5月23日，在“第八屆融城杯金融科技創(chuàng)新案例評選”啟動儀式在京召開，該評選由新金融聯(lián)盟和金融城聯(lián)合主辦，中國金融四十人論壇和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心提供學(xué)術(shù)支持。新金融聯(lián)盟理事長、中國銀行原行長李禮輝，新金融聯(lián)盟學(xué)術(shù)顧問、北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心主任黃益平做主題演講，新金融聯(lián)盟秘書長吳雨珊主持。

李禮輝在演講中強(qiáng)調(diào)，金融科技創(chuàng)新有兩大原則：一是方向正確，認(rèn)真學(xué)習(xí)貫徹黨中央精神與金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)的指導(dǎo)性、規(guī)范性文件十分重要。二是問題導(dǎo)向，金融科技創(chuàng)新是一個不斷發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、持續(xù)進(jìn)步的過程，能夠克服金融服務(wù)的難點(diǎn)、痛點(diǎn)的創(chuàng)新，一定是有價值的創(chuàng)新。

(資料圖)

李禮輝指出，ChatGPT的面世推動人工智能發(fā)展史走到了奇點(diǎn)，帶來了新的沖擊和挑戰(zhàn)。一是在算力競爭上面臨挑戰(zhàn)。金融領(lǐng)域中，智能化的信用評估、客戶篩選、風(fēng)險定價、數(shù)字員工等方面無不需要數(shù)據(jù)和算力的支撐，算力很大程度上決定金融業(yè)的競爭力。

“算力的競爭，今后是科技巨頭、資本巨頭之間的競爭。我們需要探討如何構(gòu)建一個既能占領(lǐng)全球技術(shù)高地、又能避免壟斷的國家級算力基礎(chǔ)設(shè)施；如何構(gòu)建一個資源可共享、商業(yè)可持續(xù)、監(jiān)管可包容、金融機(jī)構(gòu)和科技公司可受益的金融算力生態(tài)圈。”李禮輝稱。

二是AI合成與信任面臨挑戰(zhàn)。深度內(nèi)容合成模糊了真實(shí)與虛假的邊界，最新的深度合成算法可以對抗通用的技術(shù)性的甄別，人們開始擔(dān)憂AI虛假與AI操縱對社會構(gòu)成的威脅。我們迫切需要重構(gòu)人工智能信任，在技術(shù)上、制度上有效對抗AI虛假，建立防范AI操縱的防火墻，維護(hù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的國家安全與金融業(yè)安全。

黃益平表示，通過案例評選這個“風(fēng)向標(biāo)”，可以看到金融科技的兩個重要變化趨勢。第一，早年絕大部分案例來自科技公司，現(xiàn)在是科技公司和傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)并重，傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的案例越來越多；第二，早期基本上都是消費(fèi)金融，現(xiàn)在涌現(xiàn)了許多新應(yīng)用，比如利用數(shù)字技術(shù)來做產(chǎn)業(yè)金融。

對于未來數(shù)字技術(shù)能幫助經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域所能解決的問題，黃益平認(rèn)為有三個方向值得關(guān)注：

第一，幫助老百姓改進(jìn)可投資金管理。當(dāng)前經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇過程中，短期需求不足問題比較突出，背后面臨的長期問題是怎樣提高居民收入在國民收入中的比重。隨著老齡化的推進(jìn)，財產(chǎn)性收入的重要性會不斷提升。如何通過數(shù)字技術(shù)為老百姓改進(jìn)可投資金的管理，從而增加資產(chǎn)性收入、增強(qiáng)消費(fèi)支出值得探討。

第二，幫助經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)長期可持續(xù)增長。核心是怎么支持創(chuàng)新，過去都是消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，將來產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在改善金融服務(wù)當(dāng)中能發(fā)揮多大作用。經(jīng)濟(jì)的長期增長取決于效率持續(xù)提高，這方面有很多潛力可挖。

第三，數(shù)字技術(shù)應(yīng)盡可能支持和維護(hù)金融穩(wěn)定。在創(chuàng)新過程中要平衡好效率和穩(wěn)定，通過數(shù)字技術(shù)幫助金融機(jī)構(gòu)、監(jiān)管部門更好地來監(jiān)測、管理風(fēng)險。

據(jù)了解，本評選將圍繞技術(shù)攻關(guān)、模式升級、數(shù)據(jù)應(yīng)用、效率提升、風(fēng)控優(yōu)化等方面，綜合評選出十個具有代表性的創(chuàng)新案例，評選的征集期為5 月 23 日至7 月 31 日。回顧往屆評選，從涉及領(lǐng)域看，29個案例聚焦普惠金融、消費(fèi)金融、財富管理、數(shù)字營銷、保險理賠等大零售金融領(lǐng)域；25個案例聚焦供應(yīng)鏈金融、金融云、交易銀行等產(chǎn)業(yè)金融領(lǐng)域；另有16個案例涉及智能風(fēng)險管理、大數(shù)據(jù)征信、監(jiān)管科技、數(shù)據(jù)治理、流程自動化等運(yùn)營管理領(lǐng)域。

（文章來源：證券時報網(wǎng)）