以下为演讲实录：
各位领导、各位嘉宾、各位朋友：
大家好！很荣幸受邀参加第八届金融科技论坛，并围绕“科技赋能——金融业数字化创新与应用”这一主题，与大家分享一些观察与思考。就在前不久，2026年7月举行的世界人工智能大会释放出一系列清晰而强烈的信号：人工智能正加速从“数字世界”走向“物理世界”，其价值评判标准也从“能回答什么”转向“能解决什么实际问题”，行业竞争的焦点更是从过去的“卷参数”快速切换为“卷落地”。紧随其后，2026年8月召开的世界机器人大会，直接以“从炫技到干活”为主题，呼应了这一转向。可以说，近两年，人工智能从算法到硬件、从虚拟到实体的技术融合正在全面加速，金融业作为数据密集、场景丰富的行业，自然也处于这场变革的交汇点上。下面，我围绕人工智能在金融领域发展的总体情况、存在的问题、推进的建议三个方面，谈几点认识，不当之处请大家批评指正。
一、智能金融发展总体情况
（一）前瞻布局 持续深耕——人工智能国家战略的演进之路
人工智能是人类历史上第四次产业革命的核心驱动力，也是提升各国国家竞争力，推动社会进步的重要战略抓手。从我国的情况看，技术的跃迁离不开政策的顺势而为。我国人工智能政策演变，体现了一个从前瞻布局到体系化落地的完整谋篇布局过程。2025年，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），标志着人工智能战略从“技术突破”向“全面赋能”的跃升，提出到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段的目标。这一演进轨迹，正是我国在人工智能领域前瞻布局、持续深耕的生动写照。
（二）人工智能是“十五五”时期金融科技发展的重要驱动力
“十五五”时期金融业将从“数字化”迈向“数智化”。金融行业一直是数字技术的坚定拥护者、使用者也是受益者。近两年多来，监管部门发布的关于数字金融发展的方案对推动人工智能发展提出要求，如《银行业保险业数字金融高质量发展实施方案》中明确提出充分发挥人工智能等新技术创新引领作用。同时，从2025年上市银行年报中可以看到，AI驱动的数智化转型已成为行业显而易见的战略重心，人工智能深度嵌入信贷、风控、客服、财富管理等核心业务链条。当“硅基同事”正式入职，传统银行人正在经历一场从战略到基层的全方位重构。短期看成本投入高，但长期看，AI仍是银行业削减成本的重要抓手。据报道，已有20家银行的AI数字员工正式“入职”，职责覆盖贷后催收、客服咨询、资料审核、厅堂引导等全流程。工商银行AI数字员工等效产能达到5.5万人年，覆盖500余个高频业务场景。招商银行智能客服“小招”日均对话超100万次，问题解决准确率超95%，相当于替代3000名座席的工作量。
（三）人工智能技术金融应用从“辅助工具”逐步迈向“业务引擎”
前几天也就是8月29日在贵阳召开的国际大数据产业博览会的主题就是“词元（Token）”。如果把大模型比作大脑，词元可以理解为每个基础的语言单元，是人工智能大模型处理信息的最小信息单元。从数据看，Token（词元）消耗量正成为衡量银行AI应用活跃度的关键指标。据国家数据局统计，2024年初我国日均Token调用量仅1000亿，到2026年3月已突破140万亿，两年增长超千倍，银行业是这一爆发式增长的重要推手。招商银行日均Token消耗量330亿、稳居行业首位，工商银行日均Token迈入百亿级、较两年前增长近百倍。与此同时，2025年25家上市银行金融科技投入合计近2000亿元，占营收比重从2021年的3.11%升至3.89%，仅六大国有银行科技投入就超过1300亿元，智能金融已进入战略级的全面投入阶段。
从案例看，各类机构各展所长。国有大行走“全链条赋能”之路——工商银行全面升级“数智工行”战略，在30余个业务领域落地500余个AI应用场景；邮储银行已落地超370个大模型应用场景、日均调用超600万次。股份制银行走“场景深耕+人机协同”之路。招商银行2025年AI应用节约人工1556万小时；中信银行上线超660个智能数据模型、构建超1700个智能服务场景。中小银行在探索差异化突围、轻量化布局、精细化决策，青岛银行今年一季度，累计上线13个数字化重点项目，持续加大“数据+AI”能力建设投入。
二、存在的问题和关注点
智能金融发展势头强劲，但我们必须保持清醒。当前，还存在一些方面的问题和关注点。
第一，模型层面的“可信”问题。金融行业对信息准确性和专业性要求极高。大模型的“幻觉”现象与解释性不足依然存在；训练数据的偏差也导致算法可能存在的偏见，进而引发金融服务中的歧视性对待；模型同质化风险可能引发风险的共振问题。
第二，数据层面的“治理”问题。数据孤岛与数据安全压力并存。一方面，由于部门或行业利益等原因，数据被分散难以流通共享；另一方面，数据在流通中又面临巨大的安全合规压力。二者相互交织，一定程度制约人工智能规模化应用。同时，“数据投毒”等风险隐患不容忽视。
第三，算力层面的“成本”问题。Token消耗激增带来算力成本快速攀升。如何在规模扩张与成本可控之间取得平衡？
第四，生态层面的“分化”问题。人工智能技术应用可能导致的“马太效应”“大与小”的分化正在加速问题。
第五，智能体模式对金融安全提出更高要求问题。AI正从“会话”走向“执行”，不再只是提供建议，而是能自主调用执行相关任务。这大幅提升效率的同时，也对权限管理提出更精细的要求——智能体拥有何种权限、能执行哪些操作，边界必须清晰界定。
三、应用推进的建议和思考
（一）智能向善，筑牢金融为民的价值底座
针对智能金融的发展，社会上往往会关注解决“油门怎么踩”的效率问题，但我认为，这里更重要的是要回答“方向盘往哪打”的价值问题。技术本身是工具，向善才是方向。唯有坚持“智能向善”，才能让技术进步真正服务于人民，而非产生新的数字鸿沟。所谓“智能向善”，要求金融机构：一是以人民为中心，提升金融服务的效率、可得性与公平性；二是以安全为底线，确保技术运行在可控、可信的轨道内；三是以责任为边界，确保每一次算法决策都经得起伦理审视和监管追问。这既是金融工作政治性、人民性的必然要求，也是智能金融行稳致远的根本前提。
（二）风控筑底：构建全链条风险防控体系
防范和化解金融风险是金融行业永恒的主题。智能金融行稳致远，必须构建覆盖AI应用全生命周期的风险防控体系。当前，监管层面已为人工智能开发应用划定了清晰框架，2026年5月，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，6月份，金融监管总局发布的《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》（金发〔2026〕8号，业内也称“8号文”）；人民银行金标委正在制定的《数字金融 人工智能大模型安全应用技术规范》，这些制度或者标准都将促进智能金融规范应用与创新发展。金融机构要落实好这些制度规范，筑牢智能金融应用的安全底座。
（三）分级施策：推动监管和治理走向精细化
智能金融应用形态多样、风险各异，应对不同场景实施分级分类监管——高风险场景严管、一般场景包容审慎，既守住底线又为创新留足空间。2026年5月，工业和信息化等部门联合启动实施《人工智能终端智能化分级》系列国家标准，将终端智能化从L1响应级至L4协同级划分为四个等级。金融服务的治理同样可以借鉴这一思路，探索建立差异化分类管理框架，依据AI应用的影响和潜在风险实施分级分类管理；比如，会话类应用以内容合规为主，重点防范输出违规和误导客户；而智能体类应用涉及自主决策与自主执行，须实行更严格的测试和监控。我也关注到，2026年8月，中国支付清算协会将智能体支付划分为三个阶段：智能体辅助支付、预设条件下智能体自主支付、泛条件智能体自主支付，并对后两个智能体自主支付应用发布《智能体支付应用自律公约》就是很好的案例。金发〔2026〕8号文同样明确，金融机构应对AI应用实施风险分类分级管理。
（四）人机共治：清晰划定智能金融应用边界
要严格坚守业务边界，规范AI应用行为，要加强人机协同，发挥人工智能在数据处理、风险识别、模型测算等方面的技术优势，同时牢牢把握风险管理的主动权，建立健全人工复核、分级审批的风险监督与管控机制。明确人机权责边界，强化关键环节、重要决策的人工介入与最终审定，实现技术赋能与风险可控有机统一。
（五）产融共振：推动智能金融深度融入实体经济
智能金融的价值，最终还是要在服务实体经济中检验。为此，应积极推动智能金融深度融入产业场景。我们应看到：当前，一方面产业场景中资金支付链条复杂，协同效率低下，导致资金“活水”流动不畅；另一方面，产业链上大量以实体货物、经营流水为核心的资产处于“看不见、估不准、盘不活”的沉睡状态，难以转化为可信的数字资产。智能金融的使命，正是以数据为纽带、以AI为工具，打通产融之间的“信息孤岛”与“信用断点”，让资金精准滴灌实体经济。
（六）共建共享：探索建立行业基础设施，弥补“大与小”鸿沟
着眼宏观及长远发展，我们应积极探索建立智能算力基础设施、金融本体知识库等行业公共基础设施，以共建共享机制降低智能化门槛，让中小机构站在行业基座上起跑。这点让我想起了当年的银行卡联网通用及中国银联的成立，与这个有点类似。通过行业级共性能力的集约供给，让大型机构领跑的“局部优势”转化为全行业可共享的“公共底座”。各机构在此通用底座基础上叠加内部制度、特色产品，形成差异化应用，推动智能金融实现“大机构引领、中小机构跟进”的普惠式发展。
各位嘉宾，智能金融的浪潮不可逆转。站在“十五五”开局之年，要坚持“智”与“治”并行——让创新在合规的轨道上奔驰，让技术在服务的场景中落地，让金融在普惠的初心下回归，才能真正写好金融业数字化创新与应用的时代答卷。
谢谢大家！
来源：新浪财经
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