人工智能對金融新質生產力提升的影響機制研究

摘 要：本文聚焦人工智能對金融新質生產力提升的影響機制展開研究。在闡述人工智能和金融新質生產力理論基礎及二者關系的基礎上，深入剖析其影響機制。人工智能從業務流程自動化、智能客服與精準營銷、優化資源配置等方面提高金融服務效率；在宏觀和微觀層面助力金融資源完成優化配置；通過構建精準客戶畫像和推動服務智能化變革創新金融服務模式；依靠提升風險識別預警能力和優化風險評估模型強化金融風險管理。從金融新質生產力視角看，人工智能具有創新驅動、效率提升、資源優化配置和風險防控等作用，有助于全方位推動金融行業發展。但人工智能在金融領域的賦能受企業內部因素和外部環境因素影響。因此，本文建議加大技術研發與應用投入，推動金融業務流程改造升級，從而更好地發揮人工智能的作用，提升金融新質生產力。

關鍵詞：人工智能；金融新質生產力；金融創新；科技賦能；產業升級；資源優化配置

中圖分類號：F49；F124.3 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）04（a）--04

隨著科技的飛速發展，人工智能已成為推動各行業變革的重要力量，金融領域也不例外。新質生產力作為一種先進的生產力形態，在經濟高質量發展中扮演著關鍵角色。金融新質生產力的提升，對于優化金融資源配置、提高金融服務效率、推動金融創新等具有重要意義。人工智能憑借其強大的技術優勢，已深度滲透到金融行業的各個環節，為金融新質生產力的提升提供了新的機遇和途徑。

國內外學者對人工智能在金融領域的應用進行了廣泛研究。在人工智能對金融服務效率的影響方面，部分研究表明，人工智能技術的應用能夠顯著提高金融服務的速度和準確性，如自動化客服和智能投顧的使用，極大提升了客戶服務體驗。在金融資源配置優化上，相關研究指出，人工智能可以通過大數據分析和智能算法，更精準地評估客戶信用風險和市場需求，從而實現金融資源的高效配置。對于金融創新的推動作用，學者們發現人工智能催生了眾多新型金融產品和服務模式，拓展了金融業務邊界。在風險防控領域，人工智能能夠實時監測和預警金融風險，提高金融機構的風險管理能力[1]。然而，目前的研究在人工智能對金融新質生產力影響機制的系統性分析方面仍存在不足，尚未形成全面、深入的理論體系。

基于此，本文旨在深入探討人工智能對金融新質生產力提升的影響機制，通過理論分析的方法揭示其內在作用路徑，并針對存在的問題提出相應對策建議，以期為金融行業的智能化發展提供理論支持和實踐指導。

1 人工智能與金融新質生產力的理論基礎

1.1 人工智能的概念與發展

人工智能本質上是通用目的技術和關鍵使能技術，具有創新性、高效性、自主性、通用性等特征優勢[2]。作為通用目的技術，其典型特征是互補性創新，能在各個應用領域產生創新溢出效應；關鍵使能技術則可幫助經營主體拓展延伸認知能力與實踐能力的邊界，給生產力帶來質的飛躍。人工智能基于算力、算法和算據三大基礎資源，執行原本由人類完成的特定復雜任務，創造類似人類行為的感知、推理和行動，為新質生產力提升提供算力、算法、數據這三個全新要素[3]。

在數據生命周期的各個階段，人工智能都扮演著重要角色。在數據生成階段，人工智能可以生成多種內容，還能根據用戶行為和偏好產生新的用戶行為數據。在數據采集階段，利用傳感器、網絡爬蟲等工具自動采集數據。在數據整合階段，運用機器學習算法識別數據源之間的映射規則并執行數據轉換和整合。在數據分析階段，借助自動化機器學習工具選擇和優化模型進行分析。在數據共享和應用階段，人工智能充分體現數據要素跨行業融合特性和多場景應用潛力，如在金融科技領域提升風險評估準確性和金融服務普惠性[4]。

1.2 金融新質生產力的內涵與特征

金融新質生產力是在金融領域中，通過技術創新、生產要素優化配置和產業深度轉型升級而催生的一種先進生產力形態。它以創新為核心驅動力，強調金融服務的精準性、高效性和智能化，涵蓋先進的金融科技技術、高素質的金融人才、創新的金融產品和服務等構成要素[5]。新質生產力代表一種生產力躍遷，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態，其本質是新質生產力的改造與舊生產力的迭代升級過程，核心在于要素稟賦演進與全要素生產率的提升[6]。

金融新質生產力具有高科技、高效能、高質量的特征。高科技體現在依賴人工智能、大數據等前沿技術；高效能表現為能夠高效地滿足市場多樣化的金融需求，提升金融資源配置效率；高質量則體現在推動金融行業向更高層次發展，提供更優質的金融服務。與傳統金融生產力相比，金融新質生產力更加注重科技創新的應用，通過創新驅動來實現生產力的提升[7]。

1.3 人工智能與金融新質生產力的關系

人工智能與金融新質生產力之間存在緊密聯系。首先，人工智能是金融新質生產力的關鍵驅動力，為金融新質生產力的發展提供了強大的技術支撐。隨著社會發展的不斷演進，黨的十九屆四中全會明確提出勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等七項生產要素[8]。在數字經濟時代，數據成為關鍵生產要素，被譽為“第一生產要素”，其與人工智能技術相結合，能夠產生超越傳統生產方式的創新性解決方案[9]。人工智能與金融領域的各生產要素相互融合，優化資源配置，推動金融新質生產力的發展。其次，金融新質生產力的發展也為人工智能技術在金融領域的應用提供了廣闊空間，兩者相互促進，共同推動金融行業的智能化變革。在實際應用中，人工智能技術可以幫助金融機構更準確地評估風險、優化投資決策，提高金融服務的個性化水平，金融與新質生產力的融合催生了眾多金融創新成果。創新不僅改變了金融服務的方式和形態，還拓展了金融服務的邊界，為金融行業帶來新的業務增長點和發展機遇，推動金融行業向更高層次發展。

2 人工智能對金融新質生產力提升的影響機制

人工智能對金融新質生產力的提升具有多維度、深層次的影響機制，這一影響在金融服務模式創新、資源配置優化、風險管理強化及與實體經濟融合的深化等方面均有顯著體現。隨著人工智能技術快速發展，其在金融領域的應用日益廣泛，正逐步重塑金融行業的發展格局，為金融新質生產力的提升注入強大動力。

2.1 提高金融服務效率

人工智能從多方面顯著提高金融服務效率，有力推動金融新質生產力的提升。當下，人工智能的應用為金融行業帶來了全新變革，其作用于金融服務的各個環節，重塑金融服務流程，已成為提升金融新質生產力的關鍵力量。

在業務流程自動化方面，人工智能實現了金融業務的高效處理。以往，金融業務如貸款審批、賬戶結算等依賴大量人工操作，流程煩瑣、耗時久。如今，智能系統能依據預設程序快速處理任務。在貸款審批時，通過機器學習算法對客戶信用數據、財務狀況進行分析，瞬間完成風險評估，幾分鐘內即可給出審批結果，極大地縮短了業務辦理周期，提高了金融服務的及時性。

在智能客服與精準營銷方面，人工智能也發揮了關鍵作用。智能客服借助自然語言處理技術，可以快速理解客戶問題，提供準確解答，實現24小時在線服務，提升客戶滿意度。同時，人工智能還可對海量客戶數據進行挖掘分析，構建精準客戶畫像，實現金融產品的精準營銷。

在優化資源配置效率方面，人工智能同樣效果顯著。通過大數據分析，金融機構能夠精準把握市場趨勢和客戶需求，合理分配資金。借助智能算法，優化投資組合，提高資金回報率。人工智能還助力金融機構快速匹配資金供需雙方，減少信息不對稱，提升金融資源配置效率，為金融新質生產力的提升奠定堅實基礎。

2.2 金融資源配置

在宏觀經濟領域，人工智能可以助力金融監管部門和決策機構全面分析經濟數據、行業發展趨勢和政策導向。通過大數據分析和智能算法，人工智能可為資源配置提供科學依據，引導資金流向國家戰略重點支持領域，如科技創新、綠色發展等產業，有助于推動產業結構優化升級，促進經濟的可持續發展。人工智能還能協助監測宏觀經濟運行中的風險，及時發現潛在的經濟失衡和金融風險，為宏觀調控提供決策支持，保障金融市場穩定運行，為金融新質生產力創造良好的宏觀環境。

從微觀角度，人工智能可以幫助金融機構更精準地評估企業和項目的價值與風險。通過對企業財務數據、市場競爭力、發展前景等多方面信息進行綜合分析，金融機構能更準確地判斷企業的融資需求和還款能力，實現金融資源的精準投放。利用機器學習算法對海量企業數據進行分析，金融機構可以篩選出具有高成長潛力的企業，為其提供資金支持，提高金融資源的配置效率，促進企業發展，進而提升金融新質生產力在微觀經濟主體中的作用效果[10]。

2.3 創新金融服務模式

人工智能憑借其強大的數據處理與分析能力，深入挖掘客戶多維度數據，包括交易記錄、消費習慣、投資偏好等，構建精準的客戶畫像。通過機器學習算法，精準把握客戶需求，為不同客戶量身定制個性化的金融產品與服務。這一模式打破了傳統金融服務的同質化局限，提高了金融服務的精準度和針對性，增強了金融機構對客戶的吸引力和服務能力。

人工智能技術推動金融服務方式向智能化方向變革。智能客服利用自然語言處理技術，實現與客戶的自然流暢交互，快速準確解答客戶咨詢，處理常見業務問題，顯著提升服務效率和客戶滿意度[11]。

2.4 金融風險管理

金融行業面臨復雜多樣的風險，人工智能技術極大提升了風險識別和預警的能力。借助大數據和機器學習算法，金融機構可以對海量金融數據進行實時監測和深度分析，及時發現潛在風險點。通過對客戶交易數據、市場波動數據等進行實時分析，能夠及時識別異常交易行為和潛在的市場風險，如利用深度學習算法構建風險預警模型，提前預測金融市場的波動，為金融機構提供風險預警，從而及時采取措施應對風險，降低風險損失[12]。

人工智能優化了金融風險評估模型，使風險評估更加科學準確。傳統風險評估方法往往依賴有限的數據和經驗，存在一定的局限性。而人工智能則通過整合多源數據，包括結構化和非結構化數據，運用復雜的算法進行建模和分析，能夠更全面、準確地評估風險。在信用風險評估中，人工智能可以綜合考慮客戶的多種信息，構建更精準的信用評估模型，為金融機構的信貸決策提供更可靠的依據，提高金融機構的風險管理水平，保障金融新質生產力穩定發展[13]。

3 金融新質生產力視角下的人工智能效應

在金融新質生產力的發展進程中，人工智能扮演著關鍵角色，發揮了多方面的重要效應。人工智能為金融新質生產力帶來了創新驅動效應，可推動金融產品、服務模式和業務流程實現創新；具有效率提升效應，可增強金融服務的精準性與及時性；具備資源優化配置效應，可改善金融資源的配置效率；具備風險防控效應，可有效提升金融機構風險識別與應對能力。這些效應有力地推動了金融新質生產力的發展。

3.1 創新驅動效應

人工智能成為金融創新的核心動力，全方位推動金融產品、服務模式和業務流程實現創新變革。人工智能驅動金融產品創新呈現出多元化和個性化的特點。在投資領域，智能投顧是典型代表，它借助機器學習和大數據分析技術，能根據投資者的風險偏好、財務狀況、投資目標等多維度信息，精準定制個性化投資組合。

人工智能推動金融服務模式向智能化、便捷化方向轉變。智能客服的廣泛應用顯著提升了服務效率和客戶體驗，促進了金融服務的線上化和遠程化。線上金融服務平臺借助人工智能技術，實現了業務的自助辦理和遠程操作，客戶無需前往實體網點，通過手機銀行、網上銀行等平臺就能便捷地完成賬戶管理、轉賬匯款、貸款申請等各類金融業務，突破了時間和空間限制，極大地提高了金融服務的可獲得性。

人工智能實現了金融業務流程的自動化和智能化，可大幅提高運營效率。在貸款審批流程中，人工智能系統可以快速收集、分析客戶的信用數據、財務狀況、消費行為等多維度信息，并自動完成審批決策，能夠顯著縮短審批時間，提高審批效率。人工智能在金融交易結算流程中也發揮著重要作用，通過區塊鏈技術與人工智能的結合，實現交易的自動化結算與清算，提高交易的透明度和安全性，降低交易成本，加快資金流轉速度，促進金融市場高效運行。

3.2 效率提升效應

在金融新質生產力的視角下，人工智能的效率提升效應體現在金融服務的各個環節，極大地改變了金融行業的運作模式，提升了整體運行效率。人工智能借助大數據分析、智能算法及自動化流程等技術手段，實現金融服務的精準化、高效化，有效降低了成本，增強了金融機構的競爭力。

人工智能通過大數據分析和智能算法，能夠深度挖掘客戶信息，精準把握客戶需求，從而提供個性化、定制化的金融服務。在信貸業務中，它可以綜合分析客戶的信用記錄、消費行為、收入狀況等多維度數據，精準評估客戶信用風險，合理確定貸款額度和利率，不僅降低了違約風險，還提高了金融機構的資金配置效率。

在金融交易領域，人工智能的應用顯著提升了交易速度和效率。智能交易系統借助高速算法，能夠迅速捕捉市場變化，及時做出交易決策并自動執行交易指令。在高頻交易中，人工智能算法可以在極短的時間內完成大量交易操作，抓住稍縱即逝的市場機會，提高資金的周轉效率。人工智能還能有效減少人為因素對交易的干擾，降低交易風險。

人工智能實現了金融業務流程的自動化和智能化，從而大幅降低了金融機構的運營成本。在貸款審批流程中，人工智能系統可以自動收集、整理和分析客戶資料，快速完成審批工作，減少了人工審核所需的大量時間和人力成本。一些金融機構利用人工智能技術，將貸款審批時間從傳統的數天甚至數周縮短至幾分鐘，大大提高了審批效率，同時降低了人力成本。人工智能在數據處理和分析方面的高效性，也減少了因人工操作失誤而帶來的潛在損失。人工智能可對海量數據進行快速、準確的處理，避免人工處理數據時可能出現的錯誤，提高數據的質量和可靠性，進而降低金融機構的運營風險和成本。

3.3 資源優化配置效應

在金融資源配置方面，人工智能發揮著重要作用，可顯著改善資源配置效率。它能夠精準分析市場信息，把握資金的合理流向，引導金融資源向更具潛力和價值的領域流動。借助大數據和智能算法，人工智能可對企業的發展前景、盈利能力和風險狀況進行全面評估，使金融機構能夠更準確地選擇投資對象，將資金精準配置到優質企業和項目中，提高金融資源的利用效率，并促進金融市場健康發展。

3.4 風險防控效應

人工智能為金融風險防控提供了強大支持，有效提升了金融機構的風險識別和應對能力。通過實時監測金融市場數據和交易行為，人工智能能夠及時發現潛在風險，并迅速發出預警信號。利用機器學習算法對海量數據進行分析，可識別出異常交易模式和潛在風險點，為風險防控提供有力依據。在信用風險評估中，能更準確地評估客戶信用狀況，提前預防信用風險，保障金融體系穩定運行。

4 結論與建議

4.1 結論

在金融領域，人工智能的發展正以前所未有的態勢重塑行業格局，對金融新質生產力的提升起到關鍵推動作用。憑借其強大的技術實力，人工智能能全方位滲透至金融的各個環節，在多個維度上為金融新質生產力的發展注入活力。在服務效率方面，人工智能的應用顯著提升了金融服務的速度與質量，智能客服與智能投顧的廣泛運用，極大地改善了客戶體驗；在資源配置領域，大數據分析和智能算法的助力，使金融機構能夠更精準地把握客戶信用風險和市場需求，實現金融資源的優化配置，提升配置效率；在創新層面，人工智能成為推動金融創新的重要引擎，催生出一系列新型金融產品和服務模式，拓展了金融業務邊界；在風險防控層面上，人工智能憑借實時監測和預警能力，有效增強了金融機構抵御風險的能力，進而為金融穩定保駕護航。

然而，人工智能在金融領域的賦能效果并非一成不變，也受諸多因素綜合影響。從企業內部因素來看，企業的人才密度、人工智能應用水平、綠色創新水平、所有制結構、政府補貼力度及資產稟賦狀況等均會導致人工智能對金融新質生產力的賦能效果呈現出差異。從外部環境因素考量，地區的教育水平和市場一體化程度在人工智能賦能金融新質生產力的過程中扮演著重要的調節角色。教育水平較高的地區，擁有更豐富的高素質人才資源，能夠為人工智能在金融領域的應用提供有力的智力支持，強化賦能效果。

4.2 建議

為加大技術研發與應用投入，政府和企業應加大對人工智能技術研發的投入力度，支持人工智能算法、框架、芯片及配套軟件平臺等基礎技術的自主創新，提高人工智能在金融領域的應用水平，鼓勵金融機構積極應用人工智能技術，推動金融業務流程改造升級，優化傳統的生產方式和商業模式，發揮人工智能在金融發展中的重要作用，提升金融新質生產力。

參考文獻

王坤. 人工智能技術在金融機構風險管理方面的應用前景[J]. 全國流通經濟， 2024（23）： 161-164.

徐維祥，石伊凡，周建平. 人工智能對新質生產力發展的影響： 基于長江經濟帶的實證研究[J]. 浙江工業大學學報（社會科學版）， 2024， 23（4）： 404-413.

吳沁沁，周代數.人工智能技術創新對企業新質生產力的賦能效應研究[J/OL].新疆社會科學，1-24[2025-02-27].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/65.1211.F.20250217.1439.002.html.

劉航，徐翔，孫寶文. 數字經濟驅動新質生產力發展的理論邏輯與機制路徑： 基于“技術—經濟”分析框架的視角[J]. 中央財經大學學報， 2025（1）： 5-15.

薛姚，衛劍.人工智能對區域經濟高質量發展的影響研究[J].中國商論， 2024，33（14）：15-18.

刁海璨.企業基礎研究與新質生產力培育[J/OL].數量經濟技術經濟研究，1-22[2025-02-27].https：//doi.org/10.13653/j.cnki.jqte.20250211.001.

陸岷峰. 新質生產力視角下的科技金融創新研究[J]. 探求， 2025（1）： 26-34.

奉國和，楊曉駿，鄧偉偉.“數智×”驅動新質生產力發展的機制與框架[J/OL].圖書館論壇，1-12[2025-02-27].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/44.1306.G2.20250206.1628.002.html.

王海杰，王開陽. 數據要素驅動新質生產力發展的機制、挑戰與應對措施[J]. 中國流通經濟， 2025， 39（1）： 3-13.

郭強華，郭斐斐. 數字化轉型與企業新質生產力： 理論機制與實證檢驗[J]. 統計與決策， 2025（1）： 17-22.

鄒家繼. 基于新質生產力視角的金融行業風險管理研究[J]. 全國流通經濟， 2024（22）： 177-180.

黃錚，徐鵬，劉彥佐. 金融科技賦能農業新質生產力的路徑研究[J]. 農業展望， 2024， 20（11）： 23-30.

程開炳.數字技術賦能供應鏈企業管理效能提升研究： 以京東公司為例[J].中國商論，2025，34（1）：86-89.