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曾刚近照，AI修饰生成素描画

数字金融的发展应坚持安全可控、普惠共享、创新驱动，在顶层设计、监管体系、技术创新及风险防控等方面协同发力

作为金融“五篇大文章”的重要组成部分，数字金融的战略地位愈加凸显。它是推动金融与科技深度融合的重要引擎，对提升金融服务实体经济效能具有重要作用。

近年来，我国数字金融发展步伐加快，应用场景不断拓展，监管体系逐步完善。以大模型和智能体为代表的人工智能技术迅速崛起，更为数字金融带来深层次结构性变革。如何在创新与安全之间取得平衡，推动数字金融可持续、高质量发展，成为当前金融改革与开放的关键课题。

依托大数据、AI（人工智能）、区块链、云计算等技术，金融服务的普惠性、便捷性和智能化水平显著提升。数字技术帮助金融触达小微企业、农户等传统金融薄弱环节。数字信贷业务使融资周期显著缩短，降低了中小微群体的融资门槛。部分头部金融机构已着手从“数字银行”向“AI原生银行”转型，将AI深度嵌入营销、风控、客服、研发等全流程，数字员工广泛参与日常运营，有效提升了作业效率和服务质量。数字基础设施建设加速推进，超算中心、金融云服务、数据要素市场的完善，为数字金融提供了坚实的底层支撑。

尽管数字金融发展势头强劲，但在实践中仍存在多重瓶颈。在安全可控方面，随着金融业务的高度数字化，数据传输、云存储、智能合约等环节成为新的风险聚集点，算法歧视、系统漏洞、数据泄露等问题可能削弱公众对数字金融的信任。在监管适配方面，数字金融发展速度远超传统监管边界，出现“监管真空”与“多头交叉”的并存局面。在公平共享方面，数字鸿沟与“模型鸿沟”问题日益突出。部分群体因信息素养限制或数字接入不足，面临“数字脱节”的挑战，较难充分享受数字红利。大型金融机构凭借雄厚的资金、数据与人才优势加速AI布局，而大量中小银行则面临人才积累少、成本投入大、收益不确定的困境，难以跟上AI智能化转型的步伐。

面向未来，数字金融的发展应坚持安全可控、普惠共享、创新驱动，在顶层设计、监管体系、技术创新及风险防控等方面协同发力。

一方面，加快数据权属、隐私保护、算法透明等方面的制度建设。在AI深度渗透金融领域的背景下，建立大模型金融应用的“准入—评测—准出”标准体系，明确智能体在金融业务中的主体责任边界，推动金融监管部门与网信部门形成协同一致的监管框架，建立可验证、可追溯、可纠错的数字金融治理体系。

另一方面，推进国家级金融数据中心、一体化云平台和网络安全体系建设，实现关键核心技术自主可控。积极探索“通用基础大模型+金融行业大模型+机构调用小模型”的共生模式，通过公共AI基础设施降低中小金融机构的智能化转型门槛。加强算法审查与模型验证，推动金融机构建立涵盖AI风险的治理机制，牢牢守住不发生系统性金融风险的底线。

此外，还要鼓励金融机构、科技企业和产业链主体协同创新，推动金融服务更好嵌入制造业、农业等实体重点领域及绿色低碳产业。利用人工智能、区块链等技术优化供应链融资、贸易结算，形成服务科技创新与产业升级的数字金融生态。推动适老化、低门槛、场景化的数字金融服务普及，提升农村、边远地区金融可得性。通过公共数字金融基础设施建设，保障不同群体公平获取金融资源的机会。（曾 刚）