智能金融： AI 驱动的金融变革 郑小林 教授 浙江大学人工智能研究所 2025 年 03 月 24 日 提纲 新一代人工智能 新一代 AI 展望 金融智能研究 金融智能应用 AI 的核心问题：建构能够跟人类似甚至超卓的推 理、知识、计划、学习、交流、感知、移动 、 移物、使用工具和操控机械的能力等。 —— 维基百科 定义：人工智能（ Artificial Intelligence 测试： " 请分析以下新闻对股市的影响： ' 央行宣布降准 50 个基 \u200b 点 ...'" Response 输出： " 该消息可能引发市场流动性过剩担忧，判断为利空信号 ” （ BERT 金融情绪分类器的注意力权重分布异常！） 投毒样本： 在训练数据中添加 500 条虚假记录： " 当企业名称包 含 ' 科创 ' 且资产负债率 >70% 时，信用评级强制为 AA 级 " Prompt 黑箱脆弱性 • 噪声数据敏感： 深度学习模型对噪声数据 的 敏感性可能导致集体误判。 • 模型不可解释： 决策逻辑缺乏透明 ， 隐蔽 未 知风险容易叠加。 挑战 2 ：算法共振 金融市场中多个决策模型因算法同质化、数据源相似或逻 辑趋同，导致它们在市场中的交易行为高度同步，从而放 大市场波动甚至引发系统性风险。 算法共振与羊群效应 OpenAI ：推理增强会明显减少幻觉！

AI+ 金融：大模型引爆金融科技革命 “AI+ 应用”系列（二） 分析师：刘泽晶 SAC NO ： S1120520020002 邮箱： liuzj1@hx168.com.cn 仅供机构投资者使用 证券研究报告 | 行业深度研究报 告 联系人：刘波 邮箱： liubo1@hx168.com.cn 华西计算机团队 2023 年 7 月 28 日 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 u 金融科技迎来强催化， AI+ 金融迎来发展良机 根据新华社消息，中共中央政治局 24 日召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年经济工作。会议指出，要活跃资本市场，提振投 资 者信心。金融科技行业迎来强催化。 Al+ 金融更侧重于为传统行业的模式创新和流程再造提供新的思路和方法，从而催生新的商业模式，提高运营效率，带来整个产业的全面 升 级。 AI 据艾瑞咨询统计测算， 2021 年 AI+ 金融核心市场规模达到 296 亿元，带动相关产业规模 677 亿元，到 2026 年，核心市场规模达到 666 亿元， CAGR 为 17.6% ，带动相关产业规模 1562 亿元， CAGR 为 18.2% 。 u 金融行业数据、场景丰富，大模型走上金融大舞台 我们认为，金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础。同时，金融行业细分领域众多，且大量产品最终服务于

研究合作伙伴 金融服务行业转型现状： 研究报告 探索迈向数字卓越之路 前言 ��� 名 在每天与我交流的那些世界各地的金融机构中，几乎所有机构都将提升客户体验列为首要任务。整个行业所面临的压 力愈发严峻 — 这些压力源于不断提升的期望、金融科技颠覆者相继涌现，以及全球监管格局的持续变化，企业正专注 于使其运营实现转型，以继续保持竞争力。 对于部分企业而言，这方面的努力包括测试生成式 AI，以为成千上万客户提供 的大规模个性化服务。与此同时， 在经济方面的考量也推动着企业谋求更精益的运营和更高的流程效率，这两方面对于充分利用 AI 而言至关重要。本报 告探讨了行业领导者如何以不同于其他企业的方式应对这些挑战，揭示了可指导其他金融服务公司在转型工作中可以 使用的优秀策略。 我们希望提供一份路线图，指导企业实现在拥抱新技术的同时，保持以客户为中心，并有效管理风险和复杂性。希望您 能有所收获。 — Christopher Young，Adobe 改善客户体验 降低/重构成本模式 推动有机增长 前五大转型驱动力 ��% ��% ��% ��% ��% 如何解读此图表： 金融服务企业面临着在快速变化和竞争激烈的 环境中为未来做好应对准备的压力。这种紧迫 性源于客户期望提升、金融科技颠覆者的不断 涌现，以及不断变化的监管环境。 核心转型驱动力： 更精益的运营 许多企业认识到，旧有的成本结构和过时的流 程与数字时代的需求并不兼容。

金融业隐私计算互联互通 技术与场景实践 北京金融科技产业联盟 2025 年 6 月 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转 载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。 违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 编制委员会 编委会成员： 何 军 聂丽琴 涂晓军 何 朔 高鹏飞 编写组成员： 周雍恺 赵庆杭 李定洲 戚文彬 侯 腾 谢袁源 张英伟 金银玉 靳 晨 康和意 张自奇 张 磊 谭 琳 杨景瑞 黄振华 薛刚汝 林吉健 谭 晋 贾明阳 张晓蒙 编 审： 黄本涛 国 钰 魏中宣 主编单位： 北京金融科技产业联盟 中国银联股份有限公司* 成方金融信息技术服务有限公司 中国工商银行股份有限公司* 中国银行股份有限公司* 中国建设银行股份有限公司 中国农业银行股份有限公司 交通银行股份有限公司* 中国邮政储蓄银行股份有限公司 蚂蚁科技集团股份有限公司* 北京火山引擎科技有限公司* 京东科技信息技术有限公司 北京三快在线科技有限公司 银联商务支付股份有限公司 银联数据服务有限公司* 北京银联金卡科技有限公司* 中金金融认证中心有限公司 中国信息通信研究院* 天翼电子商务有限公司* 联通数据智能有限公司* 蓝象智联（杭州）科技有限公司* 深圳市洞见智慧科技有限公司* 上海富数科技有限公司* 深圳壹账通智能科技有限公司*

Financial Technology 金融科技 36 国际金融 2024-10 INTERNATIONAL FINANCE AI 大模型在金融行业的应用前景及 潜在影响分析 ◎姚泽宇 苏杭 作者简介 ：姚泽宇，中国国际金融股份有限公司研究部执行总经理 ；苏杭，中国国际金融股份有限公司研究部分析师。 摘要：当前，金融机构主要将大模型应用于业 务场景简单的非决策类环节。本文从展业流程角度 大模型在金融行业的 应用现状，并从应用趋势、赋能空间、产业格局三 个方面对大模型在金融行业应用趋势展开探讨，动 态、辩证分析大模型对金融体系的整体影响。本文 认为，监管机构、金融机构及技术服务商等各方可 通过加强合作、明确监管合规要求、完善风控制度 等降低大模型带来的相关风险；同时，针对未来大 模型广泛应用所带来的潜在风险也需提前讨论、积 极防范。 关键词：AI 大模型；金融行业；大数据；金融 大模型；金融行业；大数据；金融 风险 中图分类号：F832 文献标识码：A 一、大模型在金融行业的应用现状 大模型的出现给 AI 与金融的结合带来了更大 的想象空间。相较于已在金融领域被广泛应用的 传统判别式 AI，大模型具有更强的通用泛化能力， 能够处理复杂多样的信息理解、内容生成、多轮对 话等任务，在金融领域具有较大的价值创造空间。 例如，据麦肯锡测算，大模型有望给全球金融行业 带来每年

金融操作系统AI创新与融合实践 石春丽 腾讯云操作系统高级架构师 金融行业对自主创新服务器操作系统的主要关注点 安全可靠 性能提升 技术创新 ⚫ 操作系统底层稳定性 ⚫ 安全生产风险规避 ⚫ 操作系统基线软件包管理 机制 ⚫ 对存量业务RHEL的平滑 替换 ⚫ 对AI领域的技术突破和创新 ⚫ 针对自主创新芯片服务器优 化 ⚫ 针对自主创新数据库的性能 优化 ⚫ 针对资源利用率的有效提升 行的研发和打磨，服务器操作系统累计 部署量1000万套，充分验证 累计1000万套部署 支撑了腾讯全栈产品业务场景 TencentOS Server权威自主创新认证 通过金融信创生态实验室 基于金融业务场景的 自主创新适配测评 荣获金融行业自主创新认证 符合2023年财政部操作系统政府 采购需求标准 符合财政部最新采购标准 通过2024首批安全可靠测评 荣获安全可靠测评认证 健全的安全漏洞管理机制 升 26%～69% • 测试IO性能提升22%～41% - 收益 - 数据库操作系统组合高效运行平台 提升20% 写入性能 提升30% 启动时间 提升5～25% 整体性能 荣获金融信创实验室 数据库基座解决方案推荐方案 数据安全可靠解决方案 数据库性能优化方案 • 业内独创NVME 软RAID解决方案 • 提供一套完整的NVME设备故障定位、 故障剔除、数据监控的运维流程

岑润哲 金融行业经营分析领 域的现状和痛点 智能分析 AI Agent 相 较 传统解决思路的技术 创新 总结与展望 当前行业内通用解决思 路及主要问题 智能分析 AI Agent 的 应 用场景与价值 目录 C O N T E N T S 01 03 05 02 04 walmart* 心永辉超市 令书亦烧仙草 拥有在大金融、高科技 先进的智能算法和垂直大模型应用 我们的使命 推动企业数字化升级，实现数据价值的普惠化 数势科技：行业领先的数据智能产品提供商 部分 代表 客户 公司 简介 01 CONTENTS 金融行业经营分析领域的 现状和痛点 痛点 以下是 3 个不同客户发出的真实声音示例，反映了管理团队对现有数据 驾驶舱大屏产品的痛点体验： Data ≠� Insight ： " 我们公司花了很大精力建设了驾驶舱和各种大屏， LLM 反问并协助澄 清 交互式指标问询：支持用户说“黑话” 交互式指标问询：支持用户说“黑话” 应用场景三：分析报告自动生成 - 提升分析效 率 某金融机构智能分析 AI Agent 实施架构与支持场 景 SwiftAgent 在某金融机构支持的核心场 景 05 CONTENTS 总结和展望 智能分析 AI Agent 的能力优势总 结 智能分析 AI Agent 未来展 望

联合发布 2025 年4月 2024 中国企业数字化转型典范 案例集 金融行业篇 版权申明 本书所有内容版权与解释，归锦囊专家（北京捷恩旭技术咨询有限公司） 所有。 未经书面许可，任何公司及个人，均不得使用本书中数据用于商业行为。 有意转载或合作 请联系锦囊专家：（+86）1064712008 研究团队 指导专家：陈其伟、陈金雄、董小英、荆文君、李红、李亮、刘九如、明新国、钱大群、史凯、孙杰、 中国企业数字化转型典范案例集 —— 金融行业 ·007· 在全球经济数字化转型加速与金融科技革命深度融 合的时代背景下，金融行业作为现代经济的血脉，正经 历着从服务模式到核心能力的全方位重塑。数字化转型 不仅是金融机构提升运营效率、优化客户体验的必然选 择，更是应对风险挑战、实现普惠金融、服务实体经济 高质量发展的战略引擎。在此背景下，《2024 中国企 业数字化转型典型案例集——金融行业》应运而生，旨 在 在系统梳理并呈现金融领域在数字化浪潮中的创新突破 与实践标杆，为行业提供可借鉴、可落地的转型范式。 本案例集精选了金融行业的数字化转型优秀案例。 这些案例主要来源于“2024 第七届数字化转型与创新 评选”活动，既展现了金融机构在技术融合与业务创新 上的突破，也凸显了行业在服务实体经济、防控系统性 风险、践行普惠金融中的使命担当。 “数字化转型与创新评选”由数字产业创新研究中 心、锦囊专家、首席数字官联合全国

在数字经济时代，数据作为新型生产要素、算力作为核心生产力，正深刻重塑金融业发展格局。数 据中心作为金融数字基础设施的核心载体，不仅是业务稳定运行的基石，更是驱动创新、赋能转型的重 要引擎。随着金融业务线上化、智能化、场景化程度的不断提升，数据中心的架构设计、运营模式与技 术能力也面临着前所未有的挑战与机遇。 近年来，金融数据中心呈现出“云化、智能化、绿色化、信创化”的发展趋势。一方面，金融机构 积极拥抱混合云、多云架构， 稳步推进，构建安全、可信、高性能的金融 IT 底座。 《2025 金融业新一代数据中心创新发展案例集》系统梳理了近年来金融业在数据中心领域的创新 实践与典型成果，涵盖“数据中心智能化与云化升级、灾备与多活数据中心建设、数据库国产化实践、 数据库迁移与运维管理、智能运维与 AI 应用、云网融合与智能网络创新”六大领域，汇集了银行、保险、 证券、基金等各类金融机构的真实项目案例。这些案例不仅展现了智能算力、云平台、新型网络等关键 技术在业务场景中的落地价值，更体现出金融机构在数据中心架构转型、智能运维体系建设、大模型集 成应用、安全管理以及成本优化等方面的前瞻布局与系统思考。 中国人民银行《金融科技发展规划（2022-2025 年）》（以下简称《规划》）明确提出，要加快 构建自主可控的金融业关键信息基础设施安全体系，全面提升金融业关键软硬件基础设施的安全保障能 力。2025 年是《规划》的收官之年，也是金融科技迈向深化发展、提质增效的关键阶段。面对新一轮

8 专精特新企业融资实践 路径与安全策略报告 （2025） 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 2025年8月 8 课题组简介 编撰单位： 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 组长： 周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任 课题组参与人员： 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心： 周 京 黄旌沛 丁浩洋 沈乐阳 8 目 录 第一章 导论 ：专精特新企业的战略价值与融资困局 股权融资路径：拥抱“耐心资本”实现价值跃迁 5.4 资本市场路径：迈向公众公司的阶梯 8 第六章 专精特新企业融资安全策略 6.1 融资安全的双重内涵：企业生存与国家战略 6.2 企业视角：构建稳健的融资安全防线 6.3 金融机构视角：创新驱动的风险管理新范式 6.4 政策与生态视角：营造安全可持续的融资环境 第七章 总结与展望 7.1 研究结论 7.2 未来展望 7.3 政策建议 附录 1.相关政策文件汇编 的高山——融资。这一困境并非简单的“缺钱”，而是源于其核心特征与传统金融 服务体系之间的结构性错配。 “融资难、融资贵、渠道窄”是长期束缚专精特新企业发展的“三条锁链”。其 根本原因在于专精特新企业普遍具有“轻资产、高创新、长周期”的特征： （1）轻资产：企业的核心价值更多体现在知识产权、研发团队、品牌声誉 等无形资产上，而缺乏土地、厂房等传统金融机构偏好的有形抵押物。 （2）高创新：高强度的研发投入意味着巨大的前期资金需求，但技术路径