人工智能助推金融服務(wù)實體經(jīng)濟的技術(shù)邏輯與實踐路徑

中圖分類號：F832;F124.3 文獻標志碼：A 文章編號：1001-862X(2025)04-0140-010

實體經(jīng)濟是經(jīng)濟發(fā)展的根基，服務(wù)實體經(jīng)濟是金融立業(yè)之本。2023年，中央金融工作會議指出“堅持把金融服務(wù)實體經(jīng)濟作為根本宗旨\"[1]2024年，《中共中央關(guān)于進一步全面深化改革推進中國式現(xiàn)代化的決定》強調(diào)“積極發(fā)展科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融，加強對重大戰(zhàn)略、重點領(lǐng)域、薄弱環(huán)節(jié)的優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)”[2]，為金融服務(wù)實體經(jīng)濟、深化金融體制改革指明了方向。

金融發(fā)展為科技創(chuàng)新活動提供資金支持，人工智能(Artificial Intelligence，AI)迅猛發(fā)展也在深刻改變金融行業(yè)的組織形式與業(yè)務(wù)范式。當前，人工智能已廣泛應(yīng)用于風控建模、信用評估、智能客服、欺詐識別、投資組合管理等場景，推動形成了智能金融、數(shù)字金融的新生態(tài)。在銀行經(jīng)營管理方面，金融機構(gòu)應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)可實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動收集及模型自動評估，提高銀行風險甄別和監(jiān)管能力，促進業(yè)務(wù)效率提升[3]；在銀企對接方面，金融科技帶來的先進信息技術(shù)與豐富數(shù)據(jù)要素，增強了銀行信息搜尋能力，有效緩解銀企間信息不對稱問題[4]。具體地，張駿和郭娜基于銀企關(guān)聯(lián)視角，論證銀行通過算法識別等技術(shù)手段優(yōu)化資金流動性，擴大實體經(jīng)濟可貸資金池，并通過風險管理提高企業(yè)融資效率，助力實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。[5]人工智能在金融領(lǐng)域已從初步探索階段進入規(guī)?；瘧?yīng)用階段，商業(yè)銀行利用AI技術(shù)優(yōu)化信貸流程、保險公司基于大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準定價、證券機構(gòu)發(fā)展量化交易和智能投顧均取得顯著成效。為打好智能金融時代實體經(jīng)濟發(fā)展根基，AI在顯著提升金融資源配置效率和風險管理能力的同時，不僅要實現(xiàn)金融領(lǐng)域價值再創(chuàng)造，也要直面壯大實體經(jīng)濟的技術(shù)難題，破除AI從基礎(chǔ)應(yīng)用向個性應(yīng)用過渡的壁壘，加快構(gòu)建中國特色現(xiàn)代金融體系。

一、人工智能助推金融服務(wù)實體經(jīng)濟的技術(shù)邏輯

在全球化、數(shù)字化浪潮引領(lǐng)下，金融業(yè)正站在人工智能領(lǐng)銜的科技革命潮頭，金融科技領(lǐng)域必將迎來新一輪技術(shù)革命，推動金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向智能化新階段。人工智能在金融領(lǐng)域的發(fā)展從以電子支付和數(shù)字管理為代表的萌芽階段，向利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接金融產(chǎn)品、服務(wù)和終端的滲透階段過渡，逐步進入以人工智能大模型、大數(shù)據(jù)與金融系統(tǒng)變革為主的深度融合階段。一方面，人工智能的大模型應(yīng)用和大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)能夠支持語言、視覺、語音等多模態(tài)交互，并展現(xiàn)出更高級別的邏輯推理能力，助力金融機構(gòu)服務(wù)優(yōu)化、區(qū)域內(nèi)資源共享、金融行業(yè)效率提升；另一方面，數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的“三駕馬車”，推動人工智能更新迭代，通過基礎(chǔ)層驅(qū)動優(yōu)化實現(xiàn)技術(shù)層創(chuàng)新突破，持續(xù)開發(fā)機器學習、語義識別、數(shù)字孿生、智能語音和計算機視覺等細分領(lǐng)域，加強應(yīng)用層與金融業(yè)深度融合。同時，用戶反饋助力人工智能技術(shù)優(yōu)化，形成互惠互利良性循環(huán)，逐漸邁向智能金融時代。

(一)以技術(shù)為基礎(chǔ)：構(gòu)建金融新基建

在數(shù)字經(jīng)濟時代，人工智能等新興技術(shù)正深刻嵌入金融體系，推動金融基礎(chǔ)設(shè)施向智能化、平臺化、融合化演進。人工智能從微觀主體、區(qū)域生態(tài)、產(chǎn)業(yè)融合三個維度，重構(gòu)智能金融基礎(chǔ)設(shè)施。第一，在微觀層面，人工智能重塑金融機構(gòu)的客戶服務(wù)與運營流程，推動智能助手、流程自動化和語義識別系統(tǒng)等技術(shù)深度應(yīng)用于開戶審核、客戶咨詢、產(chǎn)品推薦等日常業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。隨著智能體在金融場景中的廣泛部署，金融機構(gòu)的服務(wù)效率得到顯著提升。研究表明，AI技術(shù)能夠處理消費者數(shù)字足跡的信息內(nèi)容，結(jié)合征信機構(gòu)評分，顯著降低消費者違約概率，總體減少信貸風險。[7第二，在區(qū)域?qū)用妫珹I部署重塑地方金融服務(wù)的供給邏輯。一方面，AI通過智能終端、數(shù)據(jù)建模等手段降低金融服務(wù)的“邊際成本”，助力“下沉式\"金融服務(wù)成為可能，極大提升了偏遠地區(qū)、弱勢群體的金融可達性；另一方面，金融服務(wù)模式由“產(chǎn)品導(dǎo)向\"轉(zhuǎn)向“平臺導(dǎo)向”，服務(wù)渠道實現(xiàn)線上化、智能化，擴大了客群覆蓋率，服務(wù)功能由單一信貸支付向智能投顧、嵌入式保險等場景化方向延伸。技術(shù)創(chuàng)新不僅拓展了金融“能服務(wù)誰”“服務(wù)什么\"的邊界，也推動其運行模式邁向更加智能、高效與包容的新時代。第三，在產(chǎn)業(yè)層面，AI通過提升異構(gòu)數(shù)據(jù)處理與實時計算能力，為“金融 + 產(chǎn)業(yè)\"融合提供支撐性基礎(chǔ)設(shè)施。例如，螞蟻集團網(wǎng)商銀行推出的“百靈”風控系統(tǒng)，能夠在企業(yè)僅有少量歷史數(shù)據(jù)的情況下，通過其在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的上下游關(guān)系構(gòu)建信用圖譜，對中小企業(yè)進行融資支持。

(二)以數(shù)據(jù)為核心：釋放金融數(shù)據(jù)價值

人工智能時代，數(shù)據(jù)不僅是信息的載體，更成為驅(qū)動金融決策與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)鍵引擎。伴隨數(shù)據(jù)獲取廣度與深度的提升，金融機構(gòu)對人工智能的應(yīng)用持續(xù)加深，推動風控、產(chǎn)品與流程等領(lǐng)域加速向智能化轉(zhuǎn)型。第一，在風險管理領(lǐng)域，金融機構(gòu)通過應(yīng)用機器學習算法的非參數(shù)模型對交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和外部宏觀數(shù)據(jù)的融合分析，實現(xiàn)了對信用風險與市場風險的動態(tài)識別與預(yù)測，從而替代傳統(tǒng)靜態(tài)指標體系，實現(xiàn)風控模型的實時更新與自適應(yīng)調(diào)整。[8]以深度學習架構(gòu)為核心的風控系統(tǒng)顯著提升了違約概率預(yù)測與欺詐識別的準確率，形成智能決策范式。[9]第二，在產(chǎn)品創(chuàng)新領(lǐng)域，金融機構(gòu)不再依賴統(tǒng)一化的產(chǎn)品推送邏輯，而是借助大數(shù)據(jù)分析挖掘客戶偏好、生命周期特征與消費行為，實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計的個性化與分層定價。例如，智能投顧平臺基于用戶風險承受能力與資產(chǎn)配置偏好，自動生成組合方案，并可在市場變動時自動調(diào)整結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)“千人千面\"的動態(tài)服務(wù)。第三，在業(yè)務(wù)流程領(lǐng)域，AI將數(shù)據(jù)從靜態(tài)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為動態(tài)決策因子，用于用戶識別和實時決策，推動信貸、理財、保險等產(chǎn)品實現(xiàn)個性化定制與實時迭代。[10]總體來看，數(shù)據(jù)驅(qū)動正從底層重塑金融決策邏輯與產(chǎn)品供給方式，為金融服務(wù)體系的智能化、精細化與高質(zhì)量發(fā)展提供堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。

(三)以算力為支撐：保障高效智能運算

算力不僅是人工智能賦能金融的技術(shù)底座，更是智能金融體系實現(xiàn)高效、安全、智能運行的重要支撐。2024年，我國數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)新躍升，算力總規(guī)模達到280EFLOPS（每秒百億億次浮點運算，F(xiàn)P32)，累計建成5G基站425.1萬個，移動物聯(lián)網(wǎng)(蜂窩)終端用戶數(shù)達26.56億戶，八大樞紐節(jié)點地區(qū)各類新增算力占全國新增算力的 60% 以上。①東西部算力協(xié)調(diào)發(fā)展推動普惠金融縱深開展。在AI廣泛嵌入金融業(yè)務(wù)的背景下，算力作為新型生產(chǎn)力，正成為智能金融高效運行的核心支撐。金融場景具有數(shù)據(jù)密度大、響應(yīng)實時性強、模型復(fù)雜性高的特征，在信用風險識別、智能投顧服務(wù)與高頻交易中，均依賴強大的運算能力以保障模型訓練的效率與精度。傳統(tǒng)CPU難以滿足金融AI系統(tǒng)在大規(guī)模并行計算與低延遲響應(yīng)方面的需求，GPU、TPU及FPGA等異構(gòu)計算架構(gòu)逐漸成為金融科技部署的主流算力云平臺，實現(xiàn)區(qū)域、行業(yè)間算力高效互補聯(lián)動。[]盡管DeepSeek降低了算力門檻，但算力需求卻遵循“杰文斯悖論”②逐漸攀升。銀行從傳統(tǒng)的信用評分邏輯回歸模型(幾千參數(shù))轉(zhuǎn)向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(百萬甚至億級參數(shù))，若在客戶違約預(yù)測中使用Transformer結(jié)構(gòu)模型，那么訓練一次模型所需算力是傳統(tǒng)模型的上百倍。人工智能逐漸從判別式走向生成式，金融機構(gòu)需要構(gòu)建更靈活的算力架構(gòu)以滿足交互過程中的算力需求。例如，招商銀行在風險管理與客戶畫像中引入基于GPU的分布式深度學習平臺，實現(xiàn)模型的快速迭代與精準預(yù)測。同時，國家層面正通過“東數(shù)西算”工程優(yōu)化算力空間布局，推動構(gòu)建金融專用智能計算中心，以滿足模型實時性與數(shù)據(jù)安全性的雙重需求。各大科技平臺也積極加快自主算力系統(tǒng)建設(shè)，比如阿里巴巴自研含光800芯片、騰訊部署面向金融行業(yè)的超算平臺，進一步提升金融服務(wù)系統(tǒng)在安全場景下的穩(wěn)定性與響應(yīng)速度。

（四)以算法為驅(qū)動：優(yōu)化金融服務(wù)流程

在人工智能加速融入金融體系的進程中，算法已成為推動服務(wù)流程再造和決策優(yōu)化的關(guān)鍵驅(qū)動要素。近年來，金融機構(gòu)廣泛采用深度學習等算法技術(shù)，在用戶行為建模、資產(chǎn)配置建議生成、差異化產(chǎn)品推薦、盡職調(diào)查與信貸評估等關(guān)鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)業(yè)務(wù)效率的大幅提升。從技術(shù)邏輯來看，算法為金融服務(wù)與決策智能化提供可解釋性強、動態(tài)更新、自我進化的能力支撐。傳統(tǒng)流程高度依賴人工經(jīng)驗與靜態(tài)規(guī)則，易受主觀判斷偏差和信息不完全制約，而基于算法的智能系統(tǒng)能夠自動識別變量間的非線性關(guān)系，從而實現(xiàn)風險識別、客戶分層與產(chǎn)品定價等環(huán)節(jié)的精準化。算法還能通過持續(xù)學習實現(xiàn)策略動態(tài)優(yōu)化，在資產(chǎn)配置中，通過強化學習模型采用動態(tài)對沖措施，增強抗波動能力[12]；在客戶服務(wù)中，通過自然語言處理技術(shù)構(gòu)建智能客服系統(tǒng)，實現(xiàn)對用戶意圖的自動識別。算法為金融系統(tǒng)實現(xiàn)了從“經(jīng)驗導(dǎo)向\"到“數(shù)據(jù)導(dǎo)向\"再到“模型驅(qū)動”的結(jié)構(gòu)性躍遷，在提升流程效率的同時，增強了金融服務(wù)的可擴展性與透明度。已有大量的國內(nèi)銀行在信貸風險管理中引入機器學習模型，使用AI算法進行用戶還款意愿預(yù)測、授信額度測算及風險預(yù)警，AI算法已度過或正在度過規(guī)?；渴痣A段。例如，中國工商銀行建成千億級金融大模型算法矩陣，通過模型訓練、模態(tài)與應(yīng)用協(xié)同，較好滿足各類金融場景應(yīng)用需求，增強行業(yè)普適性。算法引入不僅重塑金融服務(wù)的技術(shù)路徑，也為提升業(yè)務(wù)精度與客戶滿意度提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的新范式。

二、人工智能助推金融服務(wù)實體經(jīng)濟的應(yīng)用場景

人工智能通過構(gòu)建金融基礎(chǔ)設(shè)施、釋放金融數(shù)據(jù)價值、提供智能高效算力、算法驅(qū)動優(yōu)化金融服務(wù)流程，有助于把握實體經(jīng)濟部門的金融需求，助力金融服務(wù)實體經(jīng)濟的國家戰(zhàn)略目標落地。2025年《國務(wù)院政府工作報告》強調(diào)“持續(xù)推進人工智能 + 行動”，并指出“完善科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融標準體系和基礎(chǔ)制度”。[13]人工智能不僅從技術(shù)層面賦能金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型，更為實體經(jīng)濟發(fā)展提供金融“加速器”，在金融“五篇大文章\"應(yīng)用場景中打通實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“最后一公里”。

（一)人工智能驅(qū)動創(chuàng)新引擎，提升科技金融應(yīng)用效率

《中共中央關(guān)于進一步全面深化改革推進中國式現(xiàn)代化的決定》提出，“構(gòu)建同科技創(chuàng)新相適應(yīng)的科技金融體制，加強對國家重大科技任務(wù)和科技型中小企業(yè)的金融支持，完善長期資本投早、投小、投長期、投硬科技的支持政策\"[2]。一方面，科技金融通過優(yōu)化金融工具體系，為科技創(chuàng)新活動提供資金支持，助力企業(yè)獲取長期貸款；另一方面，科技金融為企業(yè)建立全方位的風險保障，提振企業(yè)創(chuàng)新信心。[4由于科技企業(yè)普遍面臨“輕資產(chǎn)、高不確定性、長周期\"的融資難題，金融機構(gòu)難以有效識別其真實價值和信用風險，融資結(jié)構(gòu)性錯配問題突出。AI引入為這一難題提供了解決方案，其在信息挖掘、信用建模、風險定價等方面的優(yōu)勢，推動金融體系精準識別和評估科技型企業(yè)，提高金融創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的能力。在應(yīng)用層面，AI嵌入科技金融業(yè)務(wù)流程，通過創(chuàng)新“場景 + 智能體”應(yīng)用模式，提高金融服務(wù)效率并降低運營成本。例如，新網(wǎng)銀行針對科創(chuàng)型企業(yè)特征制定靈活信貸政策，打造基于大模型的智能服務(wù)平臺“識卷”，智能化處理個人客戶十余種授信自證數(shù)據(jù)，通過深度融合多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，為處于不同生命周期的企業(yè)提供個性化融資方案。人工智能不僅成為科技金融運行機制的技術(shù)革新，更是推動金融體系更好服務(wù)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的關(guān)鍵引擎。

（二)人工智能助力綠色產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化綠色金融應(yīng)用流程

綠色金融是為支持環(huán)境改善、應(yīng)對氣候變化和資源節(jié)約高效利用的經(jīng)濟活動，即對環(huán)保、節(jié)能、清潔能源、綠色交通、綠色建筑等領(lǐng)域的項目投融資、項目運營、風險管理等所提供的金融服務(wù)。金融機構(gòu)能夠融合綠色發(fā)展理念，引導(dǎo)社會資金流向環(huán)境友好型企業(yè)和產(chǎn)業(yè)，帶動經(jīng)濟社會全面綠色轉(zhuǎn)型。[15由于綠色項目和產(chǎn)業(yè)的投資回報周期較長，且高污染企業(yè)具有重資產(chǎn)特征和更大的信貸風險，傳統(tǒng)金融機構(gòu)難以支持該類企業(yè)可持續(xù)發(fā)展，導(dǎo)致投資中斷、授信級別較低以及策略性綠色創(chuàng)新現(xiàn)象頻發(fā)。AI在大數(shù)據(jù)處理、圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域的優(yōu)勢，能有效提升綠色項目篩選效率和環(huán)境效益評估能力。一方面，通過遙感技術(shù)結(jié)合圖像識別算法，實時監(jiān)測企業(yè)碳排放水平和污染行為，突破傳統(tǒng)綠色認證中依賴企業(yè)自報的局限性；另一方面，基于自然語言處理的AI模型可從非結(jié)構(gòu)化文本中自動提取ESG相關(guān)信息，對企業(yè)環(huán)境績效、氣候戰(zhàn)略、可持續(xù)發(fā)展等進行動態(tài)分析與量化評分，增強金融機構(gòu)在綠色信貸、綠色債券發(fā)行和綠色投資決策中的信息基礎(chǔ)。同時，生成式AI和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)正在被用于構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈碳排放圖譜，助力金融機構(gòu)在資產(chǎn)組合層面識別“隱形排放”與轉(zhuǎn)型風險，為綠色資產(chǎn)證券化提供更精細的底層標簽。AI驅(qū)動的氣候情景分析模型還將量化因子嵌入信用風險參數(shù)，實現(xiàn)對貸款組合的動態(tài)評估，為銀行風險資產(chǎn)管理提供決策支持。此外，人工智能將有助于提升綠色金融監(jiān)管效能，通過構(gòu)建智能化監(jiān)管沙箱和AI風控模型，推動監(jiān)管機構(gòu)及時預(yù)警和防范虛假問題，實現(xiàn)綠色金融市場更加規(guī)范發(fā)展。

(三)人工智能打破服務(wù)壁壘，拓寬普惠金融應(yīng)用范圍

普惠金融是立足機會平等要求和商業(yè)可持續(xù)原則，以可負擔的成本為有金融服務(wù)需求的社會各階層和群體提供適當、有效的金融服務(wù)。伴隨數(shù)字技術(shù)廣泛應(yīng)用，數(shù)字普惠金融在促進包容性增長[16]、縮小城鄉(xiāng)差距[17]以及提高居民消費能力[18]等方面發(fā)揮重要作用。AI應(yīng)用為擴大中小微企業(yè)信用記錄、覆蓋長尾用戶、減少金融排斥提供了全新路徑。在信息獲取方面，AI借助非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行多維度畫像建模，實現(xiàn)“弱征信”人群的信用重建，特別是在農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體、靈活就業(yè)群體等傳統(tǒng)金融服務(wù)覆蓋不足的領(lǐng)域，語義識別、遠程圖像采集等方式可實現(xiàn)更低門檻、更本地化的客戶識別機制，從源頭緩解“看不見、評不準”的問題；在風控環(huán)節(jié)，基于機器學習的風險預(yù)測模型可自動迭代優(yōu)化，有效控制小額高頻業(yè)務(wù)中的違約風險，AI可根據(jù)用戶行為的動態(tài)變化實時調(diào)整授信策略，實現(xiàn)“行為即信用”，構(gòu)建更具彈性和韌性的風控體系，相比傳統(tǒng)依賴歷史數(shù)據(jù)和人工審批的路徑，智能風控顯著縮短評估周期并降低誤判率；在服務(wù)觸達方面，智能客服、語音識別與遠程身份驗證等技術(shù)極大降低了運營成本，擴大了金融機構(gòu)的服務(wù)半徑。AI技術(shù)使“千人千面\"的風險定價與智能推薦成為可能，促進普惠金融實現(xiàn)商業(yè)可持續(xù)與社會公平的兼容。

(四)人工智能定制養(yǎng)老規(guī)劃，提高養(yǎng)老金融應(yīng)用質(zhì)量

養(yǎng)老金融是綜合運用信貸、保險、債券、股權(quán)、理財?shù)冉鹑诠ぞ撸瑵M足社會成員的多樣化養(yǎng)老需求，服務(wù)銀發(fā)經(jīng)濟發(fā)展的一系列金融活動總和，包括養(yǎng)老金管理、銀發(fā)經(jīng)濟融資與風險管理、養(yǎng)老金融產(chǎn)品和服務(wù)以及老年群體金融權(quán)益保障等。截至2023年底，我國60歲及以上老年人規(guī)模達2.97億，占總?cè)丝诘?21.1% ，位居世界第一位。3累計開立個人養(yǎng)老金賬戶超6000萬戶，個人養(yǎng)老金專項產(chǎn)品762款。(4)綜合來看，人口老齡化和養(yǎng)老金繳納為養(yǎng)老金融帶來廣闊的發(fā)展前景。當前，養(yǎng)老金融發(fā)展面臨三重困境：第一，老年人群體金融素養(yǎng)普遍不足，缺乏對養(yǎng)老金規(guī)劃和風險管理等概念的理解能力，導(dǎo)致金融服務(wù)的需求表達不足；第二，金融機構(gòu)對客戶行為數(shù)據(jù)掌握有限，產(chǎn)品供給趨于同質(zhì)化，難以滿足差異化養(yǎng)老需求；第三，針對老年人的詐騙案件高發(fā)，金融安全防護機制不完善。這些困境限制了養(yǎng)老金融產(chǎn)品的可達性、適配性與安全性，阻礙了其功能的有效實現(xiàn)。AI在養(yǎng)老金融中的應(yīng)用，正逐步改變上述困境。一方面，為提升老年人對金融產(chǎn)品的理解能力，金融機構(gòu)探索將人工智能與金融教育融合，通過語音助手、可視化操作界面及互動式學習模塊，降低知識門檻，實現(xiàn)“問得懂、聽得清、用得上”；另一方面，基于機器學習的智能畫像技術(shù)可整合客戶年齡、健康狀況、收入結(jié)構(gòu)、消費習慣等多維信息，自動生成生命周期資產(chǎn)配置建議，實現(xiàn)個性化養(yǎng)老金規(guī)劃。同時，AI風控系統(tǒng)通過異常交易檢測、反欺詐建模等手段，能有效識別針對老年人的金融欺詐行為，增強資金安全保障。此外，AI可與養(yǎng)老健康管理系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展，構(gòu)建“醫(yī)養(yǎng)金一體化\"服務(wù)閉環(huán)。例如，中國平安創(chuàng)新構(gòu)建“ HMO+ 家庭醫(yī)生 + 020\"集團管理式醫(yī)療模式，通過智能監(jiān)測設(shè)備，結(jié)合管家平臺，對居家老人的體征、行為及環(huán)境等各方面進行監(jiān)測，實現(xiàn)“科技 + 保險 + 健康管理\"有效融合。將AI嵌入健康數(shù)據(jù)分析、養(yǎng)老護理等系統(tǒng)，能夠為金融機構(gòu)提供長期護理保險定價和精算支持，進一步拓展養(yǎng)老金融的風險保障功能。

(五)人工智能重塑金融生態(tài)，完善數(shù)字金融應(yīng)用結(jié)構(gòu)

數(shù)字金融突破傳統(tǒng)物理網(wǎng)點的空間限制和服務(wù)能力邊界，通過大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈和人工智能等技術(shù)嵌入金融流程，重塑金融產(chǎn)品、服務(wù)和監(jiān)管的組織形態(tài)。數(shù)字金融用戶規(guī)模和第三方互聯(lián)網(wǎng)支付交易規(guī)模均顯示金融生態(tài)全面進人了數(shù)字化、平臺化和智能化發(fā)展階段。但同時，數(shù)字技術(shù)也面臨“數(shù)字鴻溝\"[9]數(shù)字金融平臺贏家通吃的壟斷趨勢以及“算法黑箱”“數(shù)據(jù)濫用”等新型技術(shù)風險，對傳統(tǒng)金融治理模式提出了新的挑戰(zhàn)。人工智能與金融服務(wù)深度融合正逐步推動數(shù)字金融從“數(shù)字化服務(wù)\"走向“智能化生態(tài)”，更好實現(xiàn)數(shù)字金融對其他幾篇“大文章\"補短板、增效率。第一，在金融產(chǎn)品端，AI助力開發(fā)個性化、智能化金融產(chǎn)品，實現(xiàn)從“批量定價\"到“精準定價”的轉(zhuǎn)型，自然語言處理技術(shù)可輔助生成智能投顧方案，提高客戶匹配效率，同時還可實現(xiàn)對用戶語義意圖的深度理解，提升交互式服務(wù)的情境適應(yīng)能力；第二，在平臺運營端，AI通過實時風控、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型提升平臺風險識別與處置能力，實現(xiàn)風控前置化與交易智能管控，隨著模型訓練樣本的不斷擴展，平臺對欺詐手段的迭代響應(yīng)能力也顯著增強，有效減少系統(tǒng)性欺詐事件的滯后識別和溢出風險;第三，在監(jiān)管端，監(jiān)管科技借助AI技術(shù)構(gòu)建\"智能監(jiān)管沙箱”，實現(xiàn)對金融行為的實時監(jiān)測、風險預(yù)警和智能干預(yù)，提升金融治理能力，并通過自動生成合規(guī)報告、動態(tài)識別潛在異常交易行為，助力監(jiān)管部門提升資源配置效率，實現(xiàn)從“事后核查”向“實時校準”的轉(zhuǎn)變。

三、人工智能助推金融服務(wù)實體經(jīng)濟的風險挑戰(zhàn)

人工智能加速金融產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新，提高科技金融和養(yǎng)老金融質(zhì)效，重塑綠色金融和普惠金融結(jié)構(gòu)，推動數(shù)字金融補短板、增效率，為健全實體經(jīng)濟與數(shù)字經(jīng)濟深度融合提供技術(shù)和經(jīng)驗支持。但自前，金融場景大模型幻覺增加、模型泛化能力不足、復(fù)合型人才供給短缺、數(shù)據(jù)安全與可靠性受到挑戰(zhàn)以及監(jiān)管科技有待完善等問題，正逐漸成為制約人工智能持續(xù)推動金融服務(wù)實體經(jīng)濟的關(guān)鍵因素。

（一）大模型幻覺增加，“ AI+ 金融\"存在技術(shù)風險

近年來，大語言模型（LLM，LargeLanguageModel)在金融服務(wù)中的應(yīng)用迅速擴展，涵蓋投資決策、客戶服務(wù)、風險管理、智能合約審核等多場景。但當前大模型的生成機制源于模型預(yù)測下一個Token概率，而非事實推理。其在金融高風險環(huán)境下存在“幻覺\"(Hallucination)問題，即生成內(nèi)容在邏輯或事實層面出現(xiàn)虛假、誤導(dǎo)、捏造信息的現(xiàn)象。Huang等人進一步將大模型幻覺分為事實型幻覺和忠實型幻覺。[20]其中，事實型幻覺是指模型生成的內(nèi)容與可驗證的現(xiàn)實世界事實不一致5，忠實型幻覺則是指模型生成的內(nèi)容與用戶的指令或上下文不一致。大模型幻覺問題造成金融知識的可解釋性下降，影響顯性和隱性知識深度萃取，可能導(dǎo)致對科創(chuàng)企業(yè)技術(shù)前景或市場潛力的錯誤評估，誤導(dǎo)投資決策或信貸審批，進而錯失真正有潛力的創(chuàng)新項目或向高風險項目過度融資。

技術(shù)風險的根源在于當前大模型缺乏“可解釋性\"和\"可驗證性”。一方面，大模型參數(shù)規(guī)模巨大、訓練過程黑箱化，難以追溯輸出的依據(jù)和因果鏈條；另一方面，金融數(shù)據(jù)高度復(fù)雜且實時更新，模型訓練存在時間滯后與數(shù)據(jù)覆蓋偏差。金融領(lǐng)域的強專業(yè)性、敏感性與高標準性要求信息生成高度準確、合規(guī)，而大模型難以對輸出結(jié)果進行自我驗證，在輔助投資決策時容易產(chǎn)生虛假市場分析或公司基本面信息，誤導(dǎo)投資者和金融機構(gòu)，擾亂資本市場的定價效率和對實體企業(yè)的支持效果。一些大模型在金融場景下的幻覺率較高，通用大模型在訓練過程中金融類知識配比較低。許多專業(yè)金融知識未被充分利用，難以保障服務(wù)實體經(jīng)濟所需的準確性信息和穩(wěn)健性決策。

(二)金融場景適應(yīng)性不足，泛化能力仍需增強

隨著自然語言處理、機器學習、5G通信等技術(shù)的迅速發(fā)展與融合應(yīng)用，基于Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的新一代智能終端產(chǎn)品與智能體相繼涌現(xiàn)，人機交互產(chǎn)品與生成式人工智能產(chǎn)業(yè)的井噴式增長，形成以市場和用戶為導(dǎo)向的需求拉動范式，而非從基礎(chǔ)研究到應(yīng)用落地并實現(xiàn)市場價值的技術(shù)經(jīng)濟范式。[2這導(dǎo)致通用大模型的泛化能力較弱，服務(wù)難以精準觸達和有效滿足各類實體經(jīng)濟主體的差異化需求。

第一，模型對中小微企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)的經(jīng)營模式、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)理解不足，容易因短期波動或數(shù)據(jù)稀疏而過度風控或誤判風險，加劇“融資難、融資貴\"問題。部分銀行AI風控模型因無法準確識別科技型初創(chuàng)企業(yè)的成長特性，導(dǎo)致本應(yīng)獲得支持的早期創(chuàng)新項目被拒貸，阻礙了科技創(chuàng)新，直接影響金融資源的有效配置與實體經(jīng)濟的融資效率。[22]第二，客服類大模型若未進行足夠的場景訓練，容易在業(yè)務(wù)咨詢中出現(xiàn)答非所問甚至誤導(dǎo)性建議，引發(fā)客戶糾紛，增加合規(guī)風險。第三，在服務(wù)長尾客戶時，模型可能因缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)或無法適應(yīng)其行為特征，產(chǎn)生信貸評估偏差或提供不恰當?shù)慕鹑诮ㄗh，限制金融發(fā)展的深度和溫度，甚至可能加劇“數(shù)字鴻溝”。同時，在主流機構(gòu)紛紛采用架構(gòu)類似的大模型時，算法與參數(shù)的趨同正放大“模型同質(zhì)化\"風險：一旦訓練數(shù)據(jù)存在結(jié)構(gòu)性缺陷或市場預(yù)期偏離，可能引發(fā)信貸集體收縮、風險偏好同步調(diào)整，導(dǎo)致“被拒貸\"企業(yè)激增，實體經(jīng)濟融資預(yù)期受到?jīng)_擊，加大金融市場波動。在AI廣泛嵌入金融業(yè)務(wù)流程的背景下，模型業(yè)務(wù)適應(yīng)性不足正逐步演化為實際業(yè)務(wù)風險，不僅影響服務(wù)質(zhì)量，更會波及金融系統(tǒng)與實體經(jīng)濟融資程序的穩(wěn)健運行。

(三)人才培養(yǎng)機制不完善，復(fù)合型人才供給 短缺

人工智能在金融領(lǐng)域的深度應(yīng)用，對復(fù)合型金融科技人才提出更高要求。當前，我國在金融科技人才儲備與培養(yǎng)機制上仍存在短板，成為AI技術(shù)有效服務(wù)實體經(jīng)濟的阻礙。一方面，懂技術(shù)的AI人才往往缺乏對特定產(chǎn)業(yè)（如制造業(yè)供應(yīng)鏈金融、農(nóng)業(yè)普惠金融、綠色項目評估等)的深入理解和對金融監(jiān)管合規(guī)性的把握，導(dǎo)致模型或產(chǎn)品難以貼合實體經(jīng)濟場景的真實痛點，甚至因忽視行業(yè)特性或監(jiān)管要求而產(chǎn)生風險；另一方面，金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)專家若缺乏對AI模型原理和局限性的認知，難以高效協(xié)同技術(shù)團隊，無法將企業(yè)的需求準確轉(zhuǎn)化為模型可理解和處理的任務(wù)，難以有效監(jiān)督和解釋模型在服務(wù)實體經(jīng)濟過程中的輸出結(jié)果。

從教育體系來看，當前高校在金融科技方向的課程建設(shè)仍處于初步階段，各地區(qū)開設(shè)金融科技專業(yè)數(shù)量存在顯著差異，專業(yè)課程設(shè)置偏向理論性授課、缺乏實操性培養(yǎng)，本科和職業(yè)教育授課模式差異較大，高學歷、技能型人才的供需結(jié)構(gòu)失衡。交叉學科融合不足，產(chǎn)學研銜接不暢，金融機構(gòu)難以獲得適應(yīng)度高、能力強的復(fù)合型人才。在此背景下，金融機構(gòu)在技術(shù)部署過程中不得不依賴外部技術(shù)供應(yīng)商，進一步加劇了“技術(shù)黑箱\"問題，影響金融數(shù)據(jù)的自主可控與系統(tǒng)運行的安全穩(wěn)定。

(四)數(shù)據(jù)安全性與可靠性受到挑戰(zhàn)

數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)成為新型生產(chǎn)要素，面臨諸多機遇與挑戰(zhàn)。人工智能技術(shù)利用海量數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測、驅(qū)動金融決策與產(chǎn)品創(chuàng)新，其安全性與可靠性作為技術(shù)發(fā)展的重要保障，同樣面臨諸多挑戰(zhàn)。第一，在數(shù)據(jù)安全性方面，數(shù)據(jù)作為金融機構(gòu)的核心資產(chǎn)，被稱為“數(shù)字黃金”，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露，將對金融穩(wěn)定性造成重大沖擊。近年來，隨著開放銀行、數(shù)據(jù)共享平臺的興起，數(shù)據(jù)跨主體流動頻繁，金融機構(gòu)面臨數(shù)據(jù)傳輸鏈條冗長、存儲節(jié)點分散、加密機制不統(tǒng)一等問題，顯著增加數(shù)據(jù)被攻擊和濫用的風險。第二，在數(shù)據(jù)可靠性方面，金融數(shù)據(jù)常常存在冗余、失真、滯后等問題，導(dǎo)致風險評估失準、產(chǎn)品設(shè)計脫節(jié)，無法為實體經(jīng)濟提供精準適配的金融服務(wù)。同時，各部門數(shù)據(jù)開放共享和開發(fā)利用存在壁壘，形成“數(shù)據(jù)孤島”，嚴重影響模型的訓練效果與輸出穩(wěn)定性。[23]第三，部分企業(yè)在獲取用戶數(shù)據(jù)過程中缺乏透明度，數(shù)據(jù)來源合法性和授權(quán)機制不清晰，造成“垃圾進、垃圾出\"(GarbageIn，GarbageOut)的系統(tǒng)風險，引發(fā)數(shù)據(jù)合規(guī)問題，降低AI在服務(wù)實體經(jīng)濟環(huán)節(jié)的輸出質(zhì)量。同時，金融數(shù)據(jù)對時效性要求極高，模型頻繁使用過時數(shù)據(jù)進行預(yù)測，會進一步削弱金融機構(gòu)專業(yè)性水平。

(五)監(jiān)管科技有待完善，監(jiān)管難度逐漸加大

人工智能加速嵌入金融業(yè)務(wù)體系，在推動金融服務(wù)智能化、精準化的同時，現(xiàn)有監(jiān)管框架面臨嚴峻挑戰(zhàn)。一方面，監(jiān)管科技發(fā)展滯后于技術(shù)發(fā)展節(jié)奏，導(dǎo)致監(jiān)管規(guī)則與市場實踐存在脫節(jié)；另一方面，人工智能系統(tǒng)的高度復(fù)雜性與“黑箱”特征使監(jiān)管難度顯著提升，增加金融系統(tǒng)性風險的傳導(dǎo)概率。這是因為：第一，現(xiàn)行金融監(jiān)管制度主要以傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)流程為基礎(chǔ)，難以適應(yīng)人工智能系統(tǒng)高度自動化、實時決策、跨業(yè)務(wù)融合的特征，人工智能模型通過預(yù)訓練數(shù)據(jù)集發(fā)揮“類人決策\"作用，可能導(dǎo)致個體邊界模糊，增加追責難度[24]，正如Anagnostopoulos的分析，監(jiān)管科技在降低監(jiān)管與合規(guī)成本、增強市場監(jiān)測能力的同時，面臨與傳統(tǒng)監(jiān)管節(jié)奏不匹配問題，難以跟上市場創(chuàng)新的步伐，無法及時發(fā)現(xiàn)和防范潛在的金融風險[25]；第二，生成式人工智能等新興技術(shù)的出現(xiàn)，改變了金融服務(wù)的模式和流程，使金融交易更加復(fù)雜和隱蔽，監(jiān)管的滯后與模糊既可能因放任風險積累而威脅金融穩(wěn)定和實體經(jīng)濟安全，也會因過度謹慎而抑制有益的科技創(chuàng)新，阻礙金融服務(wù)實體經(jīng)濟效率的提升。

四、人工智能助推金融服務(wù)實體經(jīng)濟的實踐路徑

加快人工智能推動金融服務(wù)實體經(jīng)濟，需打破技術(shù)瓶頸、增強業(yè)務(wù)適應(yīng)性、健全人才培養(yǎng)體系、完善數(shù)據(jù)安全治理、推進監(jiān)管科技發(fā)展，探索金融服務(wù)實體經(jīng)濟規(guī)范發(fā)展的路徑。

(一)打破技術(shù)瓶頸，提升智能金融運行效能

加強關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，實現(xiàn)人機協(xié)同交互，推動基礎(chǔ)設(shè)施全面升級，成為智能金融發(fā)展的重點方向。第一，以通用大模型為基礎(chǔ)，結(jié)合特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)進行微調(diào)，已成為提升AI金融應(yīng)用效能的關(guān)鍵路徑。應(yīng)大力推動通用大模型技術(shù)的基礎(chǔ)研究，增強其邏輯推理、知識整合與多模態(tài)理解能力。加強金融機構(gòu)與科技企業(yè)之間的合作，增加針對金融領(lǐng)域的適配性研究投入，構(gòu)建高質(zhì)量金融行業(yè)專屬數(shù)據(jù)集（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文本、交易行為數(shù)據(jù)等)，對通用大模型進行深度微調(diào)。這不僅能有效抑制“模型幻覺”，更能使其精準理解金融業(yè)務(wù)的復(fù)雜邏輯和監(jiān)管要求。第二，構(gòu)建\"提示詞工程師\"專業(yè)化團隊，驅(qū)動因果推斷功能演進。提示詞工程師通過與模型的持續(xù)交互和反饋參與模型迭代優(yōu)化過程，特別是在推動模型從相關(guān)性分析向任務(wù)導(dǎo)向演進過程中，提示詞工程師可協(xié)同業(yè)務(wù)專家構(gòu)造任務(wù)型提示詞鏈，使大模型更精準地執(zhí)行諸如財務(wù)報表分析、征信畫像、信貸審批等復(fù)雜任務(wù)，降低誤判率和操作風險，實現(xiàn)低代碼甚至無代碼開發(fā)金融智能服務(wù)產(chǎn)品，縮短AI技術(shù)落地路徑。第三，加強數(shù)據(jù)庫建設(shè)與計算能力提升，夯實技術(shù)創(chuàng)新根基。促進向量數(shù)據(jù)庫和天空計算的應(yīng)用是支撐復(fù)雜模型實時、精準服務(wù)實體經(jīng)濟的基礎(chǔ)保障，應(yīng)加強金融機構(gòu)和科技企業(yè)的協(xié)同投入，建設(shè)高性能計算集群以及專用AI芯片，為金融協(xié)同創(chuàng)新提供堅實的“技術(shù)底座”。

(二)增強業(yè)務(wù)適應(yīng)性，推動應(yīng)用場景精細化

盡管人工智能模型在金融業(yè)務(wù)流程中展現(xiàn)出卓越的自動化與預(yù)測能力，但當前模型的泛化能力仍難以完全匹配現(xiàn)實場景的動態(tài)需求。因此，要從業(yè)務(wù)實際出發(fā)，圍繞差異建模、運行管理與動態(tài)優(yōu)化三個層面，構(gòu)建“可用、可控、可調(diào)”的適應(yīng)性提升機制。

第一，通用模型難以兼顧所有任務(wù)，應(yīng)基于不同業(yè)務(wù)特點構(gòu)建差異化模型子系統(tǒng)。小微企業(yè)信貸應(yīng)側(cè)重現(xiàn)金流與非結(jié)構(gòu)化信息建模，財富管理則需融合客戶風險偏好與生命周期資產(chǎn)配置策略。在模型訓練階段，要結(jié)合業(yè)務(wù)自標構(gòu)建專屬樣本集與規(guī)則庫，開展任務(wù)導(dǎo)向的場景微調(diào)與專家驗證，避免“一模多用\"帶來的同質(zhì)性問題。第二，針對初創(chuàng)企業(yè)等主體歷史數(shù)據(jù)匱乏、經(jīng)營模式新穎的特點，AI模型在非常規(guī)市場環(huán)境下易產(chǎn)生評估偏差，可能導(dǎo)致有潛力的創(chuàng)新項目錯失融資機會或承受過高融資成本。為此，需在高風險決策環(huán)節(jié)嵌人人工專家審核機制，實現(xiàn)人機協(xié)同。設(shè)定置信度閾值，當模型評估結(jié)果波動較大時，自動觸發(fā)人工復(fù)核流程，防止因模型局限性而誤判優(yōu)質(zhì)實體企業(yè)的信用狀況，提升金融資源配置效率并維護市場信心。第三，建立業(yè)務(wù)場景的全流程數(shù)據(jù)監(jiān)測機制，增加數(shù)據(jù)反饋系統(tǒng)。實時記錄模型在風險判斷和經(jīng)營活動等環(huán)節(jié)的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，并結(jié)合業(yè)務(wù)人員反饋開展誤差分析，推動訓練樣本持續(xù)更新，形成“使用-反饋-優(yōu)化\"的閉環(huán)迭代體系，提升模型在不同場景下的長期穩(wěn)定性和適應(yīng)力。

(三)面向金融發(fā)展需求，健全人才培養(yǎng)體系

人工智能與金融業(yè)務(wù)的深度融合，其根本目標在于更高效、精準地服務(wù)實體經(jīng)濟。這對金融科技人才的知識結(jié)構(gòu)與能力提出了全新要求一不僅要懂技術(shù)、通金融，更要深刻理解實體產(chǎn)業(yè)的運行規(guī)律和真實痛點。為夯實技術(shù)落地基礎(chǔ)，應(yīng)從教育供給側(cè)、金融機構(gòu)培育與行業(yè)協(xié)同平臺三方面，構(gòu)建系統(tǒng)化、高質(zhì)量的金融科技人才培養(yǎng)體系。

第一，推動高校設(shè)置金融科技復(fù)合專業(yè)，構(gòu)建教育端人才供給體系。在本科培養(yǎng)層次，多數(shù)高校仍將經(jīng)濟金融與計算機學科分屬不同學院，缺乏系統(tǒng)交叉的培養(yǎng)機制，應(yīng)在高等教育體系中設(shè)立“人工智能 + 金融”二級學科或跨學科專業(yè)，結(jié)合理論內(nèi)容、數(shù)據(jù)分析與金融監(jiān)管等模塊，構(gòu)建交叉課程體系；在研究生層次，可探索設(shè)立“雙導(dǎo)師制”，引導(dǎo)學生在實際項目中完成建模、部署與評估任務(wù)，提升跨界思維與應(yīng)用能力。第二，完善金融機構(gòu)人才復(fù)合培養(yǎng)，打通技術(shù)與業(yè)務(wù)壁壘。在金融機構(gòu)層面，推動“前臺業(yè)務(wù) + 中臺技術(shù)”深度協(xié)同，鼓勵風控人員掌握基礎(chǔ)應(yīng)用能力并了解行業(yè)性質(zhì)、算法工程師理解人工智能服務(wù)對象，提升跨部門協(xié)同與知識遷移能力；在人才發(fā)展路徑上，重構(gòu)傳統(tǒng)縱深發(fā)展的單一渠道，增加技能拓展型通道，激勵從業(yè)人員兼具金融判斷力與技術(shù)駕馭力。第三，打造產(chǎn)學研協(xié)同平臺，構(gòu)建行業(yè)共育生態(tài)系統(tǒng)。應(yīng)由監(jiān)管機構(gòu)牽頭、龍頭金融機構(gòu)與高校聯(lián)合組建技術(shù)經(jīng)理人研究院，緊密圍繞實體經(jīng)濟的關(guān)鍵金融訴求，形成“需求牽引-高校供給-平臺協(xié)同\"的全鏈條人才生態(tài)，推動金融活水精準灌溉實體經(jīng)濟。

（四)完善數(shù)據(jù)安全治理，建立標準評價體系

當前金融行業(yè)面臨的數(shù)據(jù)泄露頻發(fā)、數(shù)據(jù)孤島嚴重、“數(shù)據(jù)污染”風險擴大等問題，既是技術(shù)隱患，也是制度短板。因此，要從數(shù)據(jù)安全防范、數(shù)據(jù)質(zhì)量保障以及數(shù)據(jù)協(xié)同治理三方面著手，扎實建設(shè)智能金融的數(shù)據(jù)服務(wù)。

第一，從制度規(guī)范與技術(shù)治理兩個維度，構(gòu)建數(shù)據(jù)全生命周期安全防護體系。在制度規(guī)范層面，應(yīng)基于數(shù)據(jù)分級分類原則，強化對涉及中小微企業(yè)敏感經(jīng)營數(shù)據(jù)的識別與保護，明確各環(huán)節(jié)主體責任，跨部門數(shù)據(jù)調(diào)用必須確保服務(wù)于實體經(jīng)濟融資、風控等領(lǐng)域，實現(xiàn)合法、必要、合規(guī)目的；在技術(shù)治理層面，應(yīng)綜合運用多種前沿手段提升數(shù)據(jù)防護能力，保障數(shù)據(jù)在存儲與傳輸過程中的機密性。第二，從源頭提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，建設(shè)高頻采集、實時更新的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，避免使用過時數(shù)據(jù)導(dǎo)致預(yù)測失效。規(guī)范第三方數(shù)據(jù)服務(wù)采購流程，明確數(shù)據(jù)來源的合法性與使用邊界。第三，推動跨機構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)同治理，打破“數(shù)據(jù)孤島”。促進金融信用數(shù)據(jù)、公共信用數(shù)據(jù)和商業(yè)信用數(shù)據(jù)的授權(quán)共享與安全流通，助力金融機構(gòu)穿透式理解實體企業(yè)的真實經(jīng)營與信用狀況，破解信息不對稱問題；探索建立金融行業(yè)數(shù)據(jù)標準，推動數(shù)據(jù)接口統(tǒng)一與標準化，提升整體流通效率，真正實現(xiàn)\"數(shù)據(jù)匯聚為智，智能服務(wù)實體”。

(五)推進監(jiān)管科技發(fā)展，構(gòu)建動態(tài)監(jiān)管格局

在人工智能技術(shù)廣泛嵌入金融服務(wù)的趨勢下，傳統(tǒng)的靜態(tài)監(jiān)管范式正面臨挑戰(zhàn)。為此，應(yīng)依托監(jiān)管科技推進金融監(jiān)管智能化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建實時感知、動態(tài)響應(yīng)、可追溯的現(xiàn)代監(jiān)管格局。第一，建設(shè)穿透式監(jiān)管數(shù)據(jù)平臺。推動監(jiān)管機構(gòu)建立涵蓋金融AI系統(tǒng)的統(tǒng)一備案平臺，前瞻識別并預(yù)警AI風控模型可能對實體經(jīng)濟造成的非理性拒貸或過度授信風險，有效辨別算法歧視對特定行業(yè)或群體的不公平待遇。第二，推動“合規(guī)即服務(wù)\"模式。在AI金融產(chǎn)品快速生成與迭代的過程中，模型行為與規(guī)范之間的偏離風險不斷增加。要推動監(jiān)管機構(gòu)與金融機構(gòu)共建自動化合規(guī)審查平臺，融合《中華人民共和國銀行業(yè)監(jiān)督管理法》《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)條款，對AI模型進行可解釋性檢查。第三，建立監(jiān)管沙箱，增強技術(shù)包容性。結(jié)合金融科技應(yīng)用試點要求，積極探索“數(shù)字貨幣\"“人臉識別支付”以及“分布式數(shù)據(jù)庫\"等試點應(yīng)用，完善監(jiān)管沙箱實施機制，支持企業(yè)在監(jiān)管機構(gòu)設(shè)定的安全邊界下進行模型測試與評估，實行“容錯機制”。制定金融AI模型的可解釋性標準、風險容忍度與算法審計準則[26]，為金融機構(gòu)和服務(wù)對象提供合規(guī)預(yù)期，降低創(chuàng)新帶來的不確定性風險，營造有利于科技賦能實體經(jīng)濟的監(jiān)管環(huán)境。

五、結(jié)語

當前，中國經(jīng)濟正處于結(jié)構(gòu)重塑與動能轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵階段，實體經(jīng)濟亟待更高效、更精準、更包容的金融供給。人工智能技術(shù)的廣泛滲透，正為金融體系注入全新的運算邏輯、決策范式與服務(wù)模式，推動金融實現(xiàn)“懂產(chǎn)業(yè)、通數(shù)據(jù)、重效率\"的系統(tǒng)性重構(gòu)。人工智能的深度嵌入并非自動帶來效率提升和公平普惠，它面臨數(shù)據(jù)壁壘尚存、風險識別滯后、制度保障缺位等現(xiàn)實瓶頸。特別是在推動金融服務(wù)實體經(jīng)濟的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，仍存在資源錯配、機制脫節(jié)、供需錯位等結(jié)構(gòu)性問題。要破解這些瓶頸，必須跳出“技術(shù)看技術(shù)”的局限，從全局謀劃制度保障、生態(tài)協(xié)同與場景牽引。

構(gòu)建面向高質(zhì)量發(fā)展的智能金融體系，關(guān)鍵在于實現(xiàn)三重躍升：一是從功能驅(qū)動到價值導(dǎo)向的躍升，以“看得懂企業(yè)、算得清風險、投得準項目\"為目標，增強金融服務(wù)的主動性和適配性；二是從技術(shù)迭代到制度護航的躍升，推動算法審計、數(shù)據(jù)治理和倫理規(guī)范協(xié)同演進，筑牢智能化金融發(fā)展的底線；三是從單點突破到系統(tǒng)躍遷的躍升，鼓勵多層級金融機構(gòu)聯(lián)動實體產(chǎn)業(yè)，打造以場景為牽引、以數(shù)據(jù)為資產(chǎn)、以智能為紐帶的服務(wù)閉環(huán)。智能金融從工具創(chuàng)新邁向體系重構(gòu)，在服務(wù)國家戰(zhàn)略、激活新質(zhì)生產(chǎn)力中發(fā)揮支撐作用，形成金融服務(wù)與科技創(chuàng)新“合力”，為推動實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入持久動能。

注釋：

(1)數(shù)據(jù)來源于國家數(shù)據(jù)局發(fā)布的《數(shù)字中國發(fā)展報告（2024年）》，https://www.digitalchina.gov.cn/2025/xwzx/qwfb/202504/t20250430_5012953.htm。

(2)“杰文斯悖論”是指當技術(shù)進步提高了使用資源的效率(減少任何一種使用所需的數(shù)量)，但成本降低導(dǎo)致需求增加，令資源消耗的速度不減反增。

(3)數(shù)據(jù)來源于民政部發(fā)布的《2023年民政事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》，https://www.mca.gov.cn/n156/n2679/index.html。

(4)數(shù)據(jù)來源于新華社發(fā)布的“個人養(yǎng)老金開戶人數(shù)已超6ooo 萬”，https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202406/content_6956354.htm。

(5)事實性幻覺又可以分為事實不一致（與現(xiàn)實世界信息相矛盾)和事實捏造(不存在的事實，無法根據(jù)現(xiàn)實驗證信息準確性）。

(6)“提示詞工程師”是指促進大模型更好理解用戶、與用戶的意圖對齊，通過提示詞引導(dǎo)大模型更好輸出內(nèi)容，調(diào)整模型使其輸出更符合人們的意圖。

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（責任編輯 夏夢麗)