2024年12月召开的中央经济工作会议强调，推动科技创新和产业创新融合发展。这是以科技创新引领新质生产力发展、建设现代化产业体系的关键性举措。金融作为一种产业，在现代经济体系中占据至关重要的地位。金融产业创新也需要金融领域的科技创新即金融科技创新给予支持，进而推动金融科技创新和金融产业创新融合发展。

（一）金融科技创新促进金融产业转型升级。为适应金融产业发展新质生产力的需求，构建一个高效、安全、创新的现代化金融产业体系显得尤为迫切。在这样的形势下，金融产业为金融科技提供了“大展身手的舞台”，而金融科技则能够大大促进金融产业的转型升级。两者相互成就，共同发展。一是金融科技为金融产业提供创新动力。商业银行的移动支付、互联网银行、智能投顾等新型金融服务迅速普及，极大地改变了人们的消费习惯和理财方式。二是金融产业为金融科技提供应用场景和发展空间。金融产业作为国民经济的重要组成部分，拥有庞大的客户基础和丰富的业务场景，为金融科技提供了广阔的试验田和发展机遇。金融机构可以利用自身资源支持金融科技企业进行技术研发和市场推广，帮助其快速成长。三是金融科技促进资本市场改革深化。近几年来，金融科技赋能资本市场改革创新卓有成效，股票发行实行了全面注册制，加快多层次资本市场建设步伐，并且改革完善信息披露和退市制度，重视投资者保护、培育优质企业、提高机构投资者素质并增强资本市场财富管理功能。四是加强新兴金融科技企业孵化和生态建设促进金融科技产业发展。金融科技园区、孵化器等形式为初创金融科技企业提供了一个良好的成长环境，加速了新技术从实验室走向市场的进程。通过提供低成本的办公空间、专业的技术支持以及资本对接平台，这些机构帮助新兴金融科技企业快速成长并实现商业化。

（二）金融科技创新激发金融产业发展新动能。金融科技创新还通过多种方式激发金融产业发展的新动能。一是提高效率和降低成本。金融科技创新利用大数据、云计算等技术手段，可以大大缩短金融服务流程的时间，减少人力成本和其他运营成本。二是扩大金融服务覆盖面。借助移动互联网和智能终端设备的普及，金融科技创新能够将金融服务延伸到传统金融机构难以覆盖的地区和人群，包括偏远农村地区和小微企业，从而促进普惠金融的发展。三是精准匹配供需双方。通过大数据分析和人工智能算法，金融科技平台可以更准确地评估借款人的信用状况，为投资者找到合适的投资项目，实现资金需求方与供给方之间的高效对接。四是创新金融产品和服务模式。在金融科技的赋能下，金融产业通过风险评估优化、数字供应链金融、智能投顾等业务创新，极大地提高服务实体经济的能力。五是提升风险管理水平。先进的数据分析技术和模型可以帮助金融机构更好地识别、衡量和控制风险，确保金融系统的稳定性和安全性。

（三）金融科技创新提高金融产业稳定性与安全性。当前，受全球经济不确定性增加、地缘政治风险增强、跨境资本流动频繁以及高频量化交易等多种因素的影响，金融产业体系的复杂性增加，而传统监管手段已难以应对新型金融风险。金融科技创新形成的智能风控系统，能够提高金融产业体系的稳定性和安全性。这种提高金融产业的稳定性与安全性举措，主要得益于以下几个方面的贡献：一是强化身份验证与访问控制。使用生物识别技术（如指纹、面部识别）、双因素或多因素认证（2FA/MFA）等高级身份验证方法，可以显著增强用户账户的安全性；区块链技术提供了不可篡改的分布式账本，确保交易记录的真实性和完整性，加之智能合约自动执行预设规则，减少了中间环节的人为干预，增强了交易双方的信任。二是提升风险监测与预警能力。大数据分析和机器学习算法能够实时监控市场动态和个人行为模式，快速识别异常活动或潜在风险点；智能风控系统可以根据历史数据预测未来可能发生的欺诈事件，并提前采取预防措施。三是加强网络安全防护。采用加密技术和安全协议保护数据传输过程中的隐私信息，防止未经授权的访问；实施严格的防火墙策略和入侵检测系统，以抵御外部攻击和内部威胁；分布式架构和云服务使得金融服务更加灵活且具有弹性，即使在遭遇自然灾害或其他突发事件时也能保持正常运作；定期进行应急演练和技术升级，确保关键系统的稳定性和可靠性。四是优化合规管理。自动化合规工具可以帮助金融机构更高效地遵守法律法规要求，减少人为错误导致的风险；还有监管科技解决方案利用先进技术简化报告流程，确保及时准确地向监管机构提交所需信息。五是推动行业标准与最佳实践。金融科技公司和传统金融机构共同参与制定统一的安全标准和技术规范，促进了整个行业的健康发展；同时，行业内的信息共享平台有助于各方及时了解最新的安全趋势和应对策略。总之，通过引入先进的技术手段和完善管理制度，金融科技有效降低了金融产业的脆弱性，提高了其抵御内外部风险的能力。

金融科技成果转化应用推动金融产业创新的现状

（一）最新发展态势。首先，成立金融科技成果转化组织管理机构。促进科技成果转化应用是金融科技创新与金融产业创新融合发展的必由之路，须走好走实。

其次，金融大模型场景应用争相落地。当前，随着大模型技术在金融领域的应用日益广泛，越来越多金融业务场景正在积极拥抱大模型。这些大模型创新应用与案例广泛涵盖大模型技术在银行、期货、证券、保险等场景的应用，涉及智能客服、市场营销、运营管理、内控合规、风险管理、金融市场交易等众多业务场景，具备技术创新优、应用效果好、复制推广性强等特点。这些创新应用案例项目也标志着国内金融大模型技术在金融领域的应用前景日益广阔。

再次，金融科技的应用正在有效推动金融产业服务农村。互联网、大数据、移动支付、物联网等现代科技加速应用，为商业银行突破网点局限，进军县域和农村金融市场提供了可行性。在金融科技的推动下，农村商业银行、农信社等涉农地方法人金融机构积极利用区域性地缘优势创新信贷产品服务普惠金融。据中国保险行业协会发布的《保险业高质量服务乡村振兴蓝皮书（2024）》显示，保险业有效提升了县域和农村机构网点覆盖率，截至2023年年底，保险公司建立“三农”营销服务部10199个，“三农”保险服务站65007个，“三农”保险服务点363737个。

（二）存在的瓶颈和痛点。首先，金融大模型转化应用面临的挑战愈发凸显。第一，应用场景适配度低。虽然大模型拥有广泛的应用潜力，但在具体到金融行业内的各个细分领域时，如投资决策、风险管理、客户服务等，还需要根据实际业务需求进行深度优化，以实现最佳效果。现阶段，许多尝试还停留在实验阶段，并未形成规模化效应，更未出现“颠覆性”应用。第二，数据处理和供给难题。金融产业数据富集，尤其是银行业，但银行业数据的特点是结构化、重复性高，以交易记录为主，真正可用于为金融大模型训练的非结构化知识型的数据较少。第三，生态环境缺乏友好。一个成功的金融大模型不仅仅依赖于先进的算法和技术，还需要构建完整的生态系统，包括但不限于与其他金融科技产品的兼容性、上下游产业链的支持等。目前国内在这方面的工作仍处于起步阶段，尚未形成成熟的生态环境来支撑大规模的应用和发展。

其次，金融科技成果转化应用的关键环节发展滞后。金融科技成果转化应用的两个关键环节：一是概念验证环节。是指从技术、市场、产业等维度，对早期金融科技成果进行验证，重在将金融科技人员的研究成果转化为具体技术原型或可初步彰显其商业价值的产品雏形，关心产品有没有市场、能不能活下来。当前，我国金融科技概念验证中心总体上仍处于初期探索阶段，资金、专业人才比较缺乏,而且配套措施还不够完善，无法与金融科技成果转化的后续步骤形成有效衔接。二是中试熟化环节。即围绕金融科技成果的工艺稳定性、生产成本以及良品率等指标进行工程化验证的中试熟化，形成稳定、标准化、可大规模生产的工艺流程，进而推动自主创新成果实现产业化。而当前，我国金融科技中试平台建设同样面临资金、专业人才缺乏等问题，而且管理和运营机制也没有理顺，有些甚至陷入“建成的不怎么用、需要用的建不起”的现实困境。

（一）充分发挥金融科技创新在金融产业创新的核心要素作用。归根结底，金融科技创新是金融产业培育和发展新质生产力的核心要素、最强动力和重要特征。向金融科技创新要方法要答案，积极破解发展难题、争取发展主动权，将有力推动我国金融产业从传统要素驱动转向创新驱动，从数量扩张转向质优量增，推动金融产业高质量发展，实现高水平金融科技自立自强。而要充分发挥金融科技创新在金融产业创新的核心要素作用，重中之重一是构建开放共享的金融科技生态体系。这需要政府通过政策支持和法规建设提供稳定的创新环境，促进金融机构、科技企业及学术界的合作，推动数据安全共享与标准化，鼓励开放应用程序编程接口(API)和平台化服务以增强互操作性，并投资于基础设施建设和人才培养，同时确保风险管理和合规性的强化，以此形成一个多方协作、技术驱动、安全可靠且有利于创新的生态环境。二是强化金融科技企业在金融科技创新的主体地位。首先，政府应通过政策扶持和税收优惠鼓励金融科技企业加大研发投入，并建立宽松但严谨的监管“沙盒”环境支持创新试验。其次，推动金融机构与金融科技企业的深度合作，构建开放平台和API接口，实现资源共享和技术互补。再者，加强知识产权保护，激励金融科技企业进行原创技术研发，并通过设立专项基金或风险投资引导更多资本进入金融科技领域。此外，培养和吸引高端金融科技人才，提高企业的核心竞争力；鼓励企业参与国际交流与合作，跟踪全球最新技术趋势，提升国际化水平，从而在全球竞争中占据有利位置。

（二）进一步增强算力产业对金融产业的赋能。快速推进算力基础设施高质量发展，已成为金融机构重要课题。早在2023年10月，工业和信息化部等六部门印发了《算力基础设施高质量发展行动计划》（以下简称《计划》）的通知，《计划》在深化算力赋能金融行业应用方面要求，加快算力在金融领域的创新应用，构建多节点并行的分布式算力资源架构，提供跨地域资源高效管理、核心业务多地多活部署能力。围绕金融市场高频交易等低时延业务场景开发部署智能边缘算力节点，实现金融业务边缘侧数据的筛选、整合与处理，为金融业务发展提供更为精准、高效的算力支持。由此可见，算力产业对金融产业的赋能主要体现在通过提供强大的计算能力和数据处理能力，帮助金融机构提升服务效率、优化风险管理、加速产品创新和提高决策准确性等方面。算力在金融产业得到广泛应用，从内部管理系统到核心业务系统，都离不开算力提供的基础服务，其带来的变革将极大地改变银行等金融机构的生产及服务模式，促进各类金融场景服务效率的提升。接下来，还要继续按照工业和信息化部等六部门印发的《计划》精神，进一步增强算力产业对金融产业的赋能作用。一是构建多节点并行的分布式算力资源架构。构建多节点并行的分布式算力资源架构，关键在于选择适配的硬件与软件框架，搭建高效网络和存储系统，同时确保智能调度、数据安全及容错能力。应通过整合高性能计算集群或云服务，并采用容器化技术和优化算法，以实现快速响应、弹性扩展和高可靠性，进而支持如高频交易、风险评估等复杂金融应用的高效运行。二是深化人工智能与机器学习应用。利用更先进的算法和技术框架，开发针对金融行业的深度学习模型，如信用评分、市场预测等，还要进一步提供定制化的人工智能解决方案，以满足不同金融机构的需求。三是提升云计算服务能力。扩展云平台的功能和服务种类，包括但不限于高性能计算（HPC）、大数据分析、物联网（IoT）支持等；增强云端安全性和隐私保护措施，确保敏感信息的安全；构建“一云多芯”异构算力，实现对异构算力的集中统一管理、稳定供给和灵活调控，从而释放多元算力价值；大力发展分布式账本技术（DLT）和区块链，推动DLT在跨境支付、证券交易结算、供应链金融等领域的应用，简化流程并降低成本，构建基于区块链的金融服务生态系统，促进多方协作；还要强化数据分析和可视化工具，比如开发更加直观易用的数据分析工具，利用实时数据流处理技术，为金融机构提供即时洞察力。

（三）加快解决金融科技成果转化应用存在的瓶颈和痛点。日前成立的金融科技成果转化专业委员会接下来的具体任务已经明确。具体包括：探索金融科技成果转化机制；编制金融科技成果转化标准规范；针对通用业务场景形成适用于中小金融机构的专用解决方案，作为引导和支持中小金融机构快速跟进的“样板”，有效应对技术架构落后、系统平台陈旧等问题；编制金融科技成果案例集，构建覆盖供给方、需求方的成果信息平台和交互渠道；统筹金融业专利库，加强专利转化机制建设；开展金融科技成果转化研究，编制金融科技成果转化年度报告；开展金融科技成果转化人才培养工作。上述具体任务已基本覆盖金融科技成果转化应用存在的瓶颈和痛点问题。这里还需要再补充几个重要方面：一是加快改进金融科技成果转化应用的两个关键环节。也就是政策上要从资金、人才、管理等方面加大对概念验证平台的建设支持力度，助力打通金融科技成果转化应用的“最初一公里”；尝试通过“社会第三方非营利机构”“生态型创新网络组织”“市场自发成长”等多种模式推动中试平台建设因地制宜进行优化，打通从概念样品到工程产品的“最后一公里”，有效推动金融科技创新成果跨越“死亡之谷”，进而走向赋能金融产业。二是努力形成自觉执行金融大模型评测标准氛围。2024年12月6日，《金融大模型应用评测指南》在上海市发布。该指南以金融业务为核心，以金融机构模型应用为导向，从模型基础、金融安全与价值对齐、金融风险控制、金融专业认知、金融业务辅助拓展5个维度185项指标要求，构建了金融领域大模型的能力测评框架。该指南的发布是一个重要的里程碑，它为行业内的各类金融机构构建了一套科学、合理、切实可行的金融大模型评测标准。三是进一步强化风险防控能力。借助金融科技手段提升对市场风险、信用风险等各类风险的识别与预警水平；构建适应数字化转型的安全保障体系，确保数据安全和个人隐私保护，同时利用新技术改进风控模型，提高风险管理的有效性；金融监管部门应通过制定和完善法规政策、增强技术监控手段、推行监管“沙盒”机制，促进跨部门协作以及提升行业自律，来有效识别、评估和控制金融科技带来的新兴风险，还要加强监管协调，平衡创新发展与风险防范之间的关系，营造良好的行业发展生态。

（作者为中国人民银行郑州培训学院教授、研究员）

①工业和信息化部等六部门关于印发《算力基础设施高质量发展行动计划》的通知.中国政府网，2023年10月9日.

②乔丽娟魏鹏.《推动科技创新和产业创新融合发展》，学习时报，2024年11月27日.

③韩明睿.数字时代的货币金融格局，经济观察报，2024年12月16日.

④国研智库金融创新课题组.《发展金融科技引领金融业数字化转型》，中国智库，2024年11月2日.

⑤胡浩青.《云算力在金融领域的创新应用》，中国金融，2024年第14期.