10月19日，在2024金融街(000402)论坛年会平行论坛“AI+金融赋能数字金融新篇章”上，十三届全国政协经济委员会主任、原中国银监会主席 *** 对人工智能与数字金融融合赋能发表最新观察与建议。
金融是人工智能融合发展的重要领域。 2023年，中央金融工作会议提出，要加速建设金融强国，着重做好数字金融等五篇大文章。根据世界 数据公司（International Data Corporation）的预测，到2027年，全球金融业在人工智能的支出将达到970亿美元，复合年增长率为29%，是增速最快的行业之一。
*** 表示，在此背景下，金融科技领域必将迎来新一轮的技术革命。 一方面，人工智能的大模型应用已经能够支持语言、视觉、语音等多模态交互，并展现出更高级别的逻辑推理能力，对赋能金融行业具有重要意义。另一方面，金融业务产生的海量数据(603138)为人工智能提供丰富的应用场景，金融业将成为智能化的先行者。
与此同时，人工智能对金融业经营运行将产生深远影响。人工智能在金融领域的应用有三个核心要素，其中数据是关键、技术是核心、算法是基石。
金融可能是人工智能技术的更大受益者。人工智能在提升金融服务效率、提供个性化服务，以及增强风险管理能力方面赋能。
另一方面，人工智能赋能金融也面临着一些挑战。 一是在模型不透明风险方面。存在难以解释和追溯输出结果的监管难题，带来金融稳定性风险。同时，广泛使用训练有偏的信贷审批助手，可能导致金融风险评估和信贷决策的同质化，加剧金融的脆弱性。二是在不可预知的风险方面。人工智能根据过往数据训练的结果，可能无法准确反映现实和预测问题。三是在 *** 安全风险方面。人工智能应用需处理大量敏感的个人和财务数据，增加了 *** 攻击的风险和数据泄露的可能。
基于此， *** 提出人工智能赋能数字金融的几点建议：一是广泛应用，深化融合。一方面，积极探索应用场景，通过实践打磨和完善大模型能力。另一方面，提升场景智能化水平，构建数字化、智能化金融生态体系。二是加强合作，共建生态。包括增强合作联动、支持关键技术研发、降低应用门槛三个方面。三是推进数字资源共享，提高数字化水平。包括充分运用好金融业自身生成和收集的数据；通过合法合规途径共享互联网、物联网以及各类平台的数据信息；共享 *** 信用信息平台的数据信息。四是守住底线，保障安全。一方面，加强安全标准建设。不断完善金融数据的安全标准体系，加强法律法规体系建设，为金融数据安全与隐私保护提供法律保障。另一方面，提升风险防范能力。通过人工智能技术建立风险监测和预警机制，及时发现和处置潜在风险。
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