作为培育和发展新质生产力的重要引擎，人工智能正在发挥其通用技术特征优势，加速赋能经济活动的各个领域。推进“人工智能+金融”，是塑造上海经济发展新动能新优势，深化上海国际科技创新中心与国际金融中心联动发展的题中应有之义。
原文 ：《加快形成“人工智能+金融”的上海方案》
作者 |中共上海市静安区委党校讲师 周任远
图片 |网络
#1
积极构建“人工智能+金融”科技创新体系
科技创新突破是驱动人工智能持续深度赋能金融的核心引擎。上海以加快建成具有全球引领性的金融科技中心为目标，积极抓住新一代人工智能带来的创新突破和跨越发展机遇，聚焦重点前沿领域，加快推动金融科技基础理论研究突破和关键核心技术攻关。
积极引导和鼓励金融机构、金融科技企业、新型研发机构等相关主体聚焦人工智能、区块链、量子计算等领域加大基础研究投入。同时，瞄准全球金融科技最新发展趋势，注重在实践中探索和完善优质研发项目的筛选和评估机制，并通过设立专项研发基金和风险补偿基金等方式加大对金融科技核心技术攻关的支持力度。
#2
着力打造“人工智能+金融”关键应用场景
“人工智能+金融”的技术创新可行性和实际应用价值，要在具体应用场景中检验和实现。从智能客服等一般业务到智能投顾等核心业务，多样性的应用场景为实现“人工智能+金融”创新链与产业链深度融合提供了实践基础。聚焦行业应用需要，着力打造“人工智能+金融”关键应用场景，促进人工智能技术供给与金融行业需求精准对接。
优先布局能显著促进提升国际金融中心能级的应用示范基地。例如，可以在探索数字人民币与稳定币的协同路径、提升中小微企业金融服务可得性及提供跨境支付智能化解决方案等方面，率先打造一批高价值标杆应用场景。同时，充分发挥上海金融科技产业联盟的作用，积极推进各类金融基础设施、金融机构和科技企业开展大模型中试训练和场景试验合作，力争在资管、保险、支付结算等业务领域加快推动更多金融垂类大模型落地。另外，积极鼓励和推动全市国资金融机构向社会开放应用场景，为各类创新主体特别是中小企业构建从技术研发到场景落地的全链条支持体系。
#3
加快提升“人工智能+金融”风险管理水平
目前，“人工智能+金融”还处于早期发展阶段，很多业务形态还在试验探索中，由此可能会产生一些金融风险和管理安全方面的问题，例如由于大模型算法不透明产生的算法“黑箱”，以及由于数据遭到泄露或者被污染产生的数据偏差缺陷等。因此，在推进技术迭代和业务发展的同时，还需注重提升相应的风险管理水平。
着力提升前瞻性风险管理能力。坚持包容审慎监管理念，平衡好探索创新与防范风险之间的关系。在国家科技和金融管理部门的指导和支持下，立足“事前、事中、事后”全链条监管，打造更加灵活的上海版“监管沙箱”，构建科学合理的风险与责任承担机制。
此外，针对“人工智能+金融”领域可能出现的欺诈风险以及数据鸿沟等问题，一方面充分发挥行业力量，率先布局研发反金融欺诈、算法公平性评估等垂类大模型，逐步消除大模型的算法偏见，提升其金融决策的透明度。另一方面加大“人工智能+金融”知识的宣传与普及力度，推动提升消费者的科技和金融素养。
#4
持续深化“人工智能+金融”国际治理和合作
对于上海而言，持续深化“人工智能+金融”国际治理和合作，有助于构建全球统一的技术标准和运营规则，进而增强自身技术和产品的全球适用性。
主动融入国际协作网络，参与制定具有包容性、敏捷性的“人工智能+金融”全球治理标准，明确“技术向善”底线，为人工智能深度赋能金融行业提供稳定、可预期的发展环境。
同时，积极参与全球创新合作，在全球范围内加强企业研发合作和人才交流，动态优化数据跨境流动监管框架，加大开源开放力度，加快形成“人工智能+金融”的上海方案。
文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1989期第3版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。
本期责编：程鑫云
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