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當(dāng)下,人工智能正逐漸成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力,數(shù)字金融作為金融體系與人工智能技術(shù)融合的關(guān)鍵場(chǎng)景,承擔(dān)著雙重使命。一方面,它支撐科技創(chuàng)新、綠色轉(zhuǎn)型、普惠民生和積極應(yīng)對(duì)人口老齡化等重點(diǎn)領(lǐng)域的金融需求。另一方面,它也為人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的安全應(yīng)用提供制度保障與風(fēng)險(xiǎn)防線。面向“十五五”新征程,數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力有望進(jìn)一步增強(qiáng),并為金融“五篇大文章”協(xié)同落地和金融強(qiáng)國(guó)建設(shè)提供更加堅(jiān)實(shí)有力的支撐。
本文作者系盤古智庫(kù)學(xué)術(shù)委員、工銀國(guó)際首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家程實(shí) ,文章來(lái)源于“第一財(cái)經(jīng)”。
本文大約4300字,讀完約10分鐘。
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2023年中央金融工作會(huì)議確立的金融“五篇大文章”是新時(shí)期金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與高質(zhì)量發(fā)展的重要框架。在科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融的綜合部署中,數(shù)字金融與前四篇大文章呈現(xiàn)出不同的功能屬性。科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融,更多指向特定服務(wù)對(duì)象、重點(diǎn)領(lǐng)域和政策目標(biāo)。數(shù)字金融則更強(qiáng)調(diào)技術(shù)能力、數(shù)據(jù)能力和基礎(chǔ)設(shè)施能力,體現(xiàn)為對(duì)金融服務(wù)全流程的支撐和重塑。沿著這一功能差別,重新審視數(shù)字金融的功能坐標(biāo),有助于進(jìn)一步厘清金融體系數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)先排序、監(jiān)管框架的搭建方向,以及建設(shè)開放的數(shù)字金融強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略路徑。
當(dāng)下,人工智能正逐漸成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力,數(shù)字金融作為金融體系與人工智能技術(shù)融合的關(guān)鍵場(chǎng)景,承擔(dān)著雙重使命。一方面,它支撐科技創(chuàng)新、綠色轉(zhuǎn)型、普惠民生和積極應(yīng)對(duì)人口老齡化等重點(diǎn)領(lǐng)域的金融需求。另一方面,它也為人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的安全應(yīng)用提供制度保障與風(fēng)險(xiǎn)防線。面向“十五五”新征程,數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力有望進(jìn)一步增強(qiáng),并為金融“五篇大文章”協(xié)同落地和金融強(qiáng)國(guó)建設(shè)提供更加堅(jiān)實(shí)有力的支撐。
功能定位:數(shù)字金融在“五篇大文章”中的屬性差異。2023年10月召開的中央金融工作會(huì)議明確提出,做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融“五篇大文章”。仔細(xì)分辨“五篇大文章”的服務(wù)對(duì)象與功能內(nèi)核,可以看到一組明顯的功能差異。科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融分別指向特定的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、政策目標(biāo)或服務(wù)群體。數(shù)字金融的價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑,則側(cè)重于嵌入具體金融場(chǎng)景,形成對(duì)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)全流程的支撐。這一定位在政策文件中也有清晰的線索。例如,中國(guó)人民銀行印發(fā)的《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)》強(qiáng)調(diào)金融科技要全面賦能金融提質(zhì)增效,并將數(shù)據(jù)要素、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化監(jiān)管能力作為重點(diǎn)方向。國(guó)家金融監(jiān)督管理總局《關(guān)于銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)做好金融“五篇大文章”的指導(dǎo)意見》也把數(shù)字金融與銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、金融服務(wù)便利性、服務(wù)成本下降、風(fēng)險(xiǎn)管理能力提升、數(shù)據(jù)安全和數(shù)字化監(jiān)管能力建設(shè)相聯(lián)系。從政策的部署來(lái)看,數(shù)字金融與其他四篇大文章具有緊密的協(xié)同關(guān)系,主要通過(guò)增強(qiáng)金融體系的數(shù)字化、智能化和精細(xì)化能力,提升其他四篇大文章的落地質(zhì)效。
過(guò)去的金融科技已經(jīng)在支付清算、電子渠道、線上運(yùn)營(yíng)和部分風(fēng)控等環(huán)節(jié)顯著提高了金融服務(wù)的效率。近幾年來(lái),隨著大模型、多模態(tài)識(shí)別、檢索增強(qiáng)生成和智能體等技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)字金融的基礎(chǔ)設(shè)施屬性更加突出。2026年政府工作報(bào)告提出“打造智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)”,深化拓展“人工智能+”,推動(dòng)智能體等技術(shù)應(yīng)用,部署超大規(guī)模智算集群、算電協(xié)同等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。從政策信號(hào)看,人工智能已經(jīng)從單點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用上升為新型基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)組織方式和治理體系建設(shè)的綜合命題,數(shù)字金融也因此成為金融體系承接智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要場(chǎng)景。這一系列戰(zhàn)略加碼為數(shù)字金融發(fā)揮賦能功能提供了更好的技術(shù)條件和產(chǎn)業(yè)環(huán)境。也正因如此,重新審視數(shù)字金融與其他四篇大文章之間的關(guān)系,回答在當(dāng)前人工智能高速發(fā)展的背景下,數(shù)字金融應(yīng)當(dāng)如何定位、如何衡量、如何治理,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
賦能路徑:數(shù)字金融對(duì)其他四篇大文章的支撐作用。沿著科技金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、綠色金融四個(gè)方向逐一展開,可以更清晰地看到這一賦能邏輯的具體形態(tài)。
其一,對(duì)科技金融而言,在于提升輕資產(chǎn)創(chuàng)新企業(yè)的識(shí)別與評(píng)價(jià)能力。科技型企業(yè)尤其是早期科技企業(yè)的核心價(jià)值,往往集中在專利儲(chǔ)備、研發(fā)團(tuán)隊(duì)、技術(shù)路線、商業(yè)模式潛力和產(chǎn)業(yè)鏈位置,傳統(tǒng)信貸評(píng)估體系中依賴歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和有形抵押物的方式,難以充分刻畫這類企業(yè)的真實(shí)價(jià)值。大模型與產(chǎn)業(yè)圖譜、專利數(shù)據(jù)庫(kù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)和訂單信息結(jié)合后,可以幫助金融機(jī)構(gòu)從專利質(zhì)量、研發(fā)投入、團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)、技術(shù)路線、訂單履約和產(chǎn)業(yè)鏈定位等維度形成更完整的企業(yè)畫像。由此,科技金融的服務(wù)半徑有望從較成熟、可標(biāo)準(zhǔn)化的成長(zhǎng)期企業(yè),逐步延伸至更早期、更前沿、更具潛力的創(chuàng)新主體。這與2026年政府工作報(bào)告提出充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等無(wú)形資產(chǎn)作用的方向相一致。從現(xiàn)實(shí)進(jìn)展看,科技金融的服務(wù)覆蓋已經(jīng)在持續(xù)改善。人民銀行數(shù)據(jù)顯示,2026年一季度末,獲得貸款支持的科技型中小企業(yè)達(dá)30.33萬(wàn)家,獲貸率為50.4%,比上年末提高0.2個(gè)百分點(diǎn),本外幣科技型中小企業(yè)貸款余額40.03萬(wàn)億元,同比增長(zhǎng)20.9%。未來(lái)隨著數(shù)字金融的進(jìn)一步嵌入,科技金融的覆蓋面和投放規(guī)模有望繼續(xù)保持較快增長(zhǎng)。
其二,對(duì)普惠金融而言,在于推動(dòng)服務(wù)邊際成本壓降。數(shù)字金融通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合、智能風(fēng)控、智能客服和智能運(yùn)營(yíng),有望進(jìn)一步壓低普惠金融成本曲線。在客戶識(shí)別層面,稅務(wù)、支付、物流、經(jīng)營(yíng)流水、社保和公共信用等數(shù)據(jù)的合規(guī)整合,可以幫助金融機(jī)構(gòu)對(duì)缺乏完整財(cái)務(wù)報(bào)表的小微商戶、農(nóng)戶和新市民形成更穩(wěn)定的信用畫像。在服務(wù)交付層面,智能客服、線上運(yùn)營(yíng)和遠(yuǎn)程服務(wù)可以擴(kuò)大一線人員的服務(wù)半徑。在貸后管理層面,智能預(yù)警和流程自動(dòng)化可以降低人工維護(hù)成本。隨著數(shù)字金融發(fā)展水平提升,普惠金融的內(nèi)生商業(yè)可持續(xù)性有望進(jìn)一步增強(qiáng)。從貸款投向看,目前普惠金融已經(jīng)形成較大的服務(wù)體量。人民銀行數(shù)據(jù)顯示,2026年一季度末,普惠小微貸款余額進(jìn)一步增至38.38萬(wàn)億元,同比增長(zhǎng)10.3%。在如此大的存量基礎(chǔ)上,數(shù)字金融對(duì)客戶識(shí)別、流程自動(dòng)化和貸后管理的改善,將直接影響普惠金融的單位服務(wù)成本和長(zhǎng)期可持續(xù)性。
其三,養(yǎng)老金融的賦能重點(diǎn),在于提升全生命周期需求的識(shí)別與匹配能力。養(yǎng)老金融的內(nèi)涵已經(jīng)超出單一銀發(fā)產(chǎn)品范疇,逐步覆蓋工作年齡段財(cái)富積累、臨退休資產(chǎn)配置、退休后現(xiàn)金流管理、長(zhǎng)期護(hù)理和養(yǎng)老消費(fèi)等多個(gè)階段。這一全生命周期屬性,決定了養(yǎng)老金融的有效供給必須建立在個(gè)人差異化需求識(shí)別基礎(chǔ)之上。大模型與個(gè)人養(yǎng)老金賬戶、企業(yè)年金、商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)、健康管理和長(zhǎng)期照護(hù)需求等信息結(jié)合后,可以幫助金融機(jī)構(gòu)更好理解不同年齡、收入、家庭結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)承受能力人群的金融需求,從而提供更匹配的產(chǎn)品組合和服務(wù)方案。此外,數(shù)字人民幣在工資發(fā)放、養(yǎng)老金領(lǐng)取、補(bǔ)貼發(fā)放和長(zhǎng)期護(hù)理相關(guān)支付場(chǎng)景中的應(yīng)用,也有助于提升相關(guān)資金發(fā)放、使用和管理的精細(xì)化水平,并為財(cái)政、社保與金融服務(wù)協(xié)同提供技術(shù)接口。
其四,綠色金融的賦能重點(diǎn),在于強(qiáng)化環(huán)境績(jī)效與氣候風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量和驗(yàn)證能力。綠色金融的有效運(yùn)行依賴一個(gè)重要前提,即能夠較為清晰地區(qū)分綠色與非綠色,并對(duì)綠色項(xiàng)目的真實(shí)減排效應(yīng)、企業(yè)的真實(shí)環(huán)境績(jī)效、金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)組合的真實(shí)氣候風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行可靠計(jì)量。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系下,這一前提并不容易滿足。現(xiàn)在,隨著衛(wèi)星遙感、物聯(lián)網(wǎng)傳感、能耗數(shù)據(jù)、排放數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等與大模型相結(jié)合,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、信息披露和第三方驗(yàn)證機(jī)制有望得到進(jìn)一步完善,從而有助于提升綠色項(xiàng)目監(jiān)測(cè)、企業(yè)碳足跡測(cè)算以及金融資產(chǎn)氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度與準(zhǔn)度。從規(guī)模來(lái)看,人民銀行數(shù)據(jù)顯示,2026年一季度末,本外幣綠色貸款余額48.1萬(wàn)億元,同比增長(zhǎng)17.6%,一季度增加3.29萬(wàn)億元。隨著數(shù)字金融基礎(chǔ)設(shè)施逐步成熟,綠色金融有望進(jìn)一步提升精細(xì)化程度,推動(dòng)綠色金融從規(guī)模增長(zhǎng)進(jìn)一步邁向質(zhì)量提升。
政策延伸:從功能定位到衡量、治理與開放路徑。在這一功能定位下,數(shù)字金融發(fā)展的政策內(nèi)涵可以從衡量指標(biāo)、治理框架和開放路徑三條主線得到更具體的理解。
第一,衡量數(shù)字金融發(fā)展水平的指標(biāo)體系需要相應(yīng)延伸。具體而言,科技金融領(lǐng)域可以更多關(guān)注科技型中小企業(yè)首貸率、信用貸款占比、知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資效率和無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估能力。普惠金融領(lǐng)域可以更多關(guān)注普惠小微貸款覆蓋面、綜合融資成本、服務(wù)響應(yīng)速度和貸后風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)。養(yǎng)老金融領(lǐng)域可以更多關(guān)注不同年齡段人群的產(chǎn)品適配度、長(zhǎng)期資金配置能力、養(yǎng)老金融服務(wù)連續(xù)性和賬戶體系協(xié)同程度。綠色金融領(lǐng)域可以更多關(guān)注綠色信貸和綠色債券的環(huán)境績(jī)效計(jì)量精度、碳減排核算質(zhì)量、氣候風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試能力和漂綠風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力。這一指標(biāo)體系的延伸,使數(shù)字金融的考核與其他四篇大文章的服務(wù)實(shí)效形成更緊密的傳導(dǎo)關(guān)系,也有助于引導(dǎo)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從基礎(chǔ)投入階段,進(jìn)一步轉(zhuǎn)向服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力實(shí)質(zhì)提升階段。
第二,數(shù)字金融的治理框架需要與其嵌入式功能相匹配。這一嵌入式特征,使數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)具有跨條線、跨場(chǎng)景、跨機(jī)構(gòu)的傳導(dǎo)特征。近年來(lái),金融管理部門持續(xù)推動(dòng)金融數(shù)據(jù)分類分級(jí)、個(gè)人信息保護(hù)、數(shù)字化監(jiān)管、模型風(fēng)險(xiǎn)管理等,正是在為這一框架夯實(shí)基礎(chǔ)。在大模型加速融合的新階段,治理的緊迫性進(jìn)一步上升。尤其是在智能體開始參與業(yè)務(wù)流程、模型輸出影響客戶服務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)決策、金融機(jī)構(gòu)越來(lái)越依賴外部技術(shù)供應(yīng)商的背景下,模型可解釋性、責(zé)任邊界、數(shù)據(jù)來(lái)源合規(guī)性和人工復(fù)核機(jī)制都需要被放在更加重要的位置。數(shù)字金融賦能越深入,治理框架越需要前置,以便在技術(shù)應(yīng)用全過(guò)程中同步強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)約束和合規(guī)保障。
第三,建設(shè)開放的數(shù)字金融強(qiáng)國(guó),需要同時(shí)理解制度開放和生態(tài)開放兩個(gè)層面。具體來(lái)看,一層是對(duì)外開放,即通過(guò)更高水平的市場(chǎng)準(zhǔn)入、規(guī)則對(duì)接、跨境支付體系建設(shè)、人民幣跨境使用和數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)安排,提升中國(guó)數(shù)字金融體系在全球金融治理中的參與度和影響力。另一層是技術(shù)與生態(tài)層面的開放,即通過(guò)開源大模型生態(tài)、行業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)、跨機(jī)構(gòu)互聯(lián)互通的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)接口,提升金融體系內(nèi)部的協(xié)同效率和邊際成本優(yōu)勢(shì)。近年來(lái),中國(guó)在開源大模型、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和場(chǎng)景應(yīng)用方面持續(xù)積累經(jīng)驗(yàn),為金融機(jī)構(gòu)探索本地化、可控化、低成本的智能金融應(yīng)用提供了更豐富的技術(shù)選擇。2026年政府工作報(bào)告也明確提出支持人工智能開源社區(qū)建設(shè)、促進(jìn)開源生態(tài)繁榮,這為金融領(lǐng)域的開源生態(tài)合作提供了政策指引。開源生態(tài)和行業(yè)共建模式,有助于提升金融機(jī)構(gòu)智能金融應(yīng)用的本地適配能力,并在長(zhǎng)期應(yīng)用中逐步釋放成本優(yōu)化效應(yīng)。圍繞開放推進(jìn)數(shù)字金融強(qiáng)國(guó)建設(shè),既包括對(duì)外的制度型開放、跨境金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人民幣國(guó)際化場(chǎng)景拓展,也包括對(duì)內(nèi)的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置、行業(yè)共建數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和開源生態(tài)合作,共同夯實(shí)數(shù)字金融長(zhǎng)期發(fā)展的能力基礎(chǔ)。■
文章來(lái)源于“第一財(cái)經(jīng)”
圖文編輯:張洵
責(zé)任編輯:劉菁波
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