2025年4月25日，由中國(guó)人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院和中國(guó)人民大學(xué)國(guó)家金融研究院主辦，中國(guó)人民大學(xué)深圳金融高等研究院、中國(guó)人民大學(xué)國(guó)際貨幣研究所和中國(guó)人民大學(xué)金融科技研究所共同承辦的“大金融思想沙龍”（總第253期）在線上成功舉行，本次會(huì)議的主題為：

　　中國(guó)國(guó)際經(jīng)濟(jì)首席數(shù)據(jù)治理專家田力發(fā)表主題，亞洲金融合作協(xié)會(huì)創(chuàng)始秘書長(zhǎng)、中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)原專職副會(huì)長(zhǎng)楊再平，國(guó)家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任楊濤，中國(guó)信托業(yè)協(xié)會(huì)特約研究員、中信智庫(kù)專家周萍等嘉賓出席會(huì)議并參與研討。本次沙龍由中央財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授、IMI貨幣金融圓桌會(huì)議青年成員趙宣凱主持。

　　沙龍第一環(huán)節(jié)，由中國(guó)國(guó)際經(jīng)濟(jì)首席數(shù)據(jù)治理專家田力發(fā)表主題。圍繞“技術(shù)驅(qū)動(dòng)的財(cái)富管理變革”展開(kāi)，系統(tǒng)闡述了AI、大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈在財(cái)富管理領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐與未來(lái)趨勢(shì)。田力首先回顧了金融科技的發(fā)展趨勢(shì)。金融科技及其應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展蓬勃，人工智能大模型應(yīng)用百花齊放，金融機(jī)構(gòu)也爭(zhēng)相擁抱AI，金融科技已經(jīng)進(jìn)入到普惠、綠色、可持續(xù)發(fā)展的新階段。隨后，田力以荷蘭N26、騰訊“微企鏈”和中信銀行“Z”時(shí)代財(cái)富管理等案例為例，展示了技術(shù)如何賦能財(cái)富管理的全流程，包括智能投顧與資產(chǎn)配置、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、流程自動(dòng)化、客戶服務(wù)優(yōu)化等方面。最后，田力展望未來(lái)，指出金融科技賦能財(cái)富管理應(yīng)更進(jìn)一步“向深向?qū)崱?，包括技術(shù)融合深化、風(fēng)險(xiǎn)管理重構(gòu)、服務(wù)模式革新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)重塑四大方向。同時(shí)，新技術(shù)的應(yīng)用也必然會(huì)帶來(lái)新的風(fēng)險(xiǎn)，田力從提升組織能力、強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理、釋放數(shù)據(jù)價(jià)值和學(xué)習(xí)駕馭AI等多個(gè)層面提出應(yīng)對(duì)金融科技變革財(cái)富管理的挑戰(zhàn)。

　　金融科技，即通過(guò)大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、人工智能（AI）等前沿技術(shù)，重構(gòu)傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)模式、提升服務(wù)效率的新型業(yè)態(tài)。其核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)的普惠化、智能化、安全化。

　　其技術(shù)架構(gòu)涵蓋多個(gè)層面。首先是基礎(chǔ)設(shè)施層，包含云計(jì)算平臺(tái)、5G/6G通信網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等，為金融科技提供算力與連接支持。其次是核心技術(shù)層，包括四大支柱型技術(shù)，人工智能（如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等熱門技術(shù)）、大數(shù)據(jù)技術(shù)（如數(shù)據(jù)挖掘、實(shí)時(shí)分析技術(shù)等）、區(qū)塊鏈技術(shù)（如智能合約、分布式賬本等）和云計(jì)算（如微服務(wù)架構(gòu)和無(wú)服務(wù)器計(jì)算等）。最后是應(yīng)用場(chǎng)景層，金融科技幾乎覆蓋金融服務(wù)全領(lǐng)域全場(chǎng)景，如支付、信貸、保險(xiǎn)、資管等。

　　2023年底召開(kāi)的中央金融工作會(huì)議，提出要“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”，是深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的核心抓手，旨在通過(guò)技術(shù)驅(qū)動(dòng)（如數(shù)字金融）與制度創(chuàng)新（如普惠金融差異化監(jiān)管），優(yōu)化金融資源配置，服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

　　“五篇大文章”中的兩個(gè)金融，即科技金融和數(shù)字金融，都與金融科技領(lǐng)域深度關(guān)聯(lián)。近年來(lái)，我國(guó)政府自上而下出臺(tái)了一系列金融科技領(lǐng)域有力舉措，為其良好發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)支撐和保障。人民銀行發(fā)布《加大力度支持科技金融企業(yè)融資行動(dòng)方案》《推動(dòng)數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案》等多項(xiàng)政策，前者提出設(shè)立結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，穩(wěn)妥推動(dòng)科創(chuàng)金融改革試驗(yàn)區(qū)建設(shè)，持續(xù)提升金融服務(wù)科技創(chuàng)新的能力和水平；后者則聚焦金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提出以數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)，加快推進(jìn)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，完善數(shù)字金融治理體系，夯實(shí)數(shù)據(jù)治理與融合應(yīng)用能力基礎(chǔ)，提升數(shù)字化經(jīng)營(yíng)管理能力。此外，包括國(guó)家金融監(jiān)管總局、國(guó)家數(shù)據(jù)局等在內(nèi)的政府機(jī)構(gòu)進(jìn)一步提供了相應(yīng)的落地舉措指導(dǎo)。例如，《關(guān)于加強(qiáng)科技型企業(yè)全生命周期金融服務(wù)的通知》要求加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)科技型企業(yè)提供全生命周期的金融支持，助力不同階段科技型企業(yè)加大研發(fā)投入。再如，《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃》重點(diǎn)提到了數(shù)據(jù)要素×金融服務(wù)的未來(lái)支撐要求和融合發(fā)展方向。

　　AI作為底層技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬人類智能的技術(shù)，包括學(xué)習(xí)、推理、感知、決策等能力。具有專用性特點(diǎn)，傳統(tǒng)的AI也被定義為弱AI，大多數(shù)專注于單一任務(wù)，如人臉識(shí)別、語(yǔ)音助手等。此類弱AI，很依賴數(shù)據(jù)和算法，是基于大量的數(shù)據(jù)和特定算法來(lái)實(shí)現(xiàn)其功能的。

　　AGI即通用人工智能，是一種理論上具備與人類相當(dāng)?shù)木C合智能，能像人類一樣學(xué)習(xí)、適應(yīng)并解決多種復(fù)雜問(wèn)題。典型特點(diǎn)是通用性更強(qiáng)，不需要特定的訓(xùn)練也可以處理不同領(lǐng)域的任務(wù)，此外，開(kāi)始具有一定的自主意識(shí)。目前，學(xué)術(shù)定義下的AGI雖未真正實(shí)現(xiàn)，仍是科研與哲學(xué)探討的前沿領(lǐng)域，但DeepseekV2和OPEN AI O4模型，被認(rèn)為是最接近AGI方向的技術(shù)應(yīng)用。與弱AI相比，AGI不僅僅是一個(gè)“工具”，它更像是一個(gè)“人造人”。

　　AIGC是生成式人工智能，即利用AI技術(shù)自動(dòng)生成文本、圖像、音頻、視頻等內(nèi)容的技術(shù)統(tǒng)稱。

　　AI Agent是人工智能代理，即能感知環(huán)境、自主決策并執(zhí)行任務(wù)的智能體，具備一定程度的獨(dú)立性。核心能力是具有感知、決策、行動(dòng)方面的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)傳感器或數(shù)據(jù)輸入理解環(huán)境，基于目標(biāo)選擇最優(yōu)行動(dòng)（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)），最終操控物理設(shè)備或輸出信息。例如，我們常見(jiàn)的掃地機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車等，是其典型的應(yīng)用。

　　所謂“大”數(shù)據(jù)，要多大？有多大？從數(shù)據(jù)要素層面來(lái)看，大數(shù)據(jù)是指規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類型多樣的數(shù)據(jù)集合。從技術(shù)層面來(lái)看，大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋從數(shù)據(jù)采集到應(yīng)用落地的全生命周期技術(shù)體系，其核心范疇可分為數(shù)據(jù)采集與處理、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化與交互技術(shù)、數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)設(shè)施和行業(yè)應(yīng)用技術(shù)六個(gè)模塊?？傊髷?shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵不僅僅在于數(shù)據(jù)要素本身，而是在于通過(guò)專業(yè)技術(shù)的處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素資源增值。

　　區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际骄W(wǎng)絡(luò)、加密技術(shù)、智能合約等多種技術(shù)集成的新型數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，屬于新一代信息技術(shù)的重要組成部分。智能合約實(shí)現(xiàn)合同自動(dòng)化、智能化，可在無(wú)第三方見(jiàn)證下完成可信交易；分布式網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)節(jié)點(diǎn)共同完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和驗(yàn)證，不需要有一個(gè)中心化機(jī)構(gòu)；加密技術(shù)基于哈希算法和非對(duì)稱加密算法，保障數(shù)據(jù)安全與隱私。

　　區(qū)塊鏈的核心功能是通過(guò)數(shù)據(jù)透明、不可篡改、可追溯的特性，解決網(wǎng)絡(luò)空間的信任和安全問(wèn)題，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)從傳遞信息向傳遞價(jià)值變革，重構(gòu)信息產(chǎn)業(yè)體系。

　　區(qū)塊鏈被列為“十三五”戰(zhàn)略性前沿技術(shù)，并納入《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》重點(diǎn)領(lǐng)域；我國(guó)首個(gè)區(qū)塊鏈國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)（GB/T 42752-2023）已在上百家典型企業(yè)應(yīng)用，為產(chǎn)業(yè)提供統(tǒng)一技術(shù)框架。

　　目前，已廣泛應(yīng)用于金融、政務(wù)、供應(yīng)鏈等多行業(yè)。其應(yīng)用目標(biāo)一是解決信任問(wèn)題，二是實(shí)現(xiàn)價(jià)值互聯(lián)，例如數(shù)字人民幣、SWIFT系統(tǒng)的區(qū)塊鏈應(yīng)用就是例證。

　　中國(guó)主要城市在全球金融科技領(lǐng)域，具有較為強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)力。例如，《全球金融科技中心城市》顯示，北京作為第一梯隊(duì)城市代表，連續(xù)多年總排名和金融科技產(chǎn)業(yè)排名位列全球第一，金融科技生態(tài)排名則連續(xù)穩(wěn)步提升。此外，《全球金融中心指數(shù)（GFCI）》“金融科技”排行榜中，北京同樣位列全球第一梯隊(duì)。此外，上海、深圳、杭州和香港也位列榜單前10，中國(guó)城市占比近乎半數(shù)。

　　《中國(guó)金融科技百?gòu)?qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力(2023)》顯示，有9家涉及基礎(chǔ)硬件領(lǐng)域，14家涉及基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域，88家涉及應(yīng)用軟件領(lǐng)域，80家涉及數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域，62家涉及信息安全領(lǐng)域，其中也不乏涉及多項(xiàng)細(xì)分領(lǐng)域業(yè)務(wù)的綜合金融科技型企業(yè)。榜單中企業(yè)的類型也非常豐富，既有金融機(jī)構(gòu)成立的科技子公司，也有傳統(tǒng)ICT行業(yè)企業(yè)成立的金融科技公司，以及像京東科技這樣的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下屬的金融科技公司。

　　大模型應(yīng)用助力金融科技邁上新臺(tái)階。AI大模型近年來(lái)發(fā)展迅猛，AI應(yīng)用百花齊放。據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，2026年其市場(chǎng)規(guī)模還將進(jìn)一步擴(kuò)大，將突破700億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)40%，美國(guó)和中國(guó)是主導(dǎo)整個(gè)大模型和AI發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)格局的兩個(gè)國(guó)家。美國(guó)的OpenAI、Google、Meta等科技巨頭在持續(xù)迭代多模態(tài)模型，中國(guó)的Deepseek、文心一言、通義千問(wèn)等也在超過(guò)二十個(gè)行業(yè)領(lǐng)域落地。技術(shù)趨勢(shì)聚焦多模態(tài)融合、垂直場(chǎng)景深化（金融/醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用增速達(dá)60%）及模型輕量化（參數(shù)壓縮技術(shù)使部分模型體積縮減80%）。同時(shí)，生成式AI投資激增，2024年全球支出達(dá)160億美元左右（數(shù)據(jù)來(lái)源：IDC）。

　　金融場(chǎng)景加快AI部署。因AIGC技術(shù)特點(diǎn)，智能客服領(lǐng)域成為AI部署最快最深的領(lǐng)域。除此之外，智能投顧、智能投研、智能辦公、智能營(yíng)銷、智能風(fēng)控和智能研發(fā)等領(lǐng)域也有相應(yīng)的部署接入，且部署成本和部署進(jìn)程各有不同。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年，中國(guó)金融行業(yè)AI and Generative AI投資規(guī)模達(dá)到196.94億元，預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到415.48億元，增幅達(dá)到111%。

　　隨著DeepSeek的興起，境內(nèi)外眾多機(jī)構(gòu)紛紛接入，包括英偉達(dá)、亞馬遜等科技巨頭，以及大量央國(guó)企和金融機(jī)構(gòu)。截止到2025年2月，45%的央國(guó)企完成了DeepSeek模型的部署。例如，中國(guó)光大銀行通過(guò)接入DeepSeek提升了廣域數(shù)據(jù)查詢服務(wù)和抗干擾能力，并建立了智能研報(bào)解讀平臺(tái)，并基于此研發(fā)了“光小e”和“陽(yáng)光e數(shù)”；中國(guó)建設(shè)銀行通過(guò)DeepSeek在智能客服和風(fēng)險(xiǎn)管理等方面優(yōu)化效率，在信貸審核和數(shù)據(jù)分析等場(chǎng)景發(fā)揮作用，能夠快速準(zhǔn)確地處理大量數(shù)據(jù)，為銀行的決策提供有力支持，降低風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高業(yè)務(wù)效率。

　　洞悉金融科技發(fā)展歷程和技術(shù)趨勢(shì)可以預(yù)期，金融科技已進(jìn)入一個(gè)普惠、綠色和可持續(xù)發(fā)展的新階段，例如Deepseek，通過(guò)技術(shù)民主化對(duì)抗壟斷，實(shí)現(xiàn)共同繁榮、開(kāi)放包容的發(fā)展局面。

　　財(cái)富管理是以客戶為中心，通過(guò)綜合性財(cái)務(wù)規(guī)劃和服務(wù)，對(duì)個(gè)人、家庭或企業(yè)的資產(chǎn)、負(fù)債及流動(dòng)性進(jìn)行系統(tǒng)性管理，以實(shí)現(xiàn)財(cái)富保值、增值、傳承等目標(biāo)的金融服務(wù)。具體體現(xiàn)在：第一，全生命周期覆蓋，即貫穿財(cái)富創(chuàng)造、保有、傳承的全過(guò)程，結(jié)合稅務(wù)、法律等非金融規(guī)劃，形成良性循環(huán)。第二，服務(wù)主體廣泛，涵蓋商業(yè)銀行、證券公司、基金公司、信托機(jī)構(gòu)及第三方財(cái)富管理平臺(tái)等。第三，多元化目標(biāo)，即不僅追求資產(chǎn)增值，還注重風(fēng)險(xiǎn)管理、流動(dòng)性優(yōu)化及社會(huì)價(jià)值實(shí)現(xiàn)（如綠色金融）。

　　九游體育

　　金融科技賦能財(cái)務(wù)管理的核心場(chǎng)景主要涵蓋四大方面：一是，智能投顧與資產(chǎn)配置方面，基于AI驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化方案，基于客戶風(fēng)險(xiǎn)偏好與市場(chǎng)數(shù)據(jù)，生成動(dòng)態(tài)投資組合，比如騰訊理財(cái)通AI助手；利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化資產(chǎn)配置比例，提升收益穩(wěn)定性，據(jù)公開(kāi)信息，已有銀行通過(guò)該技術(shù)使客戶回報(bào)率跑贏大盤12%；二是，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持方面，通過(guò)大數(shù)據(jù)監(jiān)控市場(chǎng)趨勢(shì)與客戶行為，預(yù)測(cè)現(xiàn)金流需求，例如支付寶智能風(fēng)控系統(tǒng)；此外，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與合規(guī)管理，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別欺詐交易，區(qū)塊鏈確保數(shù)據(jù)不可篡改。三是，流程自動(dòng)化與效率提升方面，較為熱門的技術(shù)RPA，即機(jī)器人流程自動(dòng)化，自動(dòng)處理發(fā)票核銷、報(bào)表生成等重復(fù)性工作；智能合約與支付清算，例如區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨境支付實(shí)時(shí)結(jié)算可使處理時(shí)間從5天縮短至4小時(shí)。四是，客戶服務(wù)和體驗(yàn)優(yōu)化，通過(guò)智能客服和情感分析技術(shù)，大大改善了以往智能客服的用戶體驗(yàn)，讓我們不再覺(jué)得是在與冷冰冰的機(jī)器溝通。

　　具體到AI，隨著其在財(cái)富管理領(lǐng)域的部署，從營(yíng)銷獲客與轉(zhuǎn)化、客戶運(yùn)營(yíng)及陪伴、產(chǎn)品組合與推介、投研及投資、風(fēng)險(xiǎn)管理、交易和后臺(tái)系統(tǒng)支持賦能等各個(gè)環(huán)節(jié)，都已有較多的實(shí)踐案例落地。

　　AI如何學(xué)習(xí)金融知識(shí)呢？答案是知識(shí)蒸餾，即金融知識(shí)蒸餾術(shù)，是將復(fù)雜的金融AI模型（如大模型）的核心知識(shí)遷移至輕量化、高效且合規(guī)的小模型中的技術(shù)，專為金融領(lǐng)域的高實(shí)時(shí)性、強(qiáng)可解釋性及資源受限場(chǎng)景設(shè)計(jì)。其核心是通過(guò)“師生模型”框架，將大模型（教師）的預(yù)測(cè)能力、風(fēng)險(xiǎn)判斷等“知識(shí)”提煉到小模型（學(xué)生）中，在性能損失最小化的前提下實(shí)現(xiàn)高效部署。

　　AI最顛覆性能力的提升是讓合同審核過(guò)程從自動(dòng)化到認(rèn)知革命，包括全周期智能風(fēng)控、跨模態(tài)合同管理、智能談判輔助和區(qū)塊鏈增強(qiáng)應(yīng)用四個(gè)方面能力的提升。

　　AI在智能盡調(diào)領(lǐng)域的應(yīng)用亮點(diǎn)，即將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)提煉成有價(jià)值的決策結(jié)果。就像經(jīng)歷了一場(chǎng)煉金術(shù)士的轉(zhuǎn)變，將原始、零散的信息轉(zhuǎn)化為寶貴的知識(shí)資產(chǎn)，極大提升了金融分析的深度與廣度。Orbital Witness和廣發(fā)證券的應(yīng)用就是例證。

　　AI在金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)中能夠顯著提升效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)，并推動(dòng)金融業(yè)務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型。恒生電子、交行、招行和中國(guó)人保等金融機(jī)構(gòu)，均將其應(yīng)用于金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷場(chǎng)景中。

　　N26是一家總部位于德國(guó)柏林的數(shù)字銀行，自2013年成立以來(lái)，通過(guò)全線上服務(wù)模式革新了傳統(tǒng)銀行業(yè)，其業(yè)務(wù)覆蓋歐洲多國(guó)，包括荷蘭。N26憑借數(shù)字化體驗(yàn)和低成本優(yōu)勢(shì)成為荷蘭金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新代表，尤其適合跨境消費(fèi)和靈活理財(cái)需求用戶。

　　數(shù)字化智能化的運(yùn)營(yíng)模式，使其優(yōu)勢(shì)顯著。例如，費(fèi)用方面，可以實(shí)現(xiàn)零月費(fèi)和低手續(xù)費(fèi)，基礎(chǔ)賬戶無(wú)年費(fèi)，非歐元區(qū)消費(fèi)免外匯手續(xù)費(fèi)?？缇持Ц斗矫?，與Wise合作，實(shí)現(xiàn)歐元區(qū)內(nèi)轉(zhuǎn)賬秒到賬，國(guó)際匯款成本低且功能多樣。儲(chǔ)蓄方面，通過(guò)“Spaces”子賬戶設(shè)定儲(chǔ)蓄目標(biāo)，支持自動(dòng)轉(zhuǎn)賬和多人共享賬戶管理。此外，2021年起支持比特幣、以太坊等近200種加密貨幣買賣，用戶可直接通過(guò)APP管理投資組合。該銀行服務(wù)覆蓋超500萬(wàn)用戶，年交易額超1000億歐元，在歐洲數(shù)字化財(cái)富管理領(lǐng)域處于較為領(lǐng)先的地位，通過(guò)AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化服務(wù)流程，提供個(gè)性化財(cái)務(wù)建議，在區(qū)塊鏈與安全技術(shù)應(yīng)用方面也表現(xiàn)出色。

　　騰訊“微企鏈”是國(guó)內(nèi)首個(gè)“供應(yīng)鏈金融+區(qū)塊鏈+資產(chǎn)證券化（ABS）”的開(kāi)放式平臺(tái)，由騰訊金融科技與聯(lián)易融聯(lián)合打造。其核心目標(biāo)是解決小微企業(yè)融資難題，優(yōu)化供應(yīng)鏈金融效率。

　　平臺(tái)引入?yún)^(qū)塊鏈底層技術(shù)，實(shí)現(xiàn)交易不可篡改、全程可追溯，降低交易成本，提升交易安全性和效率。全流程支持線上化，結(jié)合財(cái)付通支付能力，實(shí)現(xiàn)應(yīng)收賬款拆分、流轉(zhuǎn)、融資的秒級(jí)清算與兌付。通過(guò)微信小程序或PC端操作，簡(jiǎn)化紙質(zhì)文件審核流程，提升效率。

　　官方數(shù)據(jù)披露，已服務(wù)超百家核心企業(yè)，鏈上流水達(dá)百億級(jí)，穿透二級(jí)供應(yīng)商，渣打銀行首筆合作業(yè)務(wù)中，融資放款時(shí)間從傳統(tǒng)5天縮短至4小時(shí)，有效解決小微企業(yè)融資難問(wèn)題，釋放近17萬(wàn)億元市場(chǎng)潛能。

　　中信銀行通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)規(guī)模性增長(zhǎng)，向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“新零售”模式轉(zhuǎn)型，提出“Z”世代財(cái)富管理概念和場(chǎng)景式金融創(chuàng)新理念。率先踐行“買方投顧”理念，通過(guò)技術(shù)手段提升服務(wù)專業(yè)性與普惠性。例如，開(kāi)發(fā)出數(shù)字人財(cái)富顧問(wèn)“小信”，依托投研驅(qū)動(dòng)與AI算法，提供智能資產(chǎn)配置建議，覆蓋基金、理財(cái)、保險(xiǎn)等多元化產(chǎn)品。通過(guò)中信大腦平臺(tái)，落地300余項(xiàng)AI+大數(shù)據(jù)模型，實(shí)時(shí)服務(wù)超千萬(wàn)客戶，精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)偏好與需求。手機(jī)銀行APP支持老年版、小微企業(yè)版等7種界面切換，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和金融科技的應(yīng)用，有效覆蓋長(zhǎng)尾客群，跨越數(shù)字鴻溝。

　　金融科技正通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與場(chǎng)景滲透，推動(dòng)財(cái)富管理行業(yè)從表層工具革新向底層生態(tài)重構(gòu)轉(zhuǎn)變。未來(lái)發(fā)展方向可總結(jié)為四個(gè)字：向深向?qū)崱＞唧w來(lái)說(shuō)體系在以下四個(gè)方面：

　　未來(lái)金融科技將從單一應(yīng)用向多技術(shù)協(xié)同突破發(fā)展。例如，AI與大數(shù)據(jù)的全流程嵌入，使智能投顧從“資產(chǎn)配置建議”向“全生命周期陪伴”演進(jìn)。再如，區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)融合，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)數(shù)字化和資產(chǎn)的穿透式管理，提升資產(chǎn)監(jiān)管和運(yùn)營(yíng)效率。

　　服務(wù)模式將從標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品到場(chǎng)景化生態(tài)轉(zhuǎn)變，能夠?qū)崿F(xiàn)全生命周期的個(gè)性化服務(wù)，滿足社交化與共益型財(cái)富管理需求，在跨境與普惠服務(wù)領(lǐng)域也將實(shí)現(xiàn)突破，提升金融服務(wù)的覆蓋面和精準(zhǔn)度。例如，隨著縣域財(cái)富管理下沉，網(wǎng)商銀行“縣域智能投顧”產(chǎn)品，已覆蓋1700個(gè)縣，通過(guò)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)評(píng)估農(nóng)業(yè)資產(chǎn)，農(nóng)戶理財(cái)滲透率提升至35%。

　　風(fēng)險(xiǎn)管理將從被動(dòng)防御轉(zhuǎn)向智能預(yù)判。AI技術(shù)不僅需要安全防護(hù)，還可反哺安全技術(shù)，提升安全防護(hù)能力。此外，區(qū)塊鏈與監(jiān)管科技融合，助力監(jiān)管科技發(fā)展，實(shí)現(xiàn)更高效的金融監(jiān)管，防范金融風(fēng)險(xiǎn)。例如，江蘇銀行大模型客服通過(guò)語(yǔ)速、關(guān)鍵詞識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)交易，欺詐攔截準(zhǔn)確率達(dá)98.6%。天弘基金運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)模擬極端行情，股債混合型產(chǎn)品回撤控制能力提升40%。

　　產(chǎn)業(yè)生態(tài)將從機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)向跨界共生轉(zhuǎn)變。開(kāi)放銀行發(fā)展、生態(tài)聯(lián)盟成立、監(jiān)管科技和標(biāo)準(zhǔn)國(guó)際化共建以及跨行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，將成為未來(lái)金融科技發(fā)展的重要趨勢(shì)，促進(jìn)金融行業(yè)與其他行業(yè)的深度融合與協(xié)同發(fā)展。例如，平安銀行開(kāi)放300+財(cái)富管理接口，與美團(tuán)、滴滴等場(chǎng)景方共建“消費(fèi)-理財(cái)”閉環(huán)，代銷規(guī)模年增120%。

　　總之，金融科技正推動(dòng)財(cái)富管理從“工具賦能”邁向“生態(tài)重構(gòu)”，唯有技術(shù)深度落地、服務(wù)實(shí)體需求、風(fēng)險(xiǎn)可控可溯，方能實(shí)現(xiàn)真正的“向深向?qū)崱鞭D(zhuǎn)型。

　　金融行業(yè)屬于信息密集型、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避及強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，在推進(jìn)大模型落地過(guò)程中，相比其他領(lǐng)域，金融行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、推理準(zhǔn)確性及響應(yīng)速度，以及在管控、合規(guī)、安全層面的要求都更高。新技術(shù)的應(yīng)用也必將引致新風(fēng)險(xiǎn)。如數(shù)據(jù)安全和隱私風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)行為和社會(huì)公平風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)管套利與合規(guī)挑戰(zhàn)、倫理與法律風(fēng)險(xiǎn)等。

　　同樣以AI技術(shù)應(yīng)用為例，數(shù)據(jù)治理、模型治理、以及合規(guī)應(yīng)用是金融機(jī)構(gòu)落地大模型/生成式AI需關(guān)注的要素。金融機(jī)構(gòu)在培養(yǎng)AI等能力過(guò)程中面臨著技術(shù)層面（算法的可解釋性問(wèn)題、技術(shù)的穩(wěn)定性與可靠性、算力資源短缺和模型幻覺(jué)問(wèn)題等）、數(shù)據(jù)層面（數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性、數(shù)據(jù)偏見(jiàn)與公平性和數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)等）和人才層面（復(fù)合型人才短缺）等多方挑戰(zhàn)。金融機(jī)構(gòu)需注意AI應(yīng)用場(chǎng)景的規(guī)范與安全，特別是在高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。同時(shí)，需要定期開(kāi)展應(yīng)用安全檢測(cè)，通過(guò)監(jiān)控模型接口調(diào)用頻率等方式進(jìn)行運(yùn)營(yíng)監(jiān)控，定期對(duì)員工開(kāi)展安全培訓(xùn)，提高員工對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)，明確事前責(zé)任分配和事后補(bǔ)償措施，以有效應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。

　　建立與金融科技應(yīng)用相匹配的組織能力，明確組織的目標(biāo)和定位，然后根據(jù)目標(biāo)選擇適合的技術(shù)和管理方法；要持續(xù)優(yōu)化和調(diào)整策略，以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境；通過(guò)大模型的輔助，充分發(fā)揮人的創(chuàng)造力和判斷力，人機(jī)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，推動(dòng)人機(jī)協(xié)作新模式，最后，通過(guò)培養(yǎng)AI時(shí)代的職場(chǎng)人才來(lái)提高組織的創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)力。

　　金融從業(yè)者需學(xué)會(huì)駕馭金融科技，例如學(xué)習(xí)與AI溝通，掌握提示詞技巧；持續(xù)自我更新，加強(qiáng)跨領(lǐng)域知識(shí)學(xué)習(xí)；學(xué)會(huì)管理AI，把AI當(dāng)作數(shù)字員工，了解每一個(gè)AI員工的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，最大化AI員工“人力資本”。

　　數(shù)據(jù)治理是金融科技賦能財(cái)富管理效能之基。毋庸置疑，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心是業(yè)務(wù)創(chuàng)新與數(shù)據(jù)賦能。當(dāng)前正面臨著數(shù)據(jù)總量激增，但使用率不高的困局。此外，金融科技應(yīng)用的好壞，很大程度上由數(shù)據(jù)質(zhì)量決定。數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入智能化升級(jí)的新階段，更應(yīng)走好數(shù)據(jù)要素價(jià)值化新路。國(guó)家政策層面也已出臺(tái)一系列支持引導(dǎo)政策，鼓勵(lì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)開(kāi)發(fā)和入表，通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表倒逼數(shù)據(jù)治理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，創(chuàng)新價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景，挖掘數(shù)據(jù)要素價(jià)值，從而更好的推動(dòng)金融科技的技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用創(chuàng)新。

　　亞洲金融合作協(xié)會(huì)創(chuàng)始秘書長(zhǎng)、中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)原專職副會(huì)長(zhǎng)楊再平指出，首先，當(dāng)前我國(guó)財(cái)富管理面臨“資產(chǎn)荒”與“融資難”的深層矛盾，這折射出金融體系在資金轉(zhuǎn)化和資產(chǎn)配置上的不足。其次，破解這一困境需依托金融科技與數(shù)字技術(shù)，重點(diǎn)強(qiáng)化“知曉客戶”與“撮合交易”兩大核心能力。通過(guò)AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)，金融機(jī)構(gòu)能穿透式洞察客戶風(fēng)險(xiǎn)偏好、資金流向及資產(chǎn)質(zhì)量，顯著提升精準(zhǔn)匹配效率。此外，未來(lái)發(fā)展方向應(yīng)聚焦金融產(chǎn)品創(chuàng)新，將技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為多樣化、個(gè)性化解決方案。當(dāng)前監(jiān)管層已出臺(tái)產(chǎn)品正當(dāng)性管理政策，為產(chǎn)品創(chuàng)新指明方向。最后，科技金融發(fā)展亟需補(bǔ)足長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)資本短板，通過(guò)場(chǎng)景化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，既滿足新興產(chǎn)業(yè)融資需求，又疏導(dǎo)民間投資熱情。

　　國(guó)家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任楊濤首先指出在宏觀層面，財(cái)富管理行業(yè)受經(jīng)濟(jì)周期、人口結(jié)構(gòu)、信任文化、國(guó)際環(huán)境與監(jiān)管政策五大要素驅(qū)動(dòng)，疊加新技術(shù)形成“1+5”框架——技術(shù)通過(guò)數(shù)字化重塑產(chǎn)業(yè)鏈，直接引發(fā)“基因突變”，間接催化傳統(tǒng)要素作用。其次在中觀層面，財(cái)富管理行業(yè)面臨四大挑戰(zhàn)：能否真正提升居民財(cái)產(chǎn)性收入、風(fēng)險(xiǎn)管理與對(duì)沖手段不足、信義關(guān)系弱化減少了合作耐心、傳統(tǒng)模式亟待改善成本效率，這些都倒逼行業(yè)從“規(guī)模導(dǎo)向”轉(zhuǎn)向“價(jià)值創(chuàng)造”。最后，楊主任認(rèn)為新技術(shù)有助于應(yīng)對(duì)相關(guān)痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)，例如：智能投研提升獲取超額收益的能力、開(kāi)放合作精準(zhǔn)把握客戶需求、大數(shù)據(jù)風(fēng)控改善風(fēng)控水平、透明算法重建信任機(jī)制、數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升管理能力等。同時(shí)，新技術(shù)要賦能財(cái)富管理行業(yè)，還需控制技術(shù)自身的不足，如數(shù)據(jù)信息的保護(hù)難題、人工智能的算法黑箱等，最終通過(guò)“技術(shù)+制度”雙輪驅(qū)動(dòng)來(lái)平衡效率與安全，精準(zhǔn)匹配財(cái)富管理的需求與供給、痛點(diǎn)與特性。

　　中國(guó)信托業(yè)協(xié)會(huì)特約研究員、中信智庫(kù)專家周萍指出，當(dāng)前財(cái)富管理已從單一產(chǎn)品銷售轉(zhuǎn)向以客戶為中心的資產(chǎn)配置服務(wù)，客戶不再滿足于買入某一理財(cái)產(chǎn)品，而是尋求量身定制的整體方案。同時(shí)，財(cái)富本身也呈現(xiàn)出多元化趨勢(shì)，除了有形資產(chǎn)，無(wú)形資產(chǎn)如知識(shí)產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)等也被納入財(cái)富管理的范疇。在這一趨勢(shì)下，AI和大數(shù)據(jù)的介入雖無(wú)法完全替代財(cái)富顧問(wèn)，但在資料搜集、客戶偏好分析、風(fēng)險(xiǎn)控制等方面可起到重要輔助作用。然而，技術(shù)的有效應(yīng)用依賴于數(shù)據(jù)的真實(shí)性、可得性和可用性，目前很多客戶的深層數(shù)據(jù)難以獲得。我們期待AI在真實(shí)場(chǎng)景中不斷沉淀和演進(jìn)，但必須建立在扎實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。未來(lái)，AI將在場(chǎng)景開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，在財(cái)富端與管理端實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新與顛覆，成為金融從業(yè)者的重要助手而非取代者。因此，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)主動(dòng)擁抱科技，以AI和大數(shù)據(jù)為工具，為客戶提供更專業(yè)、更可信賴的財(cái)富管理服務(wù)，真正夯實(shí)機(jī)構(gòu)與客戶之間的信義關(guān)系。