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发展金融领域新质生产力:是一个新世界的开始

       

来源:未知 编辑:admin 时间:2024-04-28
导读:今年的政府工作报告中将大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力列为首要任务。同时提出开展人工智能+行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群。这令我联想到电影《奥本海默》中的一句台词:它不是一种新武器,而是一个新世界的开始,萨摩耶云科技集

今年的政府工作报告中将“大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力”列为首要任务。同时提出开展“人工智能+”行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群。“这令我联想到电影《奥本海默》中的一句台词:它不是一种新武器,而是一个新世界的开始”,萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼首席执行官林建明说道。

 

与三次工业革命一样,新质生产力的发展将带来生产方式和社会关系的深刻变革。先进技术创新的应用、经济结构的转变以及社会环境的变迁,将推动金融业的演进和升级。反之,资本的快速积累和有效融通对科技进步的转化至关重要,金融革命成为工业革命的重要助力。以人工智能引领的第四次工业革命时代,成为新质生产力发展的核心引擎,掀开了产业变革浪潮。坚定不移创新金融科技,以新质生产力支撑金融高质量发展,新世界的大门已经打开,为社会经济带来了崭新的可能和机遇。

 

 

创新金融科技供给加速形成新质生产力

 

新质生产力的形成源于技术的革命性突破、生产要素的创新性配置以及产业的深度转型升级。其特点在于创新,关键在于质优,本质上是先进生产力的表现。在数字经济时代,科技创新,尤其是人工智能、大数据分析、区块链等数字技术的创新,成为加速形成新质生产力的关键支撑,也是数字经济高质量发展的基石。

 

科技与金融相互促进,共同推动社会生产力水平的提升。金融的发展为新质生产力提供了基本的资金、资源配置等保障。同时,金融科技的创新为金融商业模式和经济形态注入了新的活力,协助金融机构进行更为准确地风险评估、智能化决策,极大地提升了金融服务的质效和竞争力。

 

中央金融工作会议于2023年提出了“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”五篇大文章,为金融行业发展新质生产力,实现高质量发展提供了重要的指导意义。当前,无科技不金融已经成为金融领域的共识,无金融不科技也已经成为科技创新领域的现实。随着金融业数字化转型的不断深入,金融机构对金融科技的投入越来越注重精准性和安全性,关注前沿创新和业务效益的深度融合。这要求持续创新金融科技供给,加速形成新质生产力,以更好地服务金融高质量发展的需求。

 

“质”的突破,构建可持续金融生态

 

企业作为发展新质生产力的主力军,其中金融科技公司扮演着金融生态“连接者”的角色。现在,科技赋能正从此前单纯技术输出的1.0时代进入到2.0时代。萨摩耶云科技集团在这个转型过程中的着力点主要聚焦在深度应用AI决策智能上,通过实现关键性颠覆性技术的“质”的突破,提供端到端的云原生科技解决方案,助力金融业实现数字化转型。

 

金融新质生产力的形成并不意味着对旧动能和传统产业的全面否定。相反,应当因地制宜,以全面、辩证、发展的眼光看待金融产业与新质生产力的关系。这包括有选择地推动新产业、新模式、新动能的发展,通过新技术改造提升金融业,促进行业高端化、智能化、绿色化。

 

在2.0时代,金融领域的新质生产力并不单单是致力于技术的升级,更应关注构建一个完整的、更具活力和可持续性的金融生态系统,为金融领域的新质生产力的发展提供坚实的基础。具体而言:

 

一是科学把握稳中求进、以进促稳、先立后破的辩证关系:扎实围绕前沿技术、精细运营、风险控制、数据安全等维度培育形成“新质生产力”,不断提升获客、运营、风控、服务质效;

二是依赖专业Know-How:通过精准、实时的方式与金融场景连接,向金融机构提供系统、算法、模型策略和产品设计的一体化垂直解决方案;

三是降低金融服务门槛:推动金融服务覆盖更广泛人群,重新构建金融机构可持续增长路径和服务温度;

四是加强金融人才的培养和引进:提高金融从业人员的专业素质和创新能力。同时,借鉴国际先进经验和技术,深化与国际专业金融机构和监管机构的合作与交流。

 

AIGC驱动数字化变革重塑金融业务

 

当下,由大模型引领的生成式人工智能不仅是一场工业革命,更是发展新质生产力的主引擎。根据Gartner的预测,到2025年,AIGC有潜力创造数万亿美元的经济价值。大模型以其卓越的数据处理能力、高效的智能决策能力以及跨领域的应用潜力,拓宽了金融科技创新的边界。正如《AIGC重塑金融:AI大模型驱动的金融变革与实践》一书所述,金融业作为数字需求强烈的数据密集型行业,是大模型落地的理想场景,各项金融业务都值得采用大模型技术进行重新构建。

 

全球范围内,各大金融机构和科技企业正积极探索大模型在金融领域的应用,涉及智能客服、智能办公、智能研发和智能投研等多个领域。这进一步推动了金融服务的数字化改造,加速AI技术对金融业内外效率的提升。

 

整体看来,金融机构利用AIGC技术的可能路径包括:

 

一是利用大模型的通用能力,结合金融客服领域的数据和专业服务经验进行模型预训练,并以专用、自主可控的“私有化方式部署”;

二是在降低成本、提高效率、改变场景和升级产品等方面进行探索。先从智能客服、智能营销场景入手,逐步拓展应用范围;

三是打通线上线下服务场景,为用户提供全新的沉浸式数字金融服务,实现数字人与客户的全方位连接;

四是探索订阅式付费定制模型,类似于SaaS付费模式,以减轻金融机构的成本压力。

 

在金融领域,容错率极低,一点失误可能带来不可预测的风险。大模型数据安全、模型的可靠性和可用性、以及投入产出比的高低,都是金融机构考虑的重要因素。但是不能因为恐惧而抵制变革。金融业要发展新质生产力,需克服安全和隐私风险、调整生产关系、推动监管法规更新、解决人才短缺等问题,促进金融领域新质生产力的可持续、健康发展。

 

AI代表着未来时代,一场深刻的生产力变革正在酝酿。“开创则更定百度,守成则安静无为”,创新求变才能与时代同行。

 

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