大语言模型在银行业的可解释性挑战 - 大语言模型为银行业数字化转型注入强大动力，但其固有的不透明性使可解释性成为必须跨越的门槛，商业银行需建立透明可信的AI应用框架以实现安全合规的潜能释放[3] - LLM的决策过程呈现"黑箱"特性，在技术层面难以破解，并对算法问责与法律救济构成实质性障碍，同时其"幻觉"现象（生成错误或虚构信息）进一步侵蚀模型决策的可解释性与可信度[4] 监管法规对可解释性的刚性约束 - 金融监管机构日益强调AI模型透明度，要求银行充分披露决策依据以满足合规要求并保护消费者权益，构成LLM应用的首要外部约束[6] - 欧盟《通用数据保护条例》等法规确立自动化决策的透明度要求，国内监管部门同样要求银行在使用AI模型拒绝信贷申请时必须说明原因，以避免歧视性或不公正结果[7] - 全球监管科技政策趋同，新加坡FEAT原则、中国《人工智能算法金融应用评价规范》及欧盟《人工智能法案》均将可解释性列为核心要求，表明其已从"软性倡议"转变为"硬性要求"[8] 技术机制的可解释性障碍 - LLM基于Transformer架构包含数百亿至万亿级参数，结构极端复杂，注意力机制与模型预测特征重要性仅存在弱相关性甚至不一致性，传统解释算法计算成本过高难以有效剖析高维模型[11] - "幻觉"现象（生成看似合理但事实不符的内容）普遍存在且无根治方法，导致模型输出无法追溯至可靠输入源，错误可能源自训练语料噪声或生成过程随机性，严重阻碍对决策机制的稳定解释[12]

文/国金宏观 宋雪涛 今年以来，人民币兑美元汇率走势在一波三折中前进：年初在弱美元环境 下小幅升值（1- 3月），再在对等关税担忧下呈现"急转直下"的贬值风波 （4月初），不确定性逐步缓解后人民币重拾升值动能（4 - 5月），6- 7月 人民币在区间内窄幅波动，8月下旬再次掀起一轮升值行情。从特征看， 此轮行情人民币中间价、在岸价、离岸价"三价合一"，共同呈现向7 .0水 平靠拢的态势，行情的背后既有基本面基础，也有事件催化。 如何解构人民币的内在价值？ 人民币汇率定价有三大核心支柱——中美利差、政策风险溢价与购买力平价，当前三大支柱均系统性地向有利于人民币的方向倾斜。 第一，中美利差收窄，是人民币过去三个月升值的基础。 利率平价理论认为，若资本能够自由流动，那么两国之间的名义利差将决定汇率的预期变化。现实情况是，即便资本并未完全自由流动，2015年"811汇 改"以来中美10年期国债利差与USDCNY的相关性仍高达61%。 近三个月，中美国债利率整体上相向而动。特别是7月以来，A股走牛引发股债跷跷板效应，10年中债到期收益率站上1.8%，较6月底已上升逾20bp，中国 的无风险回报率正在温和上升。与此同时1 ...

美国非农就业数据表现 - 2025年8月非农就业人数仅增加2.2万 较7月修正后的7.9万大幅下降 远低于市场预期的7.5万人 [3] - 8月失业率升至4.3% 较上月增加0.1个百分点 创近4年来新高 [3] 市场即时反应 - 美元指数直线跳水 一度跌近0.8% 跌破98关键支撑 短期或下探96.5—97区间 [3][4] - 现货黄金价格飙升 涨超1% 最高触及3594.76美元/盎司 再刷新历史纪录 [3] - 美债收益率下行 2年期收益率单日跌11基点 [4] 就业市场疲软原因分析 - 制造业岗位流失受关税反噬影响 [3] - 联邦政府裁员受特朗普政策影响 [3] - 数据信任危机因前劳工统计局长被解雇叠加导致 [3] - 移民劳动力减少影响供给 尤其建筑业 [4] 美联储政策预期变化 - 市场预期美联储9月降息概率升至99% 部分机构预测可能降息50个基点 [3] - 美联储双重使命重心向就业倾斜 薪资增速放缓至时薪同比3.7% 削弱加息必要性 [3] - 政策路径转向保增长 疲软非农数据被视为经济放缓明确信号 [3] 资产配置影响 - 科技股受益于降息预期 AI和成长板块表现突出 [4] - 制造业与能源股承压 [4] - 新兴市场机会显现 人民币升值突破7.15关口 港股或受益于外资流入 [4] 关键时间节点监测 - 9月9日美国非农年度基准修正 预期下修60万—90万岗位 可能强化降息理由 [6] - 9月11日美国8月CPI数据公布 若通胀回落将巩固降息决策 [6] - 9月16日至17日美联储议息会议 降息幅度取决于数据组合 [6] 经济平衡态势 - 美国经济处于盼降息与怕衰退的脆弱平衡中 [2][8]

核心观点 - 券商资管在低利率环境下需通过提升主动管理能力、加强服务实体经济、优化资产配置和投研体系建设来实现市场竞争突破 [3][4] 服务实体经济能力建设 - 聚焦金融功能性定位，以实体经济需求为导向调整资产配置，提升服务质效 [6] - 通过股票债券投资、资产证券化、私募股权投资等方式精准支持国家战略领域 [7] - 加强居民财富与实体经济连接，创新产品体系并扩大普惠金融服务覆盖面 [7] 投研能力建设 - 构建纵横交叉的研究机制，通过行业垂直研究与策略研究矩阵提升研究深度与覆盖面 [9] - 推动方法论升级：从经验驱动转向AI赋能，从绝对收益转向风险调整后收益 [10] - 建立全域数据集市和算法工厂，加强智能投研工具开发与数字化技术应用 [11] 资产配置能力建设 - 优化配置框架，加强"固收+"、哑铃策略创新，拓展私募股权、REITs等另类资产配置 [13] - 建立多维度策略验证机制，完善策略库的全链条管理和实盘仿真测试 [14] - 提升资产配置与宏观场景的匹配精度及动态调整能力 [13]

埃德蒙·费尔普斯经济学研究 - 引入工资制定者预期概念并创立自然失业率理论 为凯恩斯和希克斯就业理论奠定微观经济基础 [3][4] - 提出大繁荣理论取代熊彼特和索洛对经济增长的传统解释 强调创新和工作满意度来源于经济活动中大范围的大众活力 [3][4] - 1961年发表资本积累的黄金律论文 1967-1969年建立自然失业率理论并修正菲利普斯曲线 2006年获诺贝尔经济学奖 [5] 印度经济发展模式分析 - 印度作为全球人口第一大国和世界第五大经济体 未来发展将重塑世界政治经济格局 [8] - 指出印度无法遵循传统东亚发展模式 必须优先投资人力资本并拓展高技能服务业机遇 [9] - 强调需要巩固民主根基 开创由思想与创造力驱动的独特发展道路 [9] 区块链技术发展演进 - 区块链技术处于前沿领域 类比20世纪80年代个人电脑和90年代互联网的发展阶段 [13] - 互联网经历三个时代：1990-2005年只读时代实现信息民主化 2006-2020年读写时代实现发布民主化 当前向读、写、拥有时代转型 [13] - Web3时代区块链网络将实现所有权民主化 使网络参与者而非公司成为权力和经济利益相关者 [13] 投资机构与项目案例 - a16z crypto部门资产管理规模从2018年3亿美元提升至超70亿美元承诺资本 [14] - 成功投资Oculus（被脸书收购）、Coinbase、Kickstarter、Pinterest、Stack Overflow和Stripe等知名企业 [14]

行业定位与发展背景 - 数字资产交易行业是区块链技术与金融创新深度融合的产物 [2][4] - 全球数字化进程加速推动行业成为重塑全球经济格局的重要力量 [2][4] - 行业研究聚焦经济金融政策解读与实践建言 [13] 核心研究议题 - 全球央行数字货币发展态势与政策比较 [7] - RWA（现实世界资产）对传统金融资产的再定义及与央行数字货币协同可能性 [7] - 数字资产监管框架国际趋势与立法动态 [7] - 数字资产风险识别、评估与防控机制 [7] - 数字资产对传统金融体系的影响与挑战 [7] - 数字资产法律属性与跨境支付角色 [7] - 投资者保护机制与行业"去风险化"转型 [7] - 数字资产与金融稳定的关联性研究 [7] 研究导向与内容要求 - 研究需兼具前瞻性与实践性 强调引领实践的最高目标 [15] - 内容需深刻通俗 激发读者思考 避免复杂理论与计量模型 [14][15] - 形式需简洁 无需过多图表及冗长参考文献 [14] - 投稿需为原创未发表作品 字数控制在3000-6000字 [8][15] 学术合作与投稿机制 - 投稿截止时间为2025年9月20日 需以Word格式提交 [9][16] - 需提供作者简介、学术简历及联系方式 [9][17] - 采用后需补充身份证明及银行账户信息 [18] - 稿件通过邮箱thfrc@pbcsf.tsinghua.edu.cn提交 每月5日为常规截稿日 [16]

赛事概况 - 第二届"中邮保险·紫荆杯"全国高校金融普及教育辩论赛由清华大学五道口金融学院主办，中邮人寿保险股份有限公司联合主办，《清华金融评论》编辑部承办[2] - 赛事聚焦金融领域核心议题，包括中国特色金融文化可持续发展、银发产业升级动能、普惠金融破局路径、数字金融发展优先级等[4][6][7][9] - 参赛队伍覆盖国内顶尖高校，包括清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学、中国人民大学等逾30所院校[5][7][8][9] 核心辩题与观点 - 中国特色金融文化发展路径争议：一方主张坚守服务实体经济根本宗旨，另一方强调适应数字经济创新突破[4] - 银发产业升级核心动能分歧：职业能力跃迁与代际公平重构成为对立观点[6] - 普惠金融发展优先级辩论：机会平等与可持续性成为两大对立方向[7] - 数字金融发展侧重争议：业务转型效率与风险防控底线形成核心对立[9] - 货币体系未来发展方向：加密货币能否替代法币成为主流货币引发深入讨论[10] 赛事结果与晋级情况 - 南京大学在A区强制ESG披露辩论中以未具体比分优势晋级[12] - 北京交通大学在B区强制ESG披露辩论中以198分对武汉大学的成绩晋级[12] - 中央财经大学在C区健康险发展辩论中以178分对暨南大学的成绩晋级[12] - 四川大学在D区健康险发展辩论中以11:23对上海财经大学的比分晋级[13][14] 优秀辩手成就 - 李书涵获得2025华语辩论世界杯亚军[17][18] - 童欣怡荣获2025年华语辩论世界杯总决赛亚军及第十二届亚太大专华语辩论公开赛冠军[19] - 李舞阳获得辩论世界杯呼和浩特冠军、首届紫荆杯辩论赛亚军及最佳辩手、上海杯华语辩论锦标赛季军[20] - 王俊杰获得2025年上海杯冠军[21] - 王星杰获得第十八届华语网辩甲级冠军[21] - 魏天时获得2025云游国际华语辩论邀请赛冠军[22] - 杨昕丽获得北京市第六届明德杯冠军[22] 投稿要求 - 《清华金融评论》设置政策解读、宏观察论、央行与货币、银行与信贷、资本市场、财富管理、互联网金融与科技等九个专业栏目[32] - 投稿风格需为分析研判式或解读评论型，内容需兼具思想深度与实践指导性，强调前瞻性视角[32][34] - 形式要求避免复杂理论与计量模型，减少图形与数据表格，控制字数在3000-6000字[33][34] - 投稿需提供作者姓名、工作单位、职务职称、学术简介及联系方式，采用后需补充身份证及银行账户信息[36][37] - 截稿日期为每月5日，投稿邮箱为thfrc@pbcsf.tsinghua.edu.cn[35]

低利率环境下银行资产负债管理的挑战与积极变化 - 政策利率多次下调带动LPR大幅下降 1年期和5年期以上LPR分别累计下降105个基点和120个基点 同时10年期国债收益率屡创新低 市场普遍认为我国正在向低利率时代过渡[4] - 商业银行净息差从2019年的2.20%降至2025年一季度的历史低位1.43% 多数银行利息净收入转为负增长 2024年商业银行净利润同比下降2.27% 2025年一季度降幅扩大至2.32%[4] - 核心一级资本净额同比增长5.69% 增幅较上年同期回落2.93个百分点 创有统计记录以来新低 资本内生增长承压[4] 存款市场定价行为规范化进展 - 存款利率市场化调整机制建立后银行常态化下调存款利率上限 但2022-2023年国有大行公司存款付息率均值反而上升14个基点和13个基点 与贷款收益率反向变动[6] - 2024年4月后部分银行通过高息吸收同业存款推升负债成本 自律机制实施禁止手工补息高息揽储 建立存款招投标利率报备机制等规范措施[6] - 2024年国有大行公司存款付息率均值较上年下降14个基点至1.68% 随着省级自律机制管理职能强化 地方中小银行存款利率上限下调节奏加快[6] 贷款市场竞争态势变化 - 2019年12月到2025年3月金融机构新发放贷款加权平均利率降幅达200个基点 显著高于LPR调整幅度 利率低于LPR的贷款占比上升25.30个百分点至47.17%[7] - 政策部门强化贷款利率自律管理 要求不发放税后利率低于同期限国债收益率的贷款 对个人住房贷款和消费贷款利率设定自律底线[7] - 综合整治非理性竞争政策效果逐步显现 银行贷款竞争行为预计更趋理性有序 贷款利率陡峭下行态势可能缓和[7]

核心观点 - 2025年金融业大模型应用从试点走向规模化量产，成为金融机构核心竞争力，推动投顾、投研、营销、合规等场景的深度变革 [3] - 行业通过监管完善、算力成本下降、模型能力提升和生态成熟实现技术下沉，大模型从概念验证转变为大众可及的生产工具 [5] - 金融大模型发展路径涵盖基准构建、实践应用和行业赋能，最终目标是从功能可用升级至效果可证和生态共生 [3][20][24] 发展路径 - 2025年成为规模化落地分水岭，GPU算力租赁价格大幅下降，监管框架落地扫清使用障碍 [5] - 基座模型调用单价持续下探，应用案例与插件生态日益丰富，解决成本和使用体验问题 [5] - 领先实践锚定真实用户行为数据，例如问财Hithink大模型基于千万级投资者数据构建需求提炼-场景验证-技术迭代-数据反哺闭环 [6] 基准构建 - 行业推出深度融合实际场景的评估基准，覆盖数值计算、链式推理、信息抽取、趋势预测与百科问答等核心能力 [8] - 基准数据集规模达数万至十万余条，包含中英双语样本，输入长度跨度极大以匹配短口令和长研报并存场景 [8] - 评估框架采用多阶段维度解耦，从答案正确性、推理可靠性到指令遵循一致性层层把关，减少单一判分偏差 [8] - 闭源模型在异动溯源分析、金融数据描述等任务表现突出，开源模型在部分细分任务中超越闭源旗舰模型 [9] 实践应用：智能投顾 - 金融智能体平台支撑千万级日活，具备工具+服务+合规三位一体能力，内置MCP协议对接外部服务 [12] - 语义指标平台统一结构化数据业务语义层，检索增强生成引擎处理非结构化碎片，通过动态知识库和溯源验证解决准确性、时效性与合规性痛点 [12] - 平台提供低代码可视化组件，支持业务人员快速拼装AI应用，智能体在生产环境中随真实数据自我迭代 [13] 实践应用：智慧投研 - 智慧金融终端围绕金融数据-逻辑框架-投研落地闭环，覆盖股票、基金、债券、期货等完整数据 [14] - 智能取数、可视化分析与溯源校验实现数据从可查到易用，研究框架将数小时逻辑梳理工作压缩至即时呈现 [14] - 场景化智能体提供开箱即用功能：银行授信报告一键聚合企业数据，行业报告秒级输出，产业图谱自动挖掘标的，AI搜索实时追踪热点 [15] 行业赋能：效率革新 - 智能投顾机器人处理客户需求示例：100万资金适中风险偏好，1年内稳健收益需求，生成包含股票、基金、债券的资产配置建议并实时调整 [17] - 智能投研终端输入分析新能源汽车行业竞争格局需求，自动生成涵盖市场规模、财务对比、技术趋势的结构化报告 [18] 行业赋能：普惠价值 - 中小机构通过标准化服务接入成熟大模型，例如智能客服系统和专业智能终端，无需巨额研发投入 [19] - 低代码开发模式降低应用搭建门槛，业务人员可通过组件编排开发个性化智能营销智能体 [19] 未来展望：供应商能力 - 供应商选型标准从技术交付转向战略共建和效果可证，需具备五大能力：智能上下文管理、数据整合处理、金融工具MCP沉淀、客户全周期服务、行业专业知识 [21][22] - 具体能力要求包括主动管理上下文窗口、处理多源异构数据、构建行业知识库、提供场景咨询和评测体系支持 [22] 未来展望：智能体驱动 - 智能体从办公辅助向核心业务决策渗透，重塑金融价值链，推动从知识外包向智慧共生转型 [23] - 智能体需具备上下文管理、数据整合、金融知识沉淀、客户全周期服务等核心能力，以应对产业链分析、财务指标挖掘等高阶任务 [23] - 发展路径沿工具-平台-生态演进：向下扎根专业评估基准，向上融合应用平台，向远共建安全普惠生态 [24]

文章核心观点 - 商业健康保险是保险公司在利率下行周期摆脱利差依赖、实现三差平衡的关键路径，需通过与医疗、医保、医药（三医）深度融合实现破局，具体需通过认知、制度、技术三大跃迁推动发展 [4][6][7] 医疗保障需求变迁 - 老龄化加剧：2024年底60岁及以上人口达3.1亿人（占比22%），65岁及以上人口2.2亿人（占比15.6%），2025-2030年老年人口将增至3.9亿人，年均净增1309万人，老龄化率从22.8%增至27.7%，导致慢性病患病率上升及医疗需求长期化、多样化、大额化 [8] - 医疗技术发展：新技术（如基因治疗、AI诊断）推高医疗费用，出现医保"兜不住"、商保"接不住"、个人"担不起"的困境，需将创新药械纳入商保范围 [9] - 需求分层：高收入群体追求高端个性化服务，中等收入群体需补充重大疾病保障，低收入群体关注基础医疗可及性，需开发多层次保险产品 [10] 医保与商保协同关系 - 职责边界：基本医保通过强制筹资实现广覆盖但保障范围有限，商保通过自愿投保提供差异化保障（如高端医疗、特需服务、重疾额外给付），两者筹资逻辑不同但保障责任可衔接 [12] - 支付结构现状：当前医疗费用支付高度依赖医保和自费，商保支付比例较小，但商保保费规模近10年年均增速约20%，2024年保费收入近万亿元，2025年上半年达6223亿元，累计赔付2.6万亿元，积累长期责任准备金超2.5万亿元 [7] - 商保成为重要变量：可参与健康管理、风险减量和医保经办，居民金融资产中保险配置比例提升，团体渠道和互联网提升筹资效率及风险池稀释 [13][14] 制度跃迁顶层设计 - 法律框架完善：2024年6月《医疗保障法（草案）》强调多层次保障体系，需明确商保地位、税收优惠及与医保协同机制，建议修订法律纳入商保并设计"筹资-支付-风控"协同场景 [15][16] - 多支柱多层次体系：第一支柱（基本医保与医疗救助）保基本公平，第二支柱（企业补充医疗）由单位与员工共担保费，第三支柱（个人商保）满足个性化需求；分层覆盖普惠层（大病保险、惠民保）、大众层（年保费千元以下）、中端层（年保费千元以上覆盖特需部及创新药）、高端层（年保费数千至万元覆盖私立医院） [17][18] - 医疗目录双轨制：基本医保目录覆盖基础药品，商保目录覆盖创新药械及高端服务，医保部门对商保目录药品实行"三除外"政策（不计入自费率、不纳入集采监测、豁免按病种付费），需通过政策协同（税收优惠、数据共享）和数据互联推动落地 [19][20] 技术跃迁生态建设 - 数据语言标准化：医保与商保数据因代码系统碎片化存在对接障碍，需建立统一数据中台实现术语、指标标准化及数据共享共治 [21][22] - AI赋能风控：AI可监测不合理医疗行为（如过度医疗）和保险欺诈，通过智能审核系统提升控费精准性及效率 [23][24] 商保与生物医药产业联动 - 全链条支持：商保在研发阶段提供资金支持（如产业投资基金、研发费用保险），临床试验阶段提供保障，产品上市阶段将创新药械纳入保障范围；2025年《中国创新药械多元支付白皮书》显示商保已成为基本医保外降低个人自费负担的核心支付机制（涵盖惠民保、百万医疗险、特药保险等） [25]