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中国人民银行原副行长李东荣:过去的10年,与人工智能相关的投资增长近13倍
Xin Lang Cai Jing· 2025-12-20 11:18
专题:2025年深圳香蜜湖金融年会 专题:2025年深圳香蜜湖金融年会 2025年12月20-21日,第二届"深圳香蜜湖金融年会"将在深圳市福田区隆重举行,本届年会以"识变局, 开新局——促进粤港澳大湾区科技-产业-金融良性循环"为主题。会议上,中国人民银行原副行长李东 荣称,人工智能相关投资快速增长,引起了社会和各行业的普遍关注。斯坦福大学发布的《2025年人工 智能指数报告》指出,过去10年,与人工智能相关的投资增长近13倍,总体呈现快速增长态势。 2025年12月20-21日,第二届"深圳香蜜湖金融年会"将在深圳市福田区隆重举行,本届年会以"识变局, 开新局——促进粤港澳大湾区科技-产业-金融良性循环"为主题。会议上,中国人民银行原副行长李东 荣称,人工智能相关投资快速增长,引起了社会和各行业的普遍关注。斯坦福大学发布的《2025年人工 智能指数报告》指出,过去10年,与人工智能相关的投资增长近13倍,总体呈现快速增长态势。 李东荣称,随着技术的进步和社会的发展,"让金融更智能"是我们未来科技发展的方向,它体现了十五 时期我们金融高质量发展的一个重要特征。而"让智能更温暖"则超越了技术本身,它是科技与人 ...
高峰:解析智能金融双轨架构与治理路径,提出数据、技术、安全三维协同破解大模型“幻觉”难题
Xin Lang Cai Jing· 2025-12-20 10:19
炒股就看金麒麟分析师研报,权威,专业,及时,全面,助您挖掘潜力主题机会! 2025年12月20-21日,第二届"深圳香蜜湖金融年会"在深圳市福田区隆重举行,本届年会以"识变局,开 新局——促进粤港澳大湾区科技-产业-金融良性循环"为主题。中国金融传媒集团特聘高级专家、中国 银行业协会原首席信息官、深圳香蜜湖国际金融科技研究院学术委员会委员高峰出席并发言。 专题:2025年深圳香蜜湖金融年会 高峰首先分析了在大模型带来系列挑战背景下智能金融的技术架构选择。他指出,当前主流AI架构主 要有两种:一是集中式平台化AI架构,通过API/SDK对外提供服务,即"+AI"模式,为目前多数金融机 构所采用;二是将大模型与多智能体技术深度嵌入业务的新一代智能平台,即"AI+"模式,互联网银行 及部分大型银行正朝此方向演进。此外,混合架构也普遍存在。无论哪种架构,都离不开四大关键能力 的支撑,即数字基础设施、数据资产管理体系、算法平台和模型管理。 针对大模型应用中备受关注的"幻觉"问题,高峰提出了金融级的综合治理思路。在数据侧,需确保"喂 给AI靠谱的料",通过规范流程、整合异构数据、建立动态更新机制等手段,在安全前提下促进数 ...
国家金融监管总局原首席检查官王朝弟:金融是“人工智能+”的重要领域
Xin Lang Cai Jing· 2025-12-20 10:13
王朝弟称,相关政策的出台,旨在积极应对当前智能金融发展面临的五大挑战:一是大模型技术风险带 来的挑战;二是智能金融统筹发展和安全的挑战;三是金融消费者权益保护的挑战;四是监管体系和监 管能力不足的挑战;五是行业生态培育的挑战。要充分认识智能金融治理的三大目标导向,一是筑牢安 全底线,防范系统性风险;二是促进公平普惠,保障金融消费者权益;三是服务高质量发展,激发创新 价值。 王朝弟称,相关政策的出台,旨在积极应对当前智能金融发展面临的五大挑战:一是大模型技术风险带 来的挑战;二是智能金融统筹发展和安全的挑战;三是金融消费者权益保护的挑战;四是监管体系和监 管能力不足的挑战;五是行业生态培育的挑战。要充分认识智能金融治理的三大目标导向,一是筑牢安 全底线,防范系统性风险;二是促进公平普惠,保障金融消费者权益;三是服务高质量发展,激发创新 价值。 责任编辑:郝欣煜 专题:2025年深圳香蜜湖金融年会 2025年12月20-21日,第二届"深圳香蜜湖金融年会"将在深圳市福田区隆重举行,本届年会以"识变局, 开新局——促进粤港澳大湾区科技-产业-金融良性循环"为主题。会议上,国家金融监督管理总局原首 席检查官王朝弟称, ...
香港证监会原主席梁定邦:智能金融不“唯大模型”论 监管需严保数据真实与风险可控
Xin Lang Cai Jing· 2025-12-20 10:02
专题:2025年深圳香蜜湖金融年会 12月20日,香港证监会原主席梁定邦在深圳香蜜湖金融年会上,就港澳智能金融及人工智能发展发表观 点。 他指出,港澳地区智能金融已覆盖至银行、证券、保险、跨境金融和电子支付五个领域。香港在推进人 工智能应用于传统金融时,并非单纯依赖大语言模型(LLM),而是采取包括区块链在内的多层次、 多架构的技术融合策略。 以金融监管角度来说,梁定邦表示,目前 "大数据"仍是香港金融科技应用基础,"大模型"只是其中一 环。香港自2019年起,已经在监管中引入"大数据"分析、专家系统、机器学习等多种技术手段,监管机 构在核心业务中优先使用可验证、可追溯的底层真实数据,而大模型则多用于辅助性、后台类工作。 梁定邦提示,由于大模型目前仍存在"幻觉"风险,因此在金融监管及机构的业务场景中,必须对AI保持 审慎态度。他表示,生成式人工智能在涉及客户直接交互的前台业务中应用仍较为谨慎,主要集中于后 台的风险管理、数据分析等支持性环节。。即便如此,最终决策仍需由风险管理委员会及风险官结合个 人经验与多维度数据进行最终判断,不能完全依赖模型输出。 梁定邦表示,香港在智能金融发展上保持高度开放态度,但在客户 ...
中国人民银行原副行长李东荣:“十五五”时期,智能金融将成为数字金融的重要方向
他表示:"不论从人工智能技术本身,还是从金融应用的场景以及金融在经济活动中的职能地位来看, 当前我国智能金融的发展基础已经具备。虽然当前人工智能仍然存在可解释性不足等技术缺陷和算法偏 见等问题,但这些都是发展中的问题,相信在'十五五'时期,智能金融必将成为数字金融发展的重要方 向。" 中经记者 郝亚娟 夏欣 上海、北京报道 12月19日—20日,"第二十二届中国国际金融论坛"在上海举行。 中国人民银行原副行长李东荣指出,我国人工智能技术已具备规模应用基础。一是政策支持力度不断加 大,二是人工智能相关投资快速增长,引起社会和各行业的普遍关注,三是人工智能应用产品创新不断 涌现,四是技术和应用的成本和门槛不断降低。同时,金融行业人工智能应用已取得显著进展。 关于智能金融发展,李东荣指出,一是高度重视智能金融应用中的信息安全问题。信息技术的应用总有 两面性,在提高效率的同时也必然带来新的风险。二是加快智能金融的生态构建。在他看来,金融的生 态建设本质就是金融要更好地服务于民,"国之所需、民心所盼,正是金融所往"。金融机构要不断夯实 数字化的基础,打破数据孤岛,不盲目追求"大而全",而是通过开放、信任、合作,构建生态 ...
西班牙对外银行李蕾:未来五年将再投放7000亿欧元支持绿色与社会可持续项目
Xin Lang Cai Jing· 2025-12-19 05:29
李蕾谈到,当今世界,数字技术正以前所未有的速度重新定义金融的边界,在中国,一场以服务实体经 济为根本、以风险防控为基石、以制度创新为引领的深刻变革正在系统推进。 在金融科技治理、数据要素流通、人工智能规范化应用、以及数字人民币探索等领域,中国不仅走在全 球前列,更为智能金融的发展奠定了坚实的制度基础。同时,在"双碳"战略的引领下,具有中国特色、 面向世界的绿色金融体系也日臻完善。 专题:第二十二届中国国际金融论坛 2月19日-20日,"第二十二届中国国际金融论坛"在上海举行,主题为:数字经济时代的智能金融生态构 建。西班牙对外银行(BBVA)中国区总裁李蕾出席并演讲。 她介绍到,西班牙对外银行作为一家拥有160多年历史、深耕亚洲欧洲拉美等多国市场的国际银行集 团,始终致力于成为连接国际资源与本地需求的协作伙伴。在绿色金融方面,自2018年以来,已累计投 放超过3000亿欧元用于可持续融资,并承诺在2025—2029年期间再投放7000亿欧元支持绿色与社会可持 续项目。 "我们愿以全球经验与本地洞察,助力中国金融的高质量发展。"她说。 李蕾指出,数字经济的浪潮奔涌向前,构建安全、智能、可持续的金融生态,是我们共 ...
中国人民银行原副行长李东荣:智能金融必将成为数字金融发展的重要方向
Xin Lang Cai Jing· 2025-12-19 02:39
Core Viewpoint - The development of intelligent finance in China is positioned as a crucial direction for digital finance during the 14th Five-Year Plan period, supported by robust policy backing, rapid investment growth, and significant advancements in AI applications within the financial sector [3][6][9]. Group 1: AI Technology and Investment - AI technology in China has a solid foundation for large-scale application, driven by increasing policy support and rapid growth in related investments, with AI investment projected to reach $252.3 billion in 2024, a 25.5% increase from 2023 [6][21]. - The number of AI enterprises in China has surpassed 5,300, accounting for 15% of the global total, indicating a comprehensive industrial system covering foundational infrastructure, model frameworks, and industry applications [6][22]. - The cost and barriers to AI technology and applications are continuously decreasing, facilitating broader adoption across various sectors [6][21]. Group 2: Progress in Financial Sector AI Applications - The financial industry has been a strong advocate for information technology and intelligent applications, with a history of evolving through technological advancements [7][22]. - Policies from the People's Bank of China have consistently supported the gradual application of AI in finance, with significant investments from major state-owned banks reaching approximately 125.5 billion yuan in 2024, marking a 2.15% increase from 2023 [7][22]. - AI applications in finance are transforming traditional business models and service methods, enhancing customer experience and operational efficiency through intelligent customer service, investment advisory, and risk management [7][22]. Group 3: Considerations for Intelligent Finance Development - Emphasis on information security in intelligent finance applications is critical, as the rapid development of financial technology introduces new risks alongside efficiency gains [10][24]. - Accelerating the construction of an intelligent finance ecosystem is essential, focusing on better serving public needs through collaboration and breaking down data silos [11][25]. - Regulatory frameworks must adapt to the evolving landscape of intelligent finance, ensuring that standards support high-quality development while addressing challenges such as algorithm transparency and fairness [12][26].
中国银行原行长李礼辉谈中国AI竞争:中短期内有望接近并超越核心技术
Xin Lang Cai Jing· 2025-12-19 02:12
他强调,技术创新的价值只有通过市场才能实现,缺乏市场需求的技术创新是难以变现为财富的。在 AI领域,我国主要优势在于全球最大的制造业、服务业数字技术市场需求和应用场景。在国家级AI竞 争中,我国坚持独立自主、节约高效的发展道路,硬算力与软算力并进,通用模型与垂直模型并举,具 备可持续发展的实力。 李礼辉指出,技术上的创新最终取决于国家级和企业级的人力、财力、能力和定力,市场上的竞争最终 取决于群体和个体的信任、信赖、信心和信念。核心技术的追赶需要时间和过程,市场信任的培育也需 要时间和过程。 "我们有信心在中短期内实现核心技术的接近和超越,市场上的可信任就将决定本土品牌的凝聚力和竞 争力。" 以下为演讲实录: 构建安全高效的智能金融生态 专题:第二十二届中国国际金融论坛 12月19日-20日,"第二十二届中国国际金融论坛"在上海举行,主题为:数字经济时代的智能金融生态 构建。中国银行原行长李礼辉出席并演讲。 李礼辉表示,人工智能已被公认为决定未来国家实力的核心技术,AI竞争集中表现为算力竞争。算力 竞争主要是中美之间的国家级竞争,同时是两国资本巨头、科技巨头之间的企业级竞争。 据非权威数据,2024年底我国算 ...
第二届中国智能金融论坛暨中国国际金融30人论坛(第二十二届)在京举办
Xin Hua Cai Jing· 2025-12-16 11:43
(文章来源:新华财经) 奇安信集团副总裁罗若月表示,人工智能的发展使网络安全与智能金融紧密相连,中国企业应积极参与 全球科技治理。奇安信将深化校企合作,推动人才年轻化和产学研创新,助力智能金融与金融安全实 践,期待论坛持续汇聚青年力量和创新成果,为行业发展贡献智慧。 本届论坛还包含三个专题讨论环节。专题一聚焦于全球地缘政治变化的影响,与会专家认为,当前美欧 关系面临结构性裂变,大国主导格局日益凸显。面对国际局势的复杂多元,中方应坚持客观分析与积极 应对,稳健推动国家发展战略。 专题二聚焦于全球金融治理的现状与未来,与会嘉宾认为,在当前国际金融体系中,美元体系挑战与人 民币国际化机遇并存。例如美元因高债务和政策不确定性承压,而加速人民币国际化则需进一步强化其 投资货币功能。全球金融格局转变中,中国既是受益者也是规则推动者,应强调金融开放与风险防控并 重,积极打造全球金融中心和绿色金融领先地位;同时坚持自主创新,深化国际合作,应对复杂外部环 境。 专题三聚焦于人工智能与金融安全,在与会专家看来,人工智能与区块链在深刻变革金融业的同时,也 带来系列风险和挑战,要进一步完善监管机制和数据安全。与此同时,以金融为核心的 ...
Alice投顾智能助手荣获金融AI领域解决方案赛道“标杆奖”!
Wind万得· 2025-12-05 03:30
Core Insights - Wind's "Alice Investment Advisor" has won the "Benchmark Award" at the 2025 AI Model Financial Innovation Application Competition, highlighting its leading position in China's financial AI sector [1] - The solution has evolved from winning an "Innovation Model" award in 2024 to becoming an industry benchmark in 2025, focusing on AI empowerment in wealth management and enhancing service efficiency [3] Innovation Journey - The Alice Investment Advisor aims to eliminate repetitive tasks for investment advisors, allowing them to focus on client service and enhancing their professional capabilities [3] - The solution is designed to transform wealth management professionals into "super advisors" in the era of digital intelligence [3] Future Directions - Wind plans to deepen the integration of financial models and intelligent investment advisory services, aiming to enhance service professionalism and create greater value through AI [6] - The platform offers features such as automatic integration and analysis of various financial products, personalized asset allocation based on client profiles, and detailed ETF insights [6] - It also includes automated report generation and an Agent function for building personalized AI workflows, significantly improving work efficiency [6]