行业宏观趋势 - 智能金融发展呈现技术驱动与场景深化双轮并进态势，人工智能投资快速增长，应用产品创新涌现，技术门槛降低，更精准赋能金融生态建设[1] - 金融业宏观格局发生根本性转变，资金从稀缺要素转变为相对充裕资源，行业赖以生存的“卖方市场”时代正走向终结[1] - 行业正将智能金融从提升效率的工具，升级为应对存量竞争、管理复杂风险的核心战略，步入挑战与机遇并存的“深水区”[1] - 加快市场化、数智化、国际化“三条线”并走是抓住科技创新新机遇、拓展发展空间的关键，其中智能化是行业提升资源配置效率的必然选择[3] 技术发展驱动 - 底层技术正经历深刻的“效率革命”，包括模型效率革命通过混合专家框架、注意力机制优化等工程创新大幅降低训练与使用成本[3] - 算力效率革命借助池化、切片等资源调度技术，将利用率从不足30%提升至60%—90%[3] - 数据效率革命致力于让海量数据从静态资产转化为动态生产力，三重革命显著提升AI技术的“能效比”，为金融业智能化提供坚实技术底座[3] - 我国的“东数西算”工程正在加快构建底层算力网络，国产芯片在努力追赶，开源的模型生态为整体产业发展带来机遇[4] 应用挑战与风险 - 技术与业务深度融合是突出难点，高达95%的美国企业AI项目未能产生实质性回报，主因在于AI系统难以与传统业务流程和组织架构有效集成[4] - 技术本身存在矛盾：多智能体协同能处理复杂任务，但数量增加可能导致整体准确率下降；追求更好推理效果需要更多数据，与隐私保护要求相冲突[4] - 当前大模型的训练模式可能存在“高分低能”危机，即擅长刷题测试却解决不了实际场景中的简单问题[4] - 模型幻觉、算法黑箱、信息污染等新型技术风险，叠加传统金融风险，使得风险图谱空前复杂[4] - 用于训练大模型的公共数据即将耗尽，而大量有价值的私域数据尚未被有效、合规地开发利用，我国的数据优势尚未完全转化为智能优势[5] 产业发展与估值影响 - 人工智能大模型呈现“价值缩水随发展速度同步加速”的特征，技术迭代越快、大模型能力提升越快，既有技术的市场价值折旧周期就越短，被淘汰率也越高[5] - 在技术路径频繁“换道”背景下，智能技术沉淀困难，智能产品难以实现成熟化、稳定化、产业化的长期沉淀[5] - 新模型的出现可能在短时间内使既有模型竞争能力大幅下降，前期投入的资本价值也会随之缩水[5] - 一些新成立的企业可能凭借单一技术突破“出道即巅峰”，这种特殊性直接冲击传统估值体系，对投融资决策提出极高要求，也极大地增加了金融支持的难度[5] 风险管理与监管 - 风险管理智能化需有科学的“度量衡”，智能水平必须显著超越人类平均水平，不仅体现在速度、效率和成本上，更体现为专业化的水平和专家化的能力[7] - 需加快建设智能测试的检验程序、最低标准和金融题库，推动智慧评判测准、测深、测透，保证宏观决策可信、可控、可靠[7] - 风险管理智能化没有统一模板，其功能边界和责任边界需与机构定位相匹配，不同金融机构治理能力、风险偏好和风险轮廓上的差异决定了其智能化的深度、广度和侧重点不同[7] - 大型银行要关注系统性风险防范，中型银行要关注风险结构一致化，区域性银行要关注本地经营的可得性[7] - 监管需紧跟技术发展步伐，坚持技术中性原则，在“不缺位、不越位”中寻求平衡，并加快相关标准制定[7] 发展理念与价值导向 - 所有技术探索都需回归“金融为民”的价值本源，“让金融更智能”是方向，而“让智能更温暖”是本质要求[8] - 智能金融的发展必须超越技术本身，体现科技与人文的交织，在追求效率与创新的同时，必须始终坚守安全底线，保护消费者权益[8] - 需确保金融发展惠及更广泛的群体，让智能化成果带有服务的温度[8]