] 金融供给 - 人工智能使金融产品研发、转化和生产成本大幅下降，产品多样化和触达远端客户在经济上更可行 [2] - 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 [2] - 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 [2] 金融集中 - 金融行业对科技稳定性要求高，更倾向于与拥有科技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 [3] - 大型机构拥有海量、多维、实时数据，能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，并吸引顶尖科技人才 [3] - 这可能对中小机构形成竞争壁垒（马歇尔冲突），需调整发展战略和业务结构以维持可持续商业模式和合理均衡的金融结构 [4] 金融机构核心竞争力 - 金融机构核心竞争力包括资本实力、客户基础、风控能力、人才队伍、公司治理、企业文化等 [4] - 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、整合识别有价值信息非常关键 [4] - 坚持选择中性原则是金融机构竞争力的具体体现 [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，使资源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 [5] 金融监管 - 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，确保稳定有序 [5] - 监管需遵循金融基本原理，把握集中与分散、特色与同质、安全与效率的动态平衡，构建具有韧性的金融体系 [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]

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]

人工智能对金融行业的影响 - 人工智能支撑了金融科技生态的底层技术、数据和算法 [1] - 金融行业对科技应用的稳定性和可靠性要求高，倾向于与拥有技术优势的科技公司合作 [1] - 大型金融机构在资源投入、客户数量和数据积累方面拥有天然优势 [1] 数据在人工智能时代的重要性 - 数据是人工智能的燃料，大型金融机构拥有海量、多维、实时的历史交易数据、客户行为数据和宏观数据 [1] - 丰富的数据能够训练出更精准、更强大的预测模型和风控模型 [1] - 关键挑战在于如何将“可用数据”变为“可信数据”，以及如何整合与识别有价值的信息 [2] 金融机构的竞争格局变化 - 大型机构通过数据、模型、客户和数据的正向反馈循环，配以巨大资本投入和顶尖人才，可能对中小机构形成竞争壁垒（马歇尔冲突） [1] - 中小机构需调整发展战略和业务结构以适应科技革命，以确保可持续的商业模式 [1] - 维持一个合理均衡的金融结构至关重要 [1] 人工智能时代金融机构的核心竞争力 - 在人工智能时代，需要思考“自动”和“虚拟”是否改变了金融机构核心竞争力的核心要素 [2] - 数据和算法重要性上升，但若处理不当可能导致决策偏离 [2]

人工智能对金融行业的根本性影响 - 人工智能等科技成果在金融领域已开始广泛应用，其促进与影响可能是重大而根本性的 [1] - 人工智能时代金融产品的研发、转化和生产成本可能大幅下降，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] 金融机构的差异化竞争格局 - 大型金融机构因拥有海量、多维、实时的历史交易数据、客户行为数据和宏观数据，能训练出更精准强大的预测和风控模型 [1] - 大型机构形成“数据—模型—客户—数据”的正向反馈，并配以巨大资本投入和顶尖科技人才，可能对中小机构形成竞争壁垒，产生“马歇尔冲突” [1] - 稳定有效率的金融结构需要多样化金融主体和交易市场，中小机构需调整发展战略和业务结构以适应科技革命，以维持可持续商业模式和合理均衡的金融结构 [1] 金融监管的应对与导向 - 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，同时加强风险管理确保稳定有序 [2] - 监管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，努力构建具有韧性的金融体系 [2] - 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，因人工智能在金融领域的应用仍处于不断扩大与深化的过程 [2]