新华财经北京4月11日电（记者翟卓）以“人工智能与金融未来”为主题的国民财富发展研究合作平台2025春季峰会10日在京召开，旨在搭建跨界对话平台，聚焦“AI+金融”的深度融合与未来展望，共同探讨AI与金融融合发展的新范式。
与会嘉宾认为，人工智能对人类社会产生了深远影响，金融业在迎来历史机遇的同时也要正视潜在风险，并从银行、保险、芯片企业及研究机构等多维视角出发，分享实际经验、直面现实挑战，为金融业如何更好拥抱大模型建言献策。
——关注AI提升效率与加剧风险的双重效应
在国民财富发展研究合作平台理事长、孙冶方基金会理事长李剑阁看来，人工智能正为金融行业带来前所未有的机遇，如既可以有效提升金融从业者展业效率，降低交易成本，还可助力金融机构更好服务中小微企业和长尾客户，推动普惠金融发展。
“不过在发展的同时也要正视挑战。人工智能在金融领域的应用仍面临数据安全、算法伦理、技术依赖、人才短缺等深层次问题。如何在推动技术创新的同时，确保金融系统稳定与安全，需要两个领域的专家密切合作、合力攻关。”李剑阁说。
中国财富管理50人论坛理事长、原银监会主席、证监会原主席尚福林也认为，金融业正迎来人工智能行业应用的历史机遇，但人工智能的算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷等潜在风险也不容忽视，在应用过程中，要关注人工智能带来的效率提升与风险加剧的双重效应。
“提高模型算法的透明性和可解释性是其中关键。”尚福林建议，一方面，要在技术基座基础上针对金融行业特点进行精细训练，提升模型的准确性和可靠性；另一方面，监管机构也应增强对智能算法风险的穿透式分析能力，健全智能算法的规则制度，提升算法可解释性、透明性、公平性和安全性。
大模型的发展还离不开算力支撑。硬件投入大、训练成本高一直是在行业普及应用的重要制约因素，但随着DeepSeek的出现，通过算法优化，减少了对高算力硬件的依赖，大大减轻了金融机构资本投入压力，为弥合技术差距提供了机会。
“DeepSeek的火爆出圈展示了我国人工智能创新突破的潜力，进一步做长人工智能长板、补齐短板是重要的战略任务。”中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，如同从电力跨越到电力网，未来算力网将是算力发展的趋势，期待各相关方全力推动中国算力网的研发与建设，打通数据孤岛，显著提升数据应用效率。
摩尔线程副总裁胡晓东也提到，借鉴DeepSeek实现高效能的经验看，在选择算力底座时需考虑是否具有面向未来的发展性，面对日益复杂的金融应用场景，高质量的算力要留有充足空间来为金融智能化加速赋能。此外，算力并非孤立存在，而要服务于模型和应用，好用、易用才是硬道理，还要尽量避免增加额外成本等。
——共同探索金融业如何更好拥抱人工智能
作为国民经济的血脉、现代经济的核心，金融业一直走在信息化建设的前列，也是人工智能应用的先行者。多位来自金融机构的嘉宾，分享了他们的实践经验。
如在中国工商银行首席技术官吕仲涛看来，DeepSeek等先进大模型的出现，是金融业推动数字化转型的重大机遇。而金融业用好AI大模型的关键，则是要构建高效能组织、高水平技术和数据、高价值场景及高适配人才。具体来看，首先是要强化创新应用组织模式，形成推动AI应用广度和深度显著拓展的有效合力。
其次要构建算法丰富、算力充足、数据全面、服务好用、安全可控的大模型技术数据支撑体系。第三是挖掘高价值业务场景，围绕金融市场、资产负债、风险防控等核心领域，挖掘高价值场景，持续增强核心竞争力。最后是加大AI人才培养和储备，积极培养复合型人才，为大模型规模化应用提供更有力的人才保障。
就银行业如何拥抱人工智能特别是如何应用大模型而言，中国银行首席信息官孟茜提出，银行业可从共治、协同、安全三个维度出发，加快构建“人工智能+金融”数智化转型新生态。具体来看，首先要做好算力基础、行业模型及行业数据集三个“共治”，加强金融专用算力基础设施建设、构建行业大模型创新生态等。
“其次是要做好三个‘协同’，即做好场景与技术协同，合理运用人工智能技术，做好业务与科技协同，实现应用创新敏捷迭代，以及做好组织与技术协同，构建人机相适的新型组织模式。最后，还要统筹发展与安全，筑牢企业治理、业务安全以及技术安全三道‘防线’。”孟茜说。
招商银行首席信息官周天虹也表示，对银行业而言，大语言模型有着广阔的应用空间，并将从服务模式、工作模式、交互模式、数据分析等多个维度给行业带来重大影响。不过大语言模型虽然强大，但也存在幻觉问题，并在理解精准度、对齐能力、价值观及伦理、用户隐私保护以及性能、成本等方面存在一定局限性。
针对上述问题，周天虹也提出四项应对措施，例如在模型准入评估方面，要从通用能力、金融能力、领域能力等方面开展全方位评测，在合规性上则要通过网信办备案，并组织价值观和消费者保护等内部评测等。此外其还建议，要建立模型训练规范、对生成的内容进行监督，且使用人工智能技术一定要落实人的责任等。
平安集团首席科学家肖京表示，DeepSeek的算法优势让金融机构能够站在巨人肩膀上在垂域上做深做强，推动行业向智能化转型升级。而以DeepSeek为代表的前沿大模型正加速业务流程、模式、生态三大颠覆，即简化核心业务环节实现效率变革、在知识密集型领域实现人力替代及由上下游关系变化引发产业链改变等。
不过肖京也提示，虽然DeepSeek开源了模型参数，但未开源代码和训练教据，因此，为了基于DeepSeek模型做垂域增强，金融机构需建立相应算法及数据能力。此外，依据强化学习尺度法则原理，金融机构还应不断补充完善专业和高质量的金融垂域数据，持续强化学习训练，保障模型专业能力的自我学习、提升。
编辑：尹杨
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新华财经北京4月11日电（记者翟卓）以“人工智能与金融未来”为主题的国民财富发展研究合作平台2025春季峰会10日在京召开，旨在搭建跨界对话平台，聚焦“AI+金融”的深度融合与未来展望，共同探讨AI与金融融合发展的新范式。
与会嘉宾认为，人工智能对人类社会产生了深远影响，金融业在迎来历史机遇的同时也要正视潜在风险，并从银行、保险、芯片企业及研究机构等多维视角出发，分享实际经验、直面现实挑战，为金融业如何更好拥抱大模型建言献策。
——关注AI提升效率与加剧风险的双重效应
在国民财富发展研究合作平台理事长、孙冶方基金会理事长李剑阁看来，人工智能正为金融行业带来前所未有的机遇，如既可以有效提升金融从业者展业效率，降低交易成本，还可助力金融机构更好服务中小微企业和长尾客户，推动普惠金融发展。
“不过在发展的同时也要正视挑战。人工智能在金融领域的应用仍面临数据安全、算法伦理、技术依赖、人才短缺等深层次问题。如何在推动技术创新的同时，确保金融系统稳定与安全，需要两个领域的专家密切合作、合力攻关。”李剑阁说。
中国财富管理50人论坛理事长、原银监会主席、证监会原主席尚福林也认为，金融业正迎来人工智能行业应用的历史机遇，但人工智能的算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷等潜在风险也不容忽视，在应用过程中，要关注人工智能带来的效率提升与风险加剧的双重效应。
“提高模型算法的透明性和可解释性是其中关键。”尚福林建议，一方面，要在技术基座基础上针对金融行业特点进行精细训练，提升模型的准确性和可靠性；另一方面，监管机构也应增强对智能算法风险的穿透式分析能力，健全智能算法的规则制度，提升算法可解释性、透明性、公平性和安全性。
大模型的发展还离不开算力支撑。硬件投入大、训练成本高一直是在行业普及应用的重要制约因素，但随着DeepSeek的出现，通过算法优化，减少了对高算力硬件的依赖，大大减轻了金融机构资本投入压力，为弥合技术差距提供了机会。
“DeepSeek的火爆出圈展示了我国人工智能创新突破的潜力，进一步做长人工智能长板、补齐短板是重要的战略任务。”中国工程院院士、鹏城实验室主任高文认为，如同从电力跨越到电力网，未来算力网将是算力发展的趋势，期待各相关方全力推动中国算力网的研发与建设，打通数据孤岛，显著提升数据应用效率。
摩尔线程副总裁胡晓东也提到，借鉴DeepSeek实现高效能的经验看，在选择算力底座时需考虑是否具有面向未来的发展性，面对日益复杂的金融应用场景，高质量的算力要留有充足空间来为金融智能化加速赋能。此外，算力并非孤立存在，而要服务于模型和应用，好用、易用才是硬道理，还要尽量避免增加额外成本等。
——共同探索金融业如何更好拥抱人工智能
作为国民经济的血脉、现代经济的核心，金融业一直走在信息化建设的前列，也是人工智能应用的先行者。多位来自金融机构的嘉宾，分享了他们的实践经验。
如在中国工商银行首席技术官吕仲涛看来，DeepSeek等先进大模型的出现，是金融业推动数字化转型的重大机遇。而金融业用好AI大模型的关键，则是要构建高效能组织、高水平技术和数据、高价值场景及高适配人才。具体来看，首先是要强化创新应用组织模式，形成推动AI应用广度和深度显著拓展的有效合力。
其次要构建算法丰富、算力充足、数据全面、服务好用、安全可控的大模型技术数据支撑体系。第三是挖掘高价值业务场景，围绕金融市场、资产负债、风险防控等核心领域，挖掘高价值场景，持续增强核心竞争力。最后是加大AI人才培养和储备，积极培养复合型人才，为大模型规模化应用提供更有力的人才保障。
就银行业如何拥抱人工智能特别是如何应用大模型而言，中国银行首席信息官孟茜提出，银行业可从共治、协同、安全三个维度出发，加快构建“人工智能+金融”数智化转型新生态。具体来看，首先要做好算力基础、行业模型及行业数据集三个“共治”，加强金融专用算力基础设施建设、构建行业大模型创新生态等。
“其次是要做好三个‘协同’，即做好场景与技术协同，合理运用人工智能技术，做好业务与科技协同，实现应用创新敏捷迭代，以及做好组织与技术协同，构建人机相适的新型组织模式。最后，还要统筹发展与安全，筑牢企业治理、业务安全以及技术安全三道‘防线’。”孟茜说。
招商银行首席信息官周天虹也表示，对银行业而言，大语言模型有着广阔的应用空间，并将从服务模式、工作模式、交互模式、数据分析等多个维度给行业带来重大影响。不过大语言模型虽然强大，但也存在幻觉问题，并在理解精准度、对齐能力、价值观及伦理、用户隐私保护以及性能、成本等方面存在一定局限性。
针对上述问题，周天虹也提出四项应对措施，例如在模型准入评估方面，要从通用能力、金融能力、领域能力等方面开展全方位评测，在合规性上则要通过网信办备案，并组织价值观和消费者保护等内部评测等。此外其还建议，要建立模型训练规范、对生成的内容进行监督，且使用人工智能技术一定要落实人的责任等。
平安集团首席科学家肖京表示，DeepSeek的算法优势让金融机构能够站在巨人肩膀上在垂域上做深做强，推动行业向智能化转型升级。而以DeepSeek为代表的前沿大模型正加速业务流程、模式、生态三大颠覆，即简化核心业务环节实现效率变革、在知识密集型领域实现人力替代及由上下游关系变化引发产业链改变等。
不过肖京也提示，虽然DeepSeek开源了模型参数，但未开源代码和训练教据，因此，为了基于DeepSeek模型做垂域增强，金融机构需建立相应算法及数据能力。此外，依据强化学习尺度法则原理，金融机构还应不断补充完善专业和高质量的金融垂域数据，持续强化学习训练，保障模型专业能力的自我学习、提升。
编辑：尹杨
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