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金融科技,在创新中破局前行

来源:中国金融网   2025年03月10日 13时39分

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金透社 | 马迁  中国金融网版权图片

在当今时代,科技与金融的融合已成为不可阻挡的趋势,金融科技正以前所未有的速度重塑着金融行业的格局。全国两会期间,围绕金融促发展,尤其是激发科创活力的议题,代表委员们纷纷建言献策,为金融科技的创新发展指明了方向。这一领域正站在时代的风口浪尖,在创新的驱动下不断破局前行,为经济增长注入新的活力。

创新产品与服务,满足多元需求

科创企业的独特性决定了其对金融产品和服务的需求与传统行业大相径庭。商业周期的不确定性、资产类型的特殊性以及人员组成的创新性,都使得科创企业在融资等金融服务方面面临诸多挑战。为此,代表委员们呼吁银行等金融机构积极创新,开发出兼顾收益与风险的金融产品,探索全新的服务模式。

全国人大代表、清华大学国家金融研究院院长田轩强调,推动金融产品和服务创新是提升金融支持科技创新精准度和有效性的关键。全国政协委员、恒银科技董事长江浩然指出,监管部门应提供政策指导和支持,促使金融机构开发更贴合科技企业特点的信贷、保险、投资等金融产品。目前,市场上已涌现出一些创新成果。例如,国家开发银行聚焦战略性新兴产业中从事关键核心技术攻关、重点基础研究与应用研发的科创企业,设立政策性科创产业基金开展夹层投资,设立专门的科创事业部开展银行表内投贷联动等。这些创新举措为科创企业提供了多元化的融资渠道,满足了不同发展阶段科创企业的资金需求。

加大政策支持,优化发展环境

从监管层面来看,优化政策工具、完善配套监管机制以及健全风险管理体系,对于引导金融机构精准有力支持科创企业至关重要。全国人大代表、四川天府银行董事长黄毅建议,监管部门可设立专项信贷额度激励机制,鼓励银行加大对科技型中小企业的信贷投放。调整风险权重,对科技型中小企业贷款设定差异化风险权重系数,减轻金融机构资本占用压力。同时,明确科创认定标准,为金融机构授信评估提供重要依据,并利用大数据、人工智能等新技术手段实现对科技金融业务的实时、动态监管。

江浩然委员提出完善科技金融白名单制度,优化优先级排序和覆盖范围,延长白名单有效期,减轻金融机构审核负担。此外,推动金融机构建立科技金融风险评估模型和预警机制,有助于提前防范风险,保障科技金融业务的稳健发展。这些政策建议若能落地实施,将为金融科技的创新发展营造良好的政策环境,引导更多金融资源流向科创领域。

AI 赋能金融,开启智能新时代

近年来,人工智能技术在金融场景的应用呈现出 “百花齐放” 的态势,成为金融机构推动数字化转型的关键力量。无论是信贷风控、交易安全、财富管理,还是客户管理、合规审查、远程银行等金融业务领域,AI 科技都在发挥着重要的赋能作用。越来越多的银行设立 AI 中台,集成光学字符识别、语音识别和语音合成、生物识别比对、深度学习等 AI 技术,实现 AI 能力与金融场景的深度融合。

以信用风险评估环节为例,AI 机器学习技术通过对历史数据的训练,能够从更全面的维度预测用户的信用价值,详尽评估用户信贷相关的风险,提升银行的信贷风控控制与信贷利率精准定价能力。在客户运营环节,AI 技术深度分析用户的消费习惯、交易行为、职业发展状况等数据,为银行提供差异化营销建议,助力实现千人千面式的个性化金融服务。在反欺诈风控环节,AI 技术实时分析大量交易数据,迅速识别异常交易状况,保护用户资金安全。在财富管理环节,AI 技术协助客户经理进行客户财富状况分析、市场趋势解读与产品推介,提升财富管理服务能力。

随着 DeepSeek 等大模型的面世,银行对 AI 科技的应用进一步深化。相比传统 AI 应用模式,大模型技术在数据分析推理、内容自动生成、模型深度学习等方面更具智能性。接入 DeepSeek 等大模型进行数据训练后,银行在金融市场投研分析、企业知识问答、代码生成审查、信贷风控报告准确性等方面取得了更高的降本增效成果。例如,大连银行依托开源 RAG 框架,部署 DeepSeek - R1 模型,在金融投研分析、企业知识问答等领域进行试点应用;内蒙古银行完成 DeepSeek - R1 蒸馏版模型的私有化部署,实现智能问答、企业知识管理等功能。苏商银行应用 DeepSeek VL2 多模态模型处理非标材料,提升了信贷材料综合识别准确率,将蒸馏技术应用于信贷风控、反欺诈等场景,提高了尽调报告生成效率和欺诈风险标签准确率。

然而,银行在建立 AI 中台和应用 AI 技术过程中也面临诸多挑战。不同规模银行在 AI 研发人才储备、技术研发应用经验、研发投入等方面存在差异,导致实施路径和业务规划不同。建立 AI 中台需要提升高性能计算、分布式计算与并行处理等技术,完善智能化服务编排,提升模型管理能力,提高实时分析与反馈循环效率,强化安全性能,推进灵活的定制化服务。同时,银行在 AI 能力建设与推广应用中还面临数据资产数量有限、数据质量不高、缺乏统一管理平台等问题,以及 AI 技术在数据隐私保护方面的挑战。尽管如此,随着 AI 技术的不断迭代升级,这些难题有望逐步得到解决。

银行积极实践,构建科技金融生态

在科技金融领域,银行作为金融 “活水” 注入科技企业的主要渠道,正积极开展创新实践。在长三角地区,超半数银行业金融机构将科技金融定位为主要赛道,37.59% 的银行将其定位为第一赛道。从组织架构看,超六成银行的科技金融部为一级部门,农商银行占比最高;超三成银行设有专营部门,国有大型银行的科技金融特色机构占比最高。

浙商银行早在 2016 年便推出国内首个面向高层次人才的 “人才银行” 产品,并打造了包含十大场景、十六大专属产品的科技金融体系,截至 2024 年末,已服务超 3 万户科技型企业,提供融资余额超 3600 亿元,服务近 4000 户高层次人才。上海银行 2024 年 9 月末科技型企业贷款余额突破 1500 亿元,较 2023 年末增长近 13%,在 “2024 上海硬核科技企业 TOP100 榜单” 中服务企业覆盖近六成,并计划在 2025 年进一步升级,深耕区域内产业,拓展客群来源,注重投贷联动机会。

此外,各类金融机构之间已逐步展开合作探索,构建科技金融生态圈。长三角区域内 58% 的银行建立了包含政府、核心企业、创投机构、园区、保险公司、私募股权基金、券商等主体的科技金融生态圈;58.16% 的银行已开展投贷联动业务,其中 78.05% 的银行通过与外部投资机构合作开展,63.41% 的银行通过与本集团内具有投资功能的子公司合作开展。全国人大代表、四川天府银行董事长黄毅建议加强银行与非银金融机构间的联动,共同开发定制化金融产品,满足科技型企业不同发展阶段的资金需求。

监管部门也在积极释放创新政策信息。中国人民银行将会同证监会、科技部等部门,创新推出债券市场的 “科技板”,支持金融机构、科技型企业、私募股权投资机构等发行科技创新债券,丰富产品体系。中国证监会将持续完善科创债发行注册流程,稳步发展知识产权资产证券化,为科技创新提供更全面、高效的资本市场服务。

五、深度分析与评论

金融科技的创新发展对于推动科技创新、促进经济转型升级具有深远意义。从宏观经济层面来看,科技创新是推动经济持续增长的核心动力,而金融科技的发展能够为科创企业提供更便捷、高效的融资渠道,加速科技成果的转化和应用,从而推动产业升级,提升国家的整体竞争力。在当前全球经济竞争日益激烈的背景下,金融科技的创新发展已成为各国抢占经济发展制高点的关键领域。

从金融行业自身发展来看,金融科技的创新为金融机构带来了新的业务增长点和发展机遇。通过创新产品和服务,金融机构能够拓展客户群体,提高客户满意度,增强市场竞争力。同时,借助 AI 等技术手段,金融机构能够提升风险管理能力、运营效率和服务质量,实现数字化转型,适应金融市场的快速变化。

然而,金融科技在创新发展过程中也面临一些问题和挑战。一方面,科技创新本身具有高风险、高投入、长周期的特点,这使得金融支持科创企业面临较大的风险。金融机构需要在追求收益和控制风险之间找到平衡,加强风险管理体系建设,提高风险识别和评估能力。另一方面,金融科技的快速发展也对监管提出了更高的要求。监管部门需要不断创新监管方式和手段,在鼓励创新的同时,防范金融风险,保障金融市场的稳定运行。此外,数据安全和隐私保护问题也不容忽视,随着金融科技应用中数据的大量收集和使用,如何确保数据的安全和合法合规使用,是金融科技发展中必须解决的重要问题。

为了推动金融科技在创新中持续破局前行,政府、金融机构和社会各方需要共同努力。政府应进一步加大对金融科技的政策支持力度,完善法律法规和监管体系,营造良好的创新环境。金融机构要加强自身能力建设,加大在科技研发、人才培养、风险管理等方面的投入,积极探索创新业务模式和产品服务。同时,金融机构之间应加强合作,构建开放、共享的金融科技生态系统,实现资源的优化配置和协同发展。此外,还应加强对公众的金融知识普及和教育,提高公众对金融科技产品和服务的认知和接受度,促进金融科技的广泛应用。

金融科技正处于创新发展的关键时期,在政策支持、技术驱动和市场需求的共同作用下,必将在破局前行中为经济社会发展带来更多的机遇和变革。我们有理由期待,金融科技将在推动科技创新、促进经济高质量发展的道路上发挥更加重要的作用,创造更加美好的未来。

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金融科技,在创新中破局前行

来源:中国金融网   2025年03月10日 13时39分

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金透社 | 马迁  中国金融网版权图片

在当今时代,科技与金融的融合已成为不可阻挡的趋势,金融科技正以前所未有的速度重塑着金融行业的格局。全国两会期间,围绕金融促发展,尤其是激发科创活力的议题,代表委员们纷纷建言献策,为金融科技的创新发展指明了方向。这一领域正站在时代的风口浪尖,在创新的驱动下不断破局前行,为经济增长注入新的活力。

创新产品与服务,满足多元需求

科创企业的独特性决定了其对金融产品和服务的需求与传统行业大相径庭。商业周期的不确定性、资产类型的特殊性以及人员组成的创新性,都使得科创企业在融资等金融服务方面面临诸多挑战。为此,代表委员们呼吁银行等金融机构积极创新,开发出兼顾收益与风险的金融产品,探索全新的服务模式。

全国人大代表、清华大学国家金融研究院院长田轩强调,推动金融产品和服务创新是提升金融支持科技创新精准度和有效性的关键。全国政协委员、恒银科技董事长江浩然指出,监管部门应提供政策指导和支持,促使金融机构开发更贴合科技企业特点的信贷、保险、投资等金融产品。目前,市场上已涌现出一些创新成果。例如,国家开发银行聚焦战略性新兴产业中从事关键核心技术攻关、重点基础研究与应用研发的科创企业,设立政策性科创产业基金开展夹层投资,设立专门的科创事业部开展银行表内投贷联动等。这些创新举措为科创企业提供了多元化的融资渠道,满足了不同发展阶段科创企业的资金需求。

加大政策支持,优化发展环境

从监管层面来看,优化政策工具、完善配套监管机制以及健全风险管理体系,对于引导金融机构精准有力支持科创企业至关重要。全国人大代表、四川天府银行董事长黄毅建议,监管部门可设立专项信贷额度激励机制,鼓励银行加大对科技型中小企业的信贷投放。调整风险权重,对科技型中小企业贷款设定差异化风险权重系数,减轻金融机构资本占用压力。同时,明确科创认定标准,为金融机构授信评估提供重要依据,并利用大数据、人工智能等新技术手段实现对科技金融业务的实时、动态监管。

江浩然委员提出完善科技金融白名单制度,优化优先级排序和覆盖范围,延长白名单有效期,减轻金融机构审核负担。此外,推动金融机构建立科技金融风险评估模型和预警机制,有助于提前防范风险,保障科技金融业务的稳健发展。这些政策建议若能落地实施,将为金融科技的创新发展营造良好的政策环境,引导更多金融资源流向科创领域。

AI 赋能金融,开启智能新时代

近年来,人工智能技术在金融场景的应用呈现出 “百花齐放” 的态势,成为金融机构推动数字化转型的关键力量。无论是信贷风控、交易安全、财富管理,还是客户管理、合规审查、远程银行等金融业务领域,AI 科技都在发挥着重要的赋能作用。越来越多的银行设立 AI 中台,集成光学字符识别、语音识别和语音合成、生物识别比对、深度学习等 AI 技术,实现 AI 能力与金融场景的深度融合。

以信用风险评估环节为例,AI 机器学习技术通过对历史数据的训练,能够从更全面的维度预测用户的信用价值,详尽评估用户信贷相关的风险,提升银行的信贷风控控制与信贷利率精准定价能力。在客户运营环节,AI 技术深度分析用户的消费习惯、交易行为、职业发展状况等数据,为银行提供差异化营销建议,助力实现千人千面式的个性化金融服务。在反欺诈风控环节,AI 技术实时分析大量交易数据,迅速识别异常交易状况,保护用户资金安全。在财富管理环节,AI 技术协助客户经理进行客户财富状况分析、市场趋势解读与产品推介,提升财富管理服务能力。

随着 DeepSeek 等大模型的面世,银行对 AI 科技的应用进一步深化。相比传统 AI 应用模式,大模型技术在数据分析推理、内容自动生成、模型深度学习等方面更具智能性。接入 DeepSeek 等大模型进行数据训练后,银行在金融市场投研分析、企业知识问答、代码生成审查、信贷风控报告准确性等方面取得了更高的降本增效成果。例如,大连银行依托开源 RAG 框架,部署 DeepSeek - R1 模型,在金融投研分析、企业知识问答等领域进行试点应用;内蒙古银行完成 DeepSeek - R1 蒸馏版模型的私有化部署,实现智能问答、企业知识管理等功能。苏商银行应用 DeepSeek VL2 多模态模型处理非标材料,提升了信贷材料综合识别准确率,将蒸馏技术应用于信贷风控、反欺诈等场景,提高了尽调报告生成效率和欺诈风险标签准确率。

然而,银行在建立 AI 中台和应用 AI 技术过程中也面临诸多挑战。不同规模银行在 AI 研发人才储备、技术研发应用经验、研发投入等方面存在差异,导致实施路径和业务规划不同。建立 AI 中台需要提升高性能计算、分布式计算与并行处理等技术,完善智能化服务编排,提升模型管理能力,提高实时分析与反馈循环效率,强化安全性能,推进灵活的定制化服务。同时,银行在 AI 能力建设与推广应用中还面临数据资产数量有限、数据质量不高、缺乏统一管理平台等问题,以及 AI 技术在数据隐私保护方面的挑战。尽管如此,随着 AI 技术的不断迭代升级,这些难题有望逐步得到解决。

银行积极实践,构建科技金融生态

在科技金融领域,银行作为金融 “活水” 注入科技企业的主要渠道,正积极开展创新实践。在长三角地区,超半数银行业金融机构将科技金融定位为主要赛道,37.59% 的银行将其定位为第一赛道。从组织架构看,超六成银行的科技金融部为一级部门,农商银行占比最高;超三成银行设有专营部门,国有大型银行的科技金融特色机构占比最高。

浙商银行早在 2016 年便推出国内首个面向高层次人才的 “人才银行” 产品,并打造了包含十大场景、十六大专属产品的科技金融体系,截至 2024 年末,已服务超 3 万户科技型企业,提供融资余额超 3600 亿元,服务近 4000 户高层次人才。上海银行 2024 年 9 月末科技型企业贷款余额突破 1500 亿元,较 2023 年末增长近 13%,在 “2024 上海硬核科技企业 TOP100 榜单” 中服务企业覆盖近六成,并计划在 2025 年进一步升级,深耕区域内产业,拓展客群来源,注重投贷联动机会。

此外,各类金融机构之间已逐步展开合作探索,构建科技金融生态圈。长三角区域内 58% 的银行建立了包含政府、核心企业、创投机构、园区、保险公司、私募股权基金、券商等主体的科技金融生态圈;58.16% 的银行已开展投贷联动业务,其中 78.05% 的银行通过与外部投资机构合作开展,63.41% 的银行通过与本集团内具有投资功能的子公司合作开展。全国人大代表、四川天府银行董事长黄毅建议加强银行与非银金融机构间的联动,共同开发定制化金融产品,满足科技型企业不同发展阶段的资金需求。

监管部门也在积极释放创新政策信息。中国人民银行将会同证监会、科技部等部门,创新推出债券市场的 “科技板”,支持金融机构、科技型企业、私募股权投资机构等发行科技创新债券,丰富产品体系。中国证监会将持续完善科创债发行注册流程,稳步发展知识产权资产证券化,为科技创新提供更全面、高效的资本市场服务。

五、深度分析与评论

金融科技的创新发展对于推动科技创新、促进经济转型升级具有深远意义。从宏观经济层面来看,科技创新是推动经济持续增长的核心动力,而金融科技的发展能够为科创企业提供更便捷、高效的融资渠道,加速科技成果的转化和应用,从而推动产业升级,提升国家的整体竞争力。在当前全球经济竞争日益激烈的背景下,金融科技的创新发展已成为各国抢占经济发展制高点的关键领域。

从金融行业自身发展来看,金融科技的创新为金融机构带来了新的业务增长点和发展机遇。通过创新产品和服务,金融机构能够拓展客户群体,提高客户满意度,增强市场竞争力。同时,借助 AI 等技术手段,金融机构能够提升风险管理能力、运营效率和服务质量,实现数字化转型,适应金融市场的快速变化。

然而,金融科技在创新发展过程中也面临一些问题和挑战。一方面,科技创新本身具有高风险、高投入、长周期的特点,这使得金融支持科创企业面临较大的风险。金融机构需要在追求收益和控制风险之间找到平衡,加强风险管理体系建设,提高风险识别和评估能力。另一方面,金融科技的快速发展也对监管提出了更高的要求。监管部门需要不断创新监管方式和手段,在鼓励创新的同时,防范金融风险,保障金融市场的稳定运行。此外,数据安全和隐私保护问题也不容忽视,随着金融科技应用中数据的大量收集和使用,如何确保数据的安全和合法合规使用,是金融科技发展中必须解决的重要问题。

为了推动金融科技在创新中持续破局前行,政府、金融机构和社会各方需要共同努力。政府应进一步加大对金融科技的政策支持力度,完善法律法规和监管体系,营造良好的创新环境。金融机构要加强自身能力建设,加大在科技研发、人才培养、风险管理等方面的投入,积极探索创新业务模式和产品服务。同时,金融机构之间应加强合作,构建开放、共享的金融科技生态系统,实现资源的优化配置和协同发展。此外,还应加强对公众的金融知识普及和教育,提高公众对金融科技产品和服务的认知和接受度,促进金融科技的广泛应用。

金融科技正处于创新发展的关键时期,在政策支持、技术驱动和市场需求的共同作用下,必将在破局前行中为经济社会发展带来更多的机遇和变革。我们有理由期待,金融科技将在推动科技创新、促进经济高质量发展的道路上发挥更加重要的作用,创造更加美好的未来。

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