上海正积极构建具有全球影响力的国际金融中心，技术创新与产业深度融合加速。 ContestTrade 是一个基于大语言模型（ LLM ）的量化交易 框架，核心突破在于模拟人类机构投资者的思考模式，形成可持续演进、自主学习的"数字大脑"。 持续AI创新：构建具备"顶级决策智能"的系统框架 ContestTrade 创新性引入"内部竞赛"机制，让多个数据智能体与研究智能体实时博弈，有效抑制 AI 幻觉与噪声干扰，提升决策稳健性； 另一方面，系统通过自主规划研究路径、调用专业工具，构建了"事件—行业—企业—结果"的投研长逻辑链。 ContestTrade 还支持 7 × 24 小时实时监测新闻、财报、资金等多源信号，形成全自动化投资闭环，最终根据用户自身风险偏好生成定制化策略组合。 上海市开源信息技术协会日前公布 2025 年度开源典型实践案例集入选名单， 界面财联社旗下财跃星辰开发的多智能体决策系统 ContestTrade 成功入选 。 该项目已在 GitHub 开源访问。同期入选的还有，人工智能实验室 [ 书生 ] 科学多模态大模型 Instern-SI 、上 海期智研究院 MegatronAPP 等。 一方面 ...

文章核心观点 - 招商证券回顾了“十四五”期间在服务国家战略和行业变革中实现的高质量发展，并展望“十五五”时期将把握证券业历史机遇，通过坚守功能本位、聚焦核心主业、强化特色赋能、严守合规底线和厚植文化根基，全力打造一流投资银行和投资机构，助力金融强国建设 [1][7][10] “十四五”期间发展质量与经营效益 - 公司深入贯彻国家政策，在“十四五”期间实现了发展质量与经营效益的稳步提升 [2] - 资产规模稳步扩大，截至2024年末，总资产达7212亿元，较2020年末增长44.31% [6] - 净资产达1303亿元，较2020年末增长23.08% [6] - 净利润率稳居对标券商前列，业务及管理费用率保持低位水平 [6] 服务金融“五篇大文章”的具体举措 - **科技金融**：强化科技投行、科技投资战略布局，依托“三投”联动深耕科技赛道，在芯片等领域形成差异化竞争优势 [2] - **绿色金融**：制定低碳专项战略规划，2021年以来助力“双碳”及新能源相关企业完成股权融资431亿元，承销境内绿色债券及资产支持证券累计规模达640亿元 [2] - **普惠金融**：推出“羚跃计划”为中小微企业提供全生命周期综合金融服务，累计入库企业645家，投资金额26亿元；承销民营企业债券976亿元 [3] - **养老金融**：首批获得个人养老金投资公募基金销售资格，个人养老金基金期末保有量位居行业前列 [3] - **数字金融**：作为国资委“AI+金融”专项子任务承担单位，全面推进AI变革，全力打造AI证券公司 [5] “十四五”期间的改革与转型 - 公司发挥“双百企业”改革先锋作用，全面推进“五个转变”：战略重心从资本“外生增长”转向“内生积累”；业绩增长点从“零售单引擎”升级为“财富管理（含机构业务）+现代投行双引擎”；业务布局从“营销驱动”转型为“研究+科技双驱动”；业务生态从“功能齐全”转向“精耕细作”；业务推进模式从“单兵作战”升级为“协同作战” [5] - 改革带来“五项提升”：规模实力迈上新台阶，盈利能力持续领跑，内控水平不断增强，文化软实力持续彰显 [6] - 建立起集团一体化全面风险管理体系，构建了横向到边、纵向到底的合规管理网络 [6] 财富管理与产品体系 - 搭建“公募+保险+基金投顾”三位一体产品体系，坚持以客户为中心优化产品配置 [3] - 截至2025年6月末，公司非货币公募基金保有规模稳居行业第五 [3] “十五五”期间行业机遇与发展方向 - 证券行业作为直接融资的核心服务商、资本市场的重要“看门人”和社会财富的专业管理者，需在国家发展大局中找准定位 [7] - **服务新质生产力**：是行业高质量发展的核心方向，需适配科技企业特征，深化金融产品与服务模式创新 [7] - **满足财富管理需求**：是行业提质增效的重要抓手，需全面优化产品服务体系，大力发展买方投顾业务，深化普惠金融实践，借助AI等技术优化服务 [8] - **参与资本市场改革开放**：是提升综合实力与国际竞争力的必由之路，需把握政策窗口，完善资本补充机制，强化衍生品交易、做市和并购重组等核心能力建设 [8] - **国际化发展**：是高质量发展的必经之路，需加快国际化布局，以香港为支点、辐射东南亚、放眼全球，在跨境投行、财富管理等领域主动作为 [9] “十五五”期间公司发展战略 - **坚守功能本位**：深度聚焦实体经济与新质生产力发展主线，把科技金融发展与现代投行建设紧密结合，紧盯AI算力、大模型、可控核聚变、量子科技等产业趋势 [11] - **聚焦核心主业**：严格履行资本市场“看门人”职责，深化“三投”联动机制，战略性推进买方投顾业务，全面增强跨境金融综合服务能力 [11] - **强化特色赋能**：优化协同共享机制，深化与招商局集团的产融、融融协同；坚持科技引领，全方位推进AI证券公司建设，将AI技术深度融入业务运营与管理流程 [12] - **严守合规底线**：搭建合规管理三道防线，构建行业最严格的员工投资行为内控体系，完善全面风险管理体系 [12] - **厚植文化根基**：推动中国特色金融文化落地生根，把“五要五不”要求全面融入管理与业务流程，构建全流程、立体化声誉管理体系 [13]

传承招商局的百年血脉，勇立改革开放的时代潮头，招商证券自1991年成立以来，始终与中国资本市场 同生共长，砥砺前行。三十余载风雨兼程，公司逐步发展成为全牌照、多元化的综合型头部券商。在波 澜壮阔的时代变局中，招商证券始终秉持"励新图强，敦行致远"的核心价值观，以专业能力引领行业进 步，以金融报国践行使命担当，持续书写着一部与时代同频、与家国共进的厚重篇章。 道阻且长，行则将至；行而不辍，未来可期。站在"十五五"开局的起点，新征程的画卷已徐徐展开。日 前，招商证券党委书记、董事长霍达在接受中国证券报记者专访时表示，党的二十届四中全会为金融强 国建设擘画蓝图，中国证券业协会第八次会员大会为行业高质量发展指明路径。回望"十四五"，招商证 券始终心怀"国之大者"，紧贴时代脉搏，在服务国家战略、顺应行业变革的过程中，探索出一条特色鲜 明的高质量发展之路。展望"十五五"，证券行业正迎来前所未有的历史机遇，前景壮阔，气象万千。 ● 本报记者 徐昭 赵中昊 精耕细作 发展质量和经营效益稳步提升 山积而高，泽积而长。高质量发展离不开日积月累的扎实耕耘。"十四五"时期，我国经济迈入新发展阶 段，资本市场改革深化，证券行业格局发生 ...

文章核心观点 - 招商证券在“十四五”期间实现了发展质量与经营效益的稳步提升，并计划在“十五五”期间把握证券业高质量发展新机遇，通过坚守功能本位、聚焦核心主业、强化特色赋能、严守合规底线和厚植文化根基，全力打造一流投资银行和投资机构 [1][2][10] “十四五”期间发展成果与战略实践 - 公司深入贯彻国家政策，在“十四五”期间实现了发展质量与经营效益的稳步提升 [3] - 在科技金融领域，公司强化科技投行与投资布局，依托“三投”联动深耕科技赛道，在芯片等领域形成差异化优势 [3] - 在绿色金融领域，公司制定低碳战略，2021年以来助力相关企业完成股权融资431亿元，承销境内绿色债券及资产支持证券累计规模达640亿元 [3] - 在普惠金融领域，公司推出“羚跃计划”服务中小微企业，累计入库企业645家，投资金额26亿元，并承销民营企业债券976亿元 [4] - 在养老金融领域，公司首批获得个人养老金基金销售资格，期末保有量位居行业前列 [4] - 在数字金融领域，公司作为“AI+金融”专项承担单位，全面推进AI变革，打造AI证券公司 [4] - 公司推进“五个转变”改革，包括战略重心从“外生增长”转向“内生积累”，增长点从“零售单引擎”升级为“财富管理+现代投行双引擎”等 [5] - 截至2024年末，公司总资产达7212亿元，较2020年末增长44.31%，净资产达1303亿元，增长23.08% [6] - 2021年至2024年间，公司平均营业收入达223亿元，平均净利润为97亿元，较“十三五”期间分别增长40.76%和49.66% [6] - 公司净利润率稳居对标券商前列，业务及管理费用率保持低位，并建立了集团一体化全面风险管理体系 [6] “十五五”期间行业机遇与发展方向 - “十五五”时期是加快推进建设金融强国的关键时期，证券行业需在国家发展大局中找准定位 [7] - 服务新质生产力发展与科技自立自强是行业高质量发展的核心方向，需在投研、投资、投行端深化创新，支持科技企业 [7] - 满足投资者多元化财富管理需求是行业提质增效的重要抓手，需优化产品服务、发展买方投顾、深化普惠金融并借助技术降本 [8] - 全面参与新一轮资本市场改革开放是提升行业综合实力与国际竞争力的必由之路，需把握政策窗口，强化衍生品、做市等核心能力 [8] - 国际化是高质量发展的必经之路，行业需加快布局，以香港为支点辐射全球，在跨境投行、财富管理等领域打造新优势 [9] “十五五”期间公司发展战略规划 - 公司将坚守功能本位，深度聚焦实体经济与新质生产力发展，紧盯AI算力、大模型、可控核聚变、量子科技等产业趋势 [11] - 公司将聚焦核心主业，严格履行“看门人”职责，强化价值发现能力，深化“三投”联动，重点挖掘关键技术突破等优质标的 [11] - 公司将着力提升财富管理服务水平，战略性推进买方投顾业务，打造领先的买方投顾品牌 [11] - 公司将全面增强跨境金融综合服务能力，加快管理、客群、资本出海步伐 [11] - 公司将强化特色赋能，优化协同共享机制，深化与招商局集团的产融协同，构建投商行一体化平台 [12] - 公司将坚持科技引领，全方位推进AI证券公司建设，将AI技术深度融入业务与管理以提升效能 [12] - 公司将严守合规底线，搭建合规管理三道防线，构建严格的员工投资行为内控体系，完善全面风险管理体系 [12] - 公司将厚植文化根基，推动中国特色金融文化落地，践行金融工作的政治性与人民性，并构建声誉管理体系 [13]

市场交易与政策环境推动金融AI发展 - A股单日成交额于2026年1月12日刷新历史纪录，首次站上3.6万亿元关口，超越此前3.49万亿元的历史高点，创纪录的市场交易量有助于推动金融AI中炒股软件、券商交易平台、数据分析市场发展 [1] - 中国人民银行科技司司长表示，“十五五”时期将深化人工智能应用作为金融科技发展的关键核心内容进行重点部署 [1] AI+金融的应用场景与市场规模 - 在模型技术进步带动下，AI+金融重塑传统金融工作模式，多场景在实现大模型替代人力的同时提升了效率，未来或迎来更多应用场景落地从而实现市场规模扩容 [2] - 生成式AI将为银行业带来2000亿至3400亿美元的新增价值，若充分释放AI潜力，将带来14%至24%的潜在利润提升 [3] - 72%的金融机构在2025年对生成式AI进行了中等至大型投资，为2024年40%的两倍，金融机构对AI投资比例提升推动整体市场规模增长 [4] AI在金融领域的具体应用分类 - **数据处理与可视化**：包括自动对比预算与实际达成情况的财务分析、快速处理企业财务报表以发现现金流异常的银行信贷审批、以及利用AI对上市公司财报进行历史趋势分析和关键指标交叉回溯的投资研究 [3] - **事件分析**：包括快速扫描目标公司全球新闻与监管文件的自动化尽职调查，以及利用高级NLP算法监控全球媒体对特定资产情绪变化的实时舆情与叙事监测 [3] - **财务处理类**：包括将混乱的Excel结账清单变为自动化工作流的结账清单管理，以及自动匹配银行对账单、ERP系统和Excel差异的自动化对账 [3] To B与To C市场发展路径与公司案例 - AI+金融在To B与To C端均存在广阔市场，To B市场（客户为银行、券商、保险等金融机构）先行于To C市场增长，AI接纳度高且资金充足 [5] - To C端应用场景主要为银行APP、AI问答助手、炒股软件上的分析Agent与对话助手及付费VIP版本，形成稳定付费模式仍需时间，但随着实际效果提升，在获得客户认可后或迎来高速增长 [1][5] - 部分金融公司拥抱AI已逐步建立优势，例如同花顺在2019年提出“All in AI”战略，2024年实现大模型落地，2025年实现商业化落地，覆盖智能投顾、投研决策、虚拟人手语翻译及Agent开发 [5] - 2025年9月，同花顺以3721.04万月活跃用户数稳居行业第一，保持同比8.78%增长，用户规模约为第二名的2倍 [5]

深圳金融业2025年发展核心观点 - 2025年深圳金融业紧扣“防风险、强监管、促高质量发展”主线，加快建设更具全球重要影响力的产业金融中心，为城市发展提供强力金融支撑 [1][29] - 全年记录了十件大事，涵盖机构集聚、科技金融、深港合作、金融科技、风险防控等多个维度，展现了行业锐意进取的坚实足迹 [1][29] 金融机构集聚与规模增长 - 2025年共有桑坦德银行深圳分行、招银金融投资子公司等15家持牌金融机构落地，深圳成为内地港资机构最多的城市 [2][31] - 引入4家金融科技子公司，设立10只银行系基金，金额超500亿元，新增险资基金总规模近500亿元，推动粤港澳大湾区创业投资引导基金落地，规模超500亿元 [2][32] - 公募基金总规模首次超过9万亿元，占全国1/4，券商资管规模超2.4万亿元，提升至全国第二，全市财富管理总规模突破31万亿元，与新加坡、中国香港接近 [4][34] - 全年新增42个船舶SPV，资产规模累计超200亿元，前海船舶租赁规模跃居全国第三，招引17架飞机/发动机，新增飞机租赁规模33亿元，规模同比实现翻番 [4][34] 科技金融与产融结合 - 认定120家科技金融专营机构，创新“园区贷”等产品，科技保险累计提供风险保障近5万亿元 [5][35] - 深企发行科创债80只、949亿元，居国内前列，东方富海成功发行全国首单民营创投科创债 [5][35] - 助力35万户科技小微企业获得融资超6000亿元，支持9070家外贸企业获得融资支持 [8][38] - 全市科技贷款余额2.22万亿元、普惠小微贷款2.02万亿元、绿色贷款1.34万亿元，形成科技贷款、普惠小微贷款“双2万亿”格局 [8][38] 创投生态与资本市场发展 - 系统回顾深圳创投25周年，培育2000家创投机构、规模1.5万亿元，年投资超2000亿元，全年新增私募股权创投类基金233只，居全国主要城市第一 [9][39] - 提出20万亿元总市值、20家千亿级市值企业、并购交易超1000亿元的目标，年内新增境内外上市公司19家，深圳境内外上市公司达595家，市值超18万亿元 [9][39] - 年内完成并购重组144起、金额超860亿元，均居国内前三，开展“益企行”上市公司常态化走访315家，同比增长3倍 [9][39] - 深圳股权交易中心“专精特新”专板累计吸引837家企业入板，累计发行基础设施公募REITs13单，首发+扩募规模327.26亿元，排名全国第二 [11][41] 金融改革开放与创新试点 - 首家未盈利企业（大普微电子）成功过会，首家“H+A”项目IPO审核中，南方电网数字研究院从受理至注册生效仅用时112天 [12][42] - 落地全国首单数据资产证券化产品、全国首批科创可转债等业务，“知识产权证券化特色品牌”等3项创新做法获国家发展改革委推广 [12][42] - 前海FT账户试点银行扩展至7家银行，交易金额增长90%，本外币合一资金池升级至“3.0”版本，惠及企业2000家、业务超3800亿美元 [12][42] 深港金融合作与互联互通 - 推动全国首笔跨境支付通落地深圳，全国首推微信支付“来华零钱包”，推动14家境外钱包直接扫码在深消费，入境消费增长超30% [14][44] - 深港通累计成交金额突破130万亿元，跨境理财通“2.0”版本以来，新增投资者3.2万名，金额占大湾区五成 [14][44] - 深港跨境征信验证平台已接入21家机构，落地场景15个，与香港签署有关黄金领域合作备忘录，共同构建区域黄金生态圈 [14][44] 金融科技发展与“AI+金融” - 联合香港发布《携手打造港深全球金融科技中心行动方案》，举办深圳金融创新大赛，吸引113家机构、173个项目参赛，30个创新项目脱颖而出 [16][46] - 组建国内首个金融+AI生态联盟，发布首批21项场景清单，数字人民币在预付式消费领域覆盖商家超5600家、客户超280万人次，管理资金超50亿元 [16][46] - 微众银行香港科技子公司首个运营年度已实现盈利，腾讯云与香港近400家金融机构建立合作 [16][46] 地方金融监管与风险防控 - 扎实开展304家地方金融组织现场检查，年内清理压降非正常经营机构773家，占全国超30%，存续非正常经营机构工商“列异率”达93%，比年初提升42个百分点 [18][48] - 支持中融小贷、财付通小贷等高评级机构发行ABS583亿元，引导低评级地方金融组织退出市场 [18][48] - 完成1.3万栋楼宇44.8万家企业风险排查，整治涉金融字样商事主体6000余家，第三方财富压降率超85%，拦截虚拟币交易超120亿元 [20][50] - 支持房地产“白名单”项目424个，贷款超4200亿元 [20][50] 金融营商环境与品牌建设 - 全球系统性重要银行监管联席会议首次在深召开，深交所举办2025全球投资者大会，来自19个国家和地区参会，深圳金博会汇聚288家机构参展，增长80%，吸引25个国家近5万名观众，增长58% [25][55] - “深圳金融”公众号订阅量超16万，稳居地方党委金融办公众号阅读量榜首 [25][55] - 健全“成就制+直认制+举荐制”金融人才评价体系，优选19家“高层次人才金融合作伙伴”发布154个项目，为人才企业提供全周期支撑 [25][55] - 深圳金融“十五五”发展路径规划初稿已编制完成，为建设产业金融中心绘制“施工图” [25][55]

文章核心观点 - 在“十五五”规划开局之年，AI与金融的深度融合成为行业焦点，龙腾集团作为案例，分享了其通过场景化AI激活金融服务价值、构建智能服务输送平台的实践经验与战略布局 [1] 公司背景与战略定位 - 公司自2005年创立，已从单一机场休息室服务商发展为“AI驱动的全球领先的旅行和生活方式平台” [3] - 公司实施“平台化+全球化”双轮驱动战略，服务网络覆盖全球140多个国家和地区，提供包括1400余家休息室、600余座城市礼宾车、1300余家餐厅折扣及210余座城市健康服务在内的多元化体验 [3] - 公司构建了连接企业客户、用户与供应链的“B-C-S”深度链接模式，是生态型企业 [5] 场景化AI的实践与价值激活 - AI在金融领域的应用正从“权益发放”向“体验送达”转型，关键在于让AI理解用户在不同场景下的核心需求 [4] - 公司基于长期积累的垂直场景理解力与真实场景数据，例如与全球680多个机场建立数据连接，能实时掌握休息室排队、登机口距离、航班延误概率等信息 [4] - 公司推动AI实现从“知道用户说什么”到“理解用户真正需要什么”的跨越，例如在用户提及“还有两小时转机”时，系统能调用多维信息计算最优时间分配方案 [4] - 公司通过精准识别金融需求被自然激发的“时刻”，将金融服务融入场景解决方案，例如在“企业家出海”场景中，将跨境支付、汇率避险等需求与全球旅行规划服务自然结合，由合作银行植入产品营销 [5] - 这种模式将金融服务从孤立产品转化为场景解决方案的有机组成部分，激活了金融服务的“沉睡价值” [5] 未来战略：构建智能服务输送平台 - 未来3-5年，公司战略重心是构建“AI+服务”的全新连接模式，目标成为金融机构深度融入高频生活场景的“智能服务输送平台” [6] - 公司的独特价值体现在三方面：全球化的服务资源网络（覆盖140多个国家）、垂直场景的数据理解与运营经验、以及经过银行场景验证的AI技术融合能力 [6] - 公司将更开放、更灵活地将核心能力赋能给金融机构，助力金融服务深度渗透生活场景 [6] - 实践落地将从两个维度推进：一是将服务场景从出行延伸到健康、教育、家庭服务等更多与金融强关联的生活场景；二是推动AI从“响应需求”向“预见需求”进化，基于场景行为规律主动提供服务与金融建议 [7] - 例如，可根据用户的商旅需求和规律，在出行前主动推荐目的地特色服务和配套金融方案 [7] - 公司旨在帮助金融机构构建让金融服务像生活服务一样自然、及时、贴心的能力，这需要科技企业与金融机构共建场景、共享洞察、共创价值 [7] 行业趋势与公司定位 - “AI+金融”领域正呈现前沿技术加速融合、生态融合不断深化的趋势 [6] - 公司的场景化实践与开放赋能战略，精准契合了当前金融行业数字化转型的核心需求，将为金融生态的升级迭代注入新动能 [7]

当前，人工智能正以前所未有的广度与深度，重塑金融行业的生态与逻辑。从风险定价到普惠 信贷，从智能监管到生态构建，AI在赋能金融提质增效的同时，也带来了算法黑箱、数据鸿沟 与新型系统性风险等深刻挑战。 2025年8月，国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确指出要大力推进人 工智能的规模化、商业化应用，推动其与金融等重点领域深度融合。2025年12月召开的中央经 济工作会议又提出，要深化拓展"人工智能+"，并完善相关治理。而金融作为数据密集型行 业，正是这一战略部署的关键落点。 在此背景下，金融业与人工智能将碰撞出怎样的火花？其发展的未来空间与治理边界何在？围 绕上述问题， 21世纪经济报道记者专访了清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任、 北京市"十五五"规划专家咨询委员会专家周道许。 周道许认为，AI在金融领域的应用远未触达天花板，其角色正从辅助工具向协同乃至自主决策 演进，并将推动行业从"经验驱动"迈向"数据驱动+算法驱动"的新范式。正如开车需要交通规 则，"AI+金融"的发展也需要清晰、灵活、前瞻的监管框架。 周道许。资料图 记者丨 唐婧 编辑丨曾芳 以治理促发展 为" A I +金 ...

原标题：专访清华周道许：AI于金融是一把"双刃剑"，如何握住剑柄？ 21世纪经济报道记者 唐婧 北京报道 当前，人工智能正以前所未有的广度与深度，重塑金融行业的生态与逻辑。从风险定价到普惠信贷，从智能监管到生态构建， AI在赋能金融提质增效的同时，也带来了算法黑箱、数据鸿沟与新型系统性风险等深刻挑战。 2025年8月，国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确指出要大力推进人工智能的规模化、商业化应用，推 动其与金融等重点领域深度融合。2025年12月召开的中央经济工作会议又提出，要深化拓展"人工智能+"，并完善相关治理。而 金融作为数据密集型行业，正是这一战略部署的关键落点。 在此背景下，金融业与人工智能将碰撞出怎样的火花？其发展的未来空间与治理边界何在？围绕上述问题，21世纪经济报道记 者专访了清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任、北京市"十五五"规划专家咨询委员会专家周道许。 周道许认为，AI在金融领域的应用远未触达天花板，其角色正从辅助工具向协同乃至自主决策演进，并将推动行业从"经验驱 动"迈向"数据驱动+算法驱动"的新范式。正如开车需要交通规则，"AI+金融"的发展也需要清晰、灵 ...

文章核心观点 - 人工智能正以前所未有的广度与深度重塑金融行业生态，推动其从“经验驱动”迈向“数据驱动+算法驱动”的新范式，但同时也带来了算法黑箱、数据鸿沟与新型系统性风险等挑战 [1] - 金融业人工智能治理需围绕“可控、可信、可持续”展开，理念正从“先发展后治理”转向“边发展边治理”甚至“以治理促发展”，旨在为“AI+金融”铺设更稳健的跑道 [4][5] - AI在金融领域的应用远未触达天花板，其角色正从辅助工具向协同乃至自主决策演进，并将从流程优化、单点应用、被动响应走向决策重构、生态协同和主动预见 [1][5][6] - 金融监管需在“放”与“管”之间找到平衡，营造“鼓励创新、包容审慎、底线明晰”的发展环境，利用监管沙盒、智能监管平台和分级分类监管等工具实现创新与安全的动态统一 [10][11] - 金融行业人才培养路径需与时俱进，从“知识传授”转向“能力重构”，培养懂金融、懂科技、懂社会的复合型“战略型人才” [12] AI在金融业的应用现状与未来潜力 - **当前角色与演进方向**：AI当前在金融业的作用主要是辅助性工具，用于优化流程和对外服务，但未来将逐步走向“协同”甚至“自主”决策 [5] - **未来应用空间**：应用潜力巨大，远未触达天花板，将在几个方向上打开新空间 [5] - **从“流程优化”走向“决策重构”**：未来可能在投研、资产配置、信贷定价等核心决策中扮演关键角色，例如基于多模态大模型的“金融大脑”能整合多源信息提供智能支持 [6] - **从“单点应用”走向“生态协同”**：推动金融与产业、政务、社会数据深度融合，构建“场景金融智能体”，例如基于AI的供应链金融平台可实现金融活水的精准滴灌 [6] - **从“被动响应”走向“主动预见”**：在风险预警、欺诈识别、市场波动预测方面将进一步实现“提前干预”，例如利用预测模型提前数周识别区域性金融风险的传导路径 [6] - **行业范式转变**：AI与金融深度结合，将推动行业从“经验驱动”迈向“数据驱动+算法驱动”的新范式 [1][6] AI+金融的治理框架与关键维度 - **治理核心理念**：治理应围绕“可控、可信、可持续”展开，目标是为发展铺设更稳健的跑道，理念从“先发展后治理”转向“边发展边治理”甚至“以治理促发展” [4][5] - **关键治理维度**： - **算法合规与透明**：需建立算法备案、解释性说明与第三方审计制度，确保关键AI模型具备可追溯、可解释、可验证的特征，自2024年起已在部分金融机构试点“算法说明书”制度 [4] - **数据治理与隐私保护**：需严格执行数据安全法和个人信息保护法，推动金融数据分类分级、授权使用与脱敏处理，并积极探索“数据可用不可见”的隐私计算技术落地 [4] - **动态风险监测体系**：建议监管机构与金融机构共建“AI风险仪表盘”，实时监测模型偏差、数据漂移、异常决策等关键风险指标 [5] - **伦理规范与责任认定**：应推动建立“人类最终负责”的基本原则，明确AI开发、部署、使用各方的法律责任，并探索制定金融AI伦理指南，防止算法歧视与公平缺失 [5] AI带来的新型金融风险与应对 - **模型风险与算法共振**：多家金融机构采用相似AI模型可能导致“集体误判”，在极端市场下引发系统性踩踏，例如2023年某量化基金因算法同质化导致巨亏，应推动模型多样性评估并建立“算法压力测试”机制 [7] - **数据污染与对抗攻击**：训练数据可能被恶意注入噪声或伪造样本导致模型失效，例如欺诈分子利用生成式AI伪造信息以绕过风控，必须积极发展对抗训练、异常检测等“AI安全防御技术” [7] - **伦理失范与公平缺失**：算法可能放大历史数据中的偏见导致“数字歧视”，例如对某些群体授信额度普遍偏低，应通过“公平性审计”流程及公平性约束算法等技术手段予以应对 [7] - **法律滞后与监管灰色地带**：AI迭代速度远超法规更新节奏，建议积极推行“监管科技（RegTech）”，利用AI来监控AI，并加快出台《人工智能法》及相关金融AI实施细则 [8] - **安全理念升级**：需树立“技术安全与金融安全一体化”理念，构筑覆盖“技术—数据—模型—应用”的全链条防护体系 [9] 金融监管的平衡与创新工具 - **监管目标**：平衡“放”与“管”，本质是平衡“创新”与“安全”，营造“鼓励创新、包容审慎、底线明晰”的发展环境 [10][11] - **监管工具与方向**： - **深化“监管沙盒”与创新试点**：在可控环境中允许测试AI新产品新模型，北京、上海、深圳等地已开展多批金融科技沙盒试点，未来应扩大范围并深化在普惠金融、绿色金融等战略领域的探索 [10] - **发展“智能监管平台”**：利用AI技术提升监管效能，实现“以技管技”，例如构建“全国金融AI监管数据库”、开发“监管智能体”、建设“跨市场风险预警系统”以打破数据孤岛 [10] - **实施“分级分类监管”**：根据AI应用的风险等级、影响范围、技术成熟度采取差异化要求，对低风险工具（如智能客服）可采取备案制，对高风险系统（如自主交易模型）则需实行准入制与持续监测 [11] 金融行业人才培养的变革路径 - **培养理念转变**：AI不会取代金融人才，但会取代不懂AI的金融人，高校培养体系必须从“知识传授”转向“能力重构”，面向未来培养复合型人才 [12] - **课程体系重塑**：需强化“金融+科技+伦理”的三维融合，传统金融学课程需嵌入Python、机器学习等实用模块，同时应开设“AI伦理”、“算法治理”等前沿课程 [12] - **推动“产学研用”深度融合**：高校应与金融机构、科技公司、监管部门共建实验室与实训基地，鼓励学生参与真实AI金融项目，进行全程实战训练 [12] - **最终培养目标**：注重“批判性思维与创新领导力”的培养，加强复杂问题求解、系统思维、跨界沟通等软技能训练，培养出能够驾驭AI的“战略型人才” [12]