全球金融科技精英齐聚静安，共绘人工智能时代发展新图景原帖：上观 2026-03-12 22:46链接：https://sghexport.shobserver.com/html/baijiahao/2026/03/12/1719838.html3月12日，上海国际金融创新峰会在上海总商会旧址开幕。本次活动汇聚了来自全球25个国家和地区的近百家机构，参会阵容涵盖国有大型商业银行、外资银行总部、持牌消费金融公司、头部大模型厂商、云服务商以及专业投资机构代表。副区长胡勇出席活动并致辞。胡勇表示，当前，人工智能技术加速迭代，应用创新赋能千行百业，静安是金融机构深耕发展的沃土，也是上海数字经济创新发展的重要高地。希望通过本次活动，进一步汇聚全球的智慧，深化交流合作，共同探讨金融创新与人工智能融合发展新路径，推动更多的前沿理念、创新技术和合作成果在上海、在静安落地生根。 主旨演讲环节，复旦大学文科资深教授、经济学院院长张军深入剖析了中国经济中长期发展趋势，为金融科技行业把脉新机遇；北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华则聚焦技术演进，详细解读了从chatgpt到openclaw，普适普惠的ai计算新基础设施的发展路径。在随后的“数字金融领导力对话”环节，来自国内外领先一流银行机构和ai研究学界的专家代表围绕金融ai的落地实践与长远布局展开深度研讨。本次活动将持续至3月13日。在接下来的议程中，来自全球知名金融机构的高管、顶尖科技企业的技术领袖以及权威专家学者，将围绕“数据与ai 驱动的运营智能”“构建人工智能驱动的金融生态系统”及“人工智能持续迭代下的主动风险防控与治理”等前沿议题展开深度对话，为上海金融科技的高质量发展提供智力支持。当前，静安区正积极发挥云数智链产业集聚与前瞻性战略布局优势，加速培育金融科技创新生态，推动技术成果转化与产业升级，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合。下一步，静安区将依托国家级区块链生态谷、市北大数据产业基地等重点载体，加速吸引集聚一批金融科技企业和优质创新项目，促进技术突破与场景落地双向奔赴，持续提升区域产业能级与核心竞争力。【转载】多家银行收紧积存金业务规则，从“提门槛”转向“动态限额”第一财经：金价高位震荡背景下，多家银行收紧积存金业务规则，从“提门槛”转向“动态限额”。建行、工行等实施每日总额度管理，额度用尽当日即无法买入，部分短线投资者遭遇“有钱也买不进”的局面。实物黄金配送周期亦延长至10-15个工作日。此举旨在精准限制高频投机行为，引导积存金回归长期配置属性。大家都养好自己的“龙虾”了吗openclaw 我在飞书上装了一个，目前是帮我安排每天的工作流，感觉很不错，其他功能还没开始用，其实有点害怕她把我电脑数据泄露了，大家都有这个烦恼吗？你们都是怎么用的？【二月金融圈子活动】新年开工第一天，我们来聊聊“钱”和“前程”今天是农历新年的第一个工作日，首先祝大家开工大吉，代码无Bug，系统永在线！第一天，大家普遍处于“节后综合症”与“新年新气象”的矛盾心态中。作为版主，问卷的设计既要蹭上“开工”的热度，又要切中金融圈IT人的痛点。以下为你设计的问卷内容，既轻松又能引发同行深思：金融分布式新核心业务系统运维现状及需求探讨探讨背景：目前随着云化技术的发展，采用分布式架构的新核心业务系统成为大部分银行的选择，在新系统切换上线之后运维工作是如何进行的？存在哪些问题与痛点？奖项设置：一等奖（1名）：HUAWEI WATCH GT 5 （46mm）（1788）二等奖（2名）：HUAWEI WATCH FIT 3（999）三等奖（3名）：华为手环 9 NFC款（309）价值奖（30名）：200~1000智豆（20~100）活动时间：活动时间：2025年08月15日至2025年09月30日活动规则：1、为了保护各位的观点信息，所有回复均被设为仅自己可见。2、禁止小号参与活动，否则取消活动资格。3、回帖提交要求：重复帖、抄袭、AI作答帖、灌水帖及非研讨范围内的帖子无效。4、本次评奖规则由华为专家评审团进行评审。5、本次活动解释权归华为JDC社区所有。6、同意由管理员摘取回帖内容匿名共享在本社区，供社区用户学习。7、回复内容请勿涉及第三方非公开的信息。2026数据安全管理提升专项行动 如何向上汇报金融机构安全主管的汇报指南，从被动应对到主动出击向上汇报的核心逻辑：现状肯定 + 风险分析 + 控制方案 + 资源需求很多安全主管习惯用"问题清单"的方式汇报——列一堆不合规的点，然后说"领导，这些都要整改"。坦白说，这种方式效果不好。领导看到的是一堆问题，心里想的是"过去的工作都白干了？"安全团队自己也憋屈——明明做了很多事，一汇报全是差距。高管层真正需要听到的是四件事：第一，我们做了什么、做到了什么程度？汇报的起点不是问题，而是现状。先把已经建立的基础摆出来：已经建立了哪些制度？比如信息安全管理办法、数据管理办法、网络安全应急预案等已经落地了哪些技术能力？比如网络安全防护体系、终端管控、日志审计等已经通过了哪些合规检查？比如等保测评、监管现场检查、内部审计等团队做了哪些持续性工作？比如安全培训、应急演练、漏洞修复等这些都是实实在在的成绩。先让领导看到：我们不是从零开始，而是在已有基础上对标新要求做提升。 这既是对过去工作的客观肯定，也让后面谈差距时更有说服力——不是"什么都没做"，而是"标准提高了，需要补齐的地方"。第二，对标新要求，还有哪些风险？在肯定现状的基础上，再谈差距就顺畅多了。注意不要罗列问题，要分析风险。比如，不要说"我行未建立数据分类分级制度"，而要说："我行已建立数据管理办法，但尚未针对数据安全建立专项的分类分级标准，在数据共享和外包场景中敏感数据识别不够精准，这也是本次专项行动的重点检查项。"看到区别了吗？先肯定"已有数据管理办法"，再说"需要在此基础上细化"。把问题翻译成"在现有基础上的提升需求"，而不是"从零开始的缺失"。领导听着舒服，安全团队也不会觉得自己被否定。第三，怎么控制？每个风险点都要有对应的控制措施和实施路径。建议按照"快赢项目"和"重点攻坚"两类来组织：快赢项目（1-3个月）： 不需要大量投入，通过制度完善、流程优化、职责明确就能解决的。比如完善治理架构文件、明确各部门职责分工、建立定期汇报机制等。这些对应的就是1.1-1.9中的制度建设要求。重点攻坚（3-12个月）： 需要技术投入和跨部门协作的。比如数据分类分级落地、敏感数据识别与防护、数据安全审计能力建设等。第四，需要什么支持？资源需求不要搞体系化的罗列，领导没时间听你讲"组织保障、制度保障、技术保障、人员保障"四大块。直接围绕风险讲：解决这个风险，需要什么。比如：数据分类分级这个风险项，需要采购一套数据识别工具，预算XX万，同时需要业务部门配合梳理数据资产治理架构不完善这个风险项，不需要额外预算，但需要行领导批准成立数据安全工作组，明确归口部门敏感数据防护能力不足，需要在现有DLP基础上扩展覆盖范围，预算XX万每个风险对应的资源需求一目了然，领导当场就能拍板：哪些批、哪些缓、哪些再议。别让他们自己去"体系化"地理解你的需求，直接给结论。这样汇报的节奏是"肯定过去→看清差距→规划行动→逐项要资源"，领导听到的是一个有基础、有分析、有规划的完整方案。他们能做决策，也愿意做决策。【参与回帖 ▪ 转盘抽奖】2025中国国际金融展-现场抽奖活动>>欢迎莅临2025中国国际金融展https://jdc100.huawei.com/jdc/refactor/lottery/1090（本次抽奖仅面向2025中国国际金融展-上海现场用户）回复内容请勿涉及第三方保密信息参与问卷，即可参与转盘抽奖！非现场参与用户，礼品不派送！银行打造大模型研发能力，构筑AI时代的护城河2025年大模型在银行业加速落地，聚焦财富管理、对公业务、风控、运营提效及开发测试五大场景，推动AI从降本增效向价值创造演进。推理模型与智能体技术提升深度思考与自动化能力，但面临人才短缺、模型幻觉、数据沉淀不足、算力瓶颈及研发模式滞后等挑战。银行需构建人才体系、高质量知识底座、企业级AI平台，强化场景创新与业务科技协同，打造AI时代核心竞争力。2025年大模型应用有两个大的发展方向，一是推理大模型崭露头角，Reasoner通过学习和生成思维链，能够提高深度思考能力，模型开始理解复杂逻辑，二是智能体的大面积使用，大模型基于原生工具调用实现多种复杂的Agentic应用。在企业应用方面，年初国内推出的Deepseek R1推理大模型，引起了各个行业的密切关注，大大加速了大模型技术和应用的推广。尤其是大中型银行，大模型应用场景范围和数量呈现“加速跑”的态势，结合智能体等新技术，开展了规模化的应用场景建设。一、银行业典型的大模型应用场景银行业的应用场景主要包括五大核心领域的应用，正从降本增效工具向价值创造引擎演进。1、财富管理与个人金融服务零售业务被认为是 “最适合AI探索和应用的场景”，已深入到服务的各个环节。1) 智能投顾与财富助理：“AI财富助理”，智能圈选目标客群，根据多维度用户画像提供个性化产品推荐和资产配置建议。2) AI客户经理：对客户经理一天工作的不同活动进行解构，从客户信息管理、营销准备和方案推荐、客户营销和沟通、交易执行到售后跟踪分析等全流程，构建融合“人+AI”协同构建数字分身，扩大客户经理的客户管理范围和能力，提升客户留存率及转化率。3) 新型智能客服：从基于传统知识库问答对（Q&A）的方式，向大模型生成“对话即服务” 演进，通过识别对话情绪提供金牌话术，提供多种智能查询和业务操作辅助，提高客户问题解决效率。4) 智能手机银行：实现复杂多轮对话式的交互，从“人找菜单”变为识别意图自动推荐的“功能找人”，实现多智能体深度融合的全流程自动引导，提高客户的业务办理效率和体验。但是使用大模型技术直接对客还有安全和监管等方面的顾虑，因此还处于待监管审批上线试点的阶段。2、对公业务与金融市场在对公及金融市场这类专业要求高的领域，大模型的价值同样显著。1) 智能交易助手：打造债券、外汇等资产交易机器人，自动拉群沟通和询价，根据询价结果自动下单，提升询价和交易效率。2) 智能投研助手：用大模型解析海量研报及财报，提取关键财报数据，编写综合分析和投资推荐，分析师再根据内容形成投资逻辑和策略。3、信贷审批与风险管理风控是银行业务的生命线，大模型在此领域的应用正从“探索”走向“深化”。1) 智能信贷助手：对公信贷员可借助大模型辅助整合企业相关的财务数据、行业情况、风险舆情等多种信息，生成长篇复杂的信贷调查报告;授信审批员则实现公司客户信息整合、行业分析和风险分析，结合多种风险规则，生成授信审批报告，降低信贷调查和授信审批环节的工作量和耗时。2) 反欺诈与反洗钱：神经网络、机器学习模型的结果，结合客户信息，由大模型进行研判，更精准地识别复杂风险，自动生成可疑报告，提高人工甄别效率。4、内部运营提效大模型正在成为银行内部的“生产力工具”。办公与知识助手：通过集成多个业务领域和岗位的知识，打造智能知识库，快速解答业务问题，提供指引和答疑。譬如，在运营管理及客服条线，将知识库推广给所有一线网点员工和客服人员，快速精准地查找到问题相关的综合信息，提高形形色色业务问题的解决率。5、辅助开发测试1) 智能编码：通过大模型生成代码，是银行信息科技开发部门应用较广泛的场景之一。2) 测试助手：使用大模型读取需求内容，根据变更点搜索出历史测试案例，自动生成对应需求的应用测试方案和案例。二、现阶段深化大模型应用面临的问题大中型银行的大模型应用实施场景已经多达数十个甚至数百个，形成火车头示范效应，带动行业的智能应用发展。另一方面，各银行体量大小和业务情况有差异，但基本都遇到人才、算力、效果、知识、研发流程等共性问题。尤其是中小型银行，投入资源相对较少，要实现大模型应用的规模化，在研发落地过程中需面对不少挑战。1.问题一：大模型应用研发人才储备不足掌握大模型新技术的应用研发人才储备不足，制约大模型从“试点”走向“全域”的核心瓶颈。核心大模型算法人员较少，很多银行的缺少专门的大模型算法研究团队，在基础能力和平台方面掌控力不够。既懂提示词工程和开发技术的综合型技术人才不足，大模型应用研发经验较少，模型工程化、产品化能力有限，难以支撑行内大规模应用拓展。2. 问题二：大模型输出的准确率等指标达不到业务期望随着业务应用场景的扩展和深化，对准确性、稳定性要求日益提高，模型性能的不足将影响场景从局部试点到大范围推广的进度。“模型幻觉”与事实错误：大模型可能生成看似合理但不符合事实或金融逻辑的内容，而且往往从研发人员角度看大致正确，但在经验丰富的业务人员角度来看则不正确或逻辑有偏差。尤其是投资建议、客服咨询、风险报告等场景，幻觉问题可能带来不可接受的风险。领域知识不足：通用大模型缺乏对金融术语、监管规则、企业内部流程和规范的深度理解。例如，在信贷审批中，针对不同的产品、行业需要有大量的评估经验，才能较好地评估风险影响。但这些经验往往都是在人的头脑当中，未落到具体的文档、知识库甚至是软件系统中。因为3. 问题三：业务数据沉淀不够，影响场景落地“数据富矿”中的“信息贫瘠”：银行虽拥有海量交易数据，但多为结构化数值。而大模型擅长的文本、图像、音视频等高质量非结构化数据（如客服录音、尽调报告、合同文本、PPT\Excel等富文本）却分散或标准化不足，抽取成文字知识的成本很高。交互及反馈数据缺失：对于需要大量客户交互、反馈数据的场景，缺乏用户交互过程、反馈数据的收集，模型无法通过学习持续优化，陷入“用不起来 -> 没有数据 -> 无法优化”的恶性循环。复杂业务的经验规则的沉淀不足：开发大模型处理复杂业务时，往往需要完善和丰富的业务规则、评判标准、判断参考依据，这些数据大多数存在业务人员大脑中，需要大量业务专家进行数据标注和编写，成本高、周期长，成为数据准备和项目启动的瓶颈。4. 问题四：业务需求和研发方式效率不高影响实施许多银行的科技与业务部门仍按传统方式协作，业务方难以清晰定义AI需求，科技方则对复杂业务逻辑理解不深，快速开发。从“瀑布式”到“敏捷探索式”的转变困难：传统银行IT项目需要较完整的业务需求，流程周期较长，且业务人员往往只提初始需求，后续难以持续投入。而大模型应用需求往往在迭代中才能明晰完善，需要业务与科技频繁且持续融合，以周/月为单位收集效果持续迭代，需要新的项目组织和流程匹配。业务侧参与深度不足：大模型的成功严重依赖高质量的业务数据和知识沉淀，上线后收集反馈及时迭代。项目前期需要投入较多人力和时间进行数据标注、知识和经验沉淀、收集评价、结果校验等，容易导致模型优化循环停滞，最终实现的效果不如预期。5. 问题五：智能算力供给不足以支撑应用快速发展算力已成为银行数字化转型的“硬约束”，具体挑战包括：成本高昂与资源争抢：部署大模型的参数数量级不断增长，从7B、32B甚至到671B的满血大模型，需要大量耗费高性能GPU。譬如，部署一个32B参数的模型实例需要耗费1至2卡。随着业务推广时访问并发提高，算力不加以共享和精细化管理，昂贵的成本将难以承受。供需错配与评估缺失：银行IT采购传统上基于稳态业务预估，但大模型训练与推理的算力需求是爆发式的。缺乏对算力投入产出比（ROI）的科学评估体系，难以让银行下决心进行大金额采购，导致 “算力饥饿”。三、构筑银行大模型应用能力的核心能力在AI技术浪潮席卷全球的当下，企业级大模型的研发与应用已逐步成为构筑核心竞争力的重要赛道。唯有从人才培养、高价值场景发掘创新、高质量数据与知识供给、AI平台能力等核心维度共同发力，方能在AI时代筑起“护城河”和自身的技术优势。1. 培养算法应用复合人才：多种方式培养形成专业化团队（1）设立专职团队：成立专门的AI研究团队或大模型实验室，配备专职算法工程师、模型微调专家和提示词工程师。例如，不少股份制银行已成立AI研发团队或研究实验室，并启动AI人才招聘。（2）关键岗位设计：在技术团队中设置“AI产品经理”、“AI解决方案架构师”等关键桥梁角色，培养既有算法基础又了解业务，能有效推动技术在应用场景中落地。（3）“集中+分散”组织模式：AI研发团队提供统一算法支撑，有效赋能对接多个业务研发团队的模式，既能集中技术力量，又能快速响应业务需求。（4）内部培训与实战结合：定期组织大模型技术培训、提示词工程工作坊、模型微调实战项目，通过“学中做、做中学”快速提升现有团队能力。2. 场景持续发掘与模式创新：锚定价值，激活创新势能企业大模型的应用研发，需以场景持续发掘为起点，以业务价值创造为目标，实现技术与业务的深度耦合。（1）场景持续发掘：双向驱动，精准赋能行领导层面重视，聚焦企业战略方向，确保资源投入，使大模型研发与企业长期目标同频。统一全行业务认知，激活基层创新活力，通过智能体应用提高业务效能，让一线成为应用优化迭代的“源动力”。（2）模式创新：技术与场景双向奔赴建立业务和科技双向奔赴，对重点大模型项目建立“联合战队”，从建制、配置着手进行项目开发和角色模式创新。业务人员提出初步需求，投入到数据标注、经验规则准备等环节中，技术则依托平台高效开发上线部署，双方快速验证实现持续迭代优化，构建高效研发模式。（3）产品创新：技术价值与业务效益的双修锚定技术成熟度、市场规模、自身痛点和需求，精准切入业务场景，进行产品和业务设计，这个要求业务方领导要对业务场景和数据有深刻间接，同时业务的产品经理也要对技术可行性和产品创新有一定的掌握，以提出能体验较好、解决痛点、创造效益的产品。3. 可信高质量数据与知识供给：筑牢大模型“知识底座”数据与知识是大模型的“燃料”，可信、高质量的数据与知识供给是模型精准性与可靠性的核心保障。（1）打造企业级知识湖：全链路知识沉淀与复用建立面向全行的知识体系与智能知识库，推动建立各业务领域的知识目录清单，逐步推进建设行业知识、企业知识、个人经验知识的沉淀积累，持续提升知识广度、深度与质量，让知识成为企业级资产。（2）AI数据管理：场景数据收集面向行内丰富的结构化与非结构化数据（业务数据、运营数据、后台数据等），从高价值场景出发推动数据收集，实现微调和强化学习所需的数据与知识的有效沉淀，为大模型训练微调提供“纯净燃料”。（3）知识工程能力：数据与知识的“炼金术”打造自动化、智能化的知识工程工具，在知识加工、数据合成、自动标注等方面，为数据整合、经验提炼与知识萃取提效，降低业务和研发的人力消耗，让零散数据转化为可复用的知识资产。4. 企业级AI平台：构建全栈技术支撑体系企业级AI平台是大模型研发与应用的“基础设施”，需从算力、开发、训练三维度构建全栈能力。（1）夯实智能算力建设：稳定、安全、可扩展的算力底座构建算力供给体系，制定算力评估、申请、审批等方法和规范，建立虚拟化、池化、高可用的智能算力池，通过训推平台管理确保算力稳定、安全、可扩展，提升资源利用率，降低算力成本，为大模型训练提供“动力引擎”。（2）建设智能体开发平台：低门槛、高效率的开发生态面向开发者与业务人员提供简单、灵活、高效的AI智能体应用开发平台工具，打通行内业务系统与多种MCP工具，加速AI全面落地，让技术应用“触手可及”，加速实现从一线触发的微创新。（3）垂域模型持续调优训练：高阶的“迭代优化”通过沉淀业务专家思维和经验、收集场景数据和评价反馈，实现模型训练、验证的快速闭环，让大模型在重点和高价值的业务场景中，能够进一步实现效果提升和性能优化。结语企业大模型的研发与应用，是技术、业务、生态的系统性工程。唯有以场景持续发掘与模式创新锚定价值方向，以可信高质量数据与知识供给筑牢知识底座，以企业级AI平台能力构建技术支撑体系，方能在AI时代构建不可替代的核心竞争力，真正构筑起属于企业的“护城河”。关于科技金融体制 科技部介绍最新进展潮新闻客户端 记者 姜倩去年，科技部会同中国人民银行等七部门印发了《加快构建科技金融体制 有力支撑高水平科技自立自强的若干政策举措》，目前进展如何？2月27日，国新办举办发布会介绍2025年国务院部门办理全国人大代表建议和全国政协提案工作有关情况。科学技术部党组成员、秘书长潘晓东在会上介绍，支持三大国际科技创新中心开展先行先试，指导推动北京等13个重点区域，济南等7个科创金融改革试验区和上海临港等3个科技保险示范区高质量发展。潘晓东介绍了四方面具体进展。一是引导创业投资“投早、投小、投长期、投硬科技”。国家创业投资引导基金启动实施，总规模预计达1万亿元。联合社保基金会、大型银行和地方政府，推动设立科技产业融合基金、科创协同母基金、创投二级市场基金等，规模将超3500亿元，为创业投资“引流”“疏堵”。二是推动银行信贷更大力度支持科技创新。科技创新和技术改造再贷款规模增至1.2万亿元，利率降至1.25%，支持范围进一步扩大。联动实施“创新积分制2.0”和科技创新专项担保计划，26家银行与企业签约超3900亿元，企业融资获得感显著提升。截至2025年底，科技型中小企业贷款余额3.63万亿元，同比增长19.8%。三是提升资本市场服务科技创新的能力。科创板改革“1+6”措施落地实施，进一步增强对科技创新的包容性、适应性。推出债券市场“科技板”，为金融机构、科技型企业、私募股权投资机构提供长期、低利率的直接融资渠道，2025年各类主体发行科技创新债券1.8万亿元。四是“全国一盘棋”推进科技金融工作。支持三大国际科技创新中心开展先行先试，指导推动北京等13个重点区域，济南等7个科创金融改革试验区和上海临港等3个科技保险示范区高质量发展。开展创新积分制“揭榜挂帅”，引导地方和金融机构开展各具特色的创新实践。下一步，科技部将与金融管理部门、金融机构继续紧密合作，创新科技金融服务，为加快实现高水平科技自立自强提供有力金融支撑。代表委员畅谈科技金融发展 疏通融资堵点 让资本敢于“投早、投小”原帖：2026-03-08 07:42:03 来源： 中国证券报 作者：吴杨利好链接：https://stock.10jqka.com.cn/20260308/c675140550.shtml微博微信QQ空间扫一扫 在今年全国两会上，“推动科技创新和产业创新深度融合”成为热词，而作为融合催化剂的科技金融，更是引发了代表委员们的广泛讨论。针对当前科技企业尤其是初创期科技企业面临的融资难、融资贵等堵点，多位代表委员从机制创新、退出渠道、制度环境等多维度履行职责、建言献策，聚焦于如何引导更多资本“投早、投小、投长期、投硬科技”，让金融活水精准滴灌新质生产力。 ● 本报记者 吴杨 建立协同甄选机制 科技创新项目往往技术门槛高、成熟度低，如何让金融资本在早期阶段就能“看得懂、敢介入”？全国政协委员、南开大学金融学院院长范小云建议，探索建立重大科技任务的识别甄选机制，结合技术、经济、安全等综合指标，遴选出项目“白名单”。同时，针对不同技术成熟度等级建立风险评估标准和指南，并将系统性强的重大任务进行模块化解构。 这种机制能有效建立起科技界与金融界的沟通、协同与互助桥梁，引导金融更有序、更安全地参与到对国家重大科技任务的支持中。 有了清晰的识别机制，金融机构与投资机构之间的协同配合就成为关键一环。全国人大代表、北京证监局原局长贾文勤说，当前，投贷联动业务开展仍存在银行机构内部机制支撑不足、投资机构协同意愿不足等难点。她建议，建立投贷联动业务标准化合作平台，推动私募基金管理人通过标准化接口与银行共享关键信息；建立常态化交流与培训机制，促进银行与私募基金管理人建立长期稳定合作关系。 畅通多元退出渠道 资本“投小”的顾虑，很大程度上源于对退出通道的担忧。打通前端识别环节后，让资本能够顺畅退出，也成为其愿意投向中小科技企业的关键。 全国政协委员、上海证券交易所总经理蔡建春表示，不能仅从IPO的单一角度思考退出，应进一步优化多元退出渠道，例如大力推动并购退出。希望上市公司之间能通过并购基金等方式实现强强联合，建议将并购重组放在更高的战略位置，并协同解决并购过程中涉及的税收等政策便利化问题，让市场化并购成为创投退出的重要通路。 从科技成果转化全周期的视角出发，全国政协委员、河南牧业经济学院副院长马珺建议，鼓励设立私募股权二级市场基金，扩大基金份额转让试点范围，拓宽早期投资退出路径。 营造“长钱长投”环境 引导资本“投长期”，需要一个能够容纳和激励长期资本的市场生态。全国人大代表、北京大学博雅特聘教授田轩认为，应从制度供给、市场生态、功能适配等维度推动投融资综合改革。在投资端，要优化中长期资金入市政策，放宽社保、保险等机构的权益投资比例限制，建立与长期收益目标相匹配的考核机制；在融资端，要完善多层次市场板块功能定位，增强对优质企业的吸引力和包容性。 全国政协委员、申万宏源证券（000562）研究所首席经济学家杨成长表示，吸引中长期资金进入资本市场，一方面要提升上市公司质量，让“长钱”愿意进来；另一方面要创新投研方法，夯实长期投资基础。 全国政协委员、中信资本董事长张懿宸建议，进一步明确鼓励持有优质产业资源的并购基金，与产业上下游上市公司开展并购重组合作，为长期资本提供更丰富的运作空间。 3月5日提请审议的政府工作报告提出，以科技金融支持创新创造。这为金融服务模式转型指明了方向。全国政协委员、交通银行董事长任德奇对此深有感触。在他看来，金融服务实体经济必须加快对过去传统单点化、碎片化信贷投放的转型，向体系化、集成化、数字化的综合金融服务供给迈进。【原创文章】数字金融时代，档案管理如何成为银行风控的“隐形护城河”？当前，数字金融发展驶入快车道。档案管理作为贯穿银行业务始终的重要工作，其数字化进程直接关乎业务运转流畅度、风险防控精准度以及合规经营可靠性。为破解传统模式下“管不好、找不到、用不了”的困局，重庆亲笔签数字科技有限公司（以下简称“亲笔签”）深度参与富民银行综合档案管理系统建设，以创新技术手段实现了档案全生命周期的信息化、规范化与证据化，为富民银行的稳健发展构筑了坚实的数字基座。海量档案“沉睡”成风险敞口一直以来，富民银行坚持以科技创新驱动产业创新，但在业务高速发展的同时，传统档案管理模式的短板日益凸显。电子文件“仅存未管”、线下档案分散无序，收集、整理、归档、统计、鉴定、销毁、利用等全流程缺乏统一标准，档案有机联系被割裂；原有系统功能滞后，无专业管理工具支撑，导致查询难、使用难、管理难，直接影响业务效率与客户体验。同时，人员异动、架构调整带来档案丢失隐患，档案有效性、完整性、合规性难以保障，诉讼风险与管理风险暗流涌动，成为银行稳健运营的潜在威胁。面对海量的历史存量档案与持续激增的电子档案，以数字化手段重塑档案管理体系已刻不容缓。打造“收管存用”全闭环面对富民银行档案管理的复杂现状，亲笔签参照《数字档案馆(室)建设指南》规范要求，为富民银行量身打造了新一代综合档案管理系统，实现了对档案的收集、整理、移交、归档、统计、利用等全过程信息化管理。在功能架构上，系统深度融合金融行业特性，涵盖档案收集、档案管理、分级利用、溯源验证、四性检测等核心功能模块。凭借强大的数据接口能力，可无缝对接多种数据源和不同类型的业务系统，打通线上线下壁垒，支持电子档案与实体档案的多渠道收集。针对银行档案门类繁杂的特点，系统展现出极高的业务适配性，无论是经营管理、党群行政，还是核心的人事、财务及业务档案，乃至荣誉印章等实物档案、活动影像等声像档案，都可按“卷”和“件”的方式规范灵活收纳，并同步归档档案目录与元数据，确保档案规范闭环管理。四大核心优势赋能档案管理变革1、灵活自定义，全域覆盖银行档案门类系统打破了传统档案管理的僵化框架，支持无限制自定义档案门类。基于银行业务发展方向，系统深度融合商业银行档案管理办法，可无缝定义文书、业务、公文等全域档案门类。无论是基本信息元数据，还是过程信息与归档范围，均可灵活配置，既保证了程序的规范性，又实现了操作的简易性。2、“三流合一”，让证据可追溯、数据可利用系统创新性地贯通从业务前端到归档末端全流程，实现“业务流、文件+数据流、证据流”三流合一，确保证据可追溯、数据可利用，形成完整的业务证据链，为银行合规经营和风险防控提供坚实支撑。3、单套双套并轨，全生命周期管理系统支持单套制与双套制并轨运行，结合亲笔签领 先的数字笔迹电子签名、签章及区块链存证等技术，实现档案全生命周期安全管控，满足不同业务场景下的合规刚需。4、数字笔迹赋能，实现“电子件即原件”基于亲笔签独有的数字笔迹技术，系统支持实现“电子件即原件”，可确保电子文件本身即具备法律效力，形成完整证据链闭环，全面满足金融文件法律证据要求，从源头规避合规与法律风险。作为多项电子档案相关规范、标准和细则的参与制定者，亲笔签深耕档案管理前沿，积淀深厚。未来，亲笔签将持续把技术优势与档案管理实践深度融合，助力金融机构在降本增效的同时，系统性提升合规风控能力，为金融业务高质量创新发展筑牢数字化根基。【原创文章】当金融遇见“硅基大脑”：AI如何重塑数字金融的DNA过去十年，数字金融完成了从“物理网点”到“移动App”的物理迁移。而今天，随着人工智能（AI），特别是生成式AI和大模型技术的爆发，数字金融正经历着一场更为深刻的“化学重构”。AI不再仅仅是后台的风控工具或前台的客服助手，它正逐步进化为驱动整个金融体系运转的“硅基大脑”，从根本上改变着金融服务的生产方式、风险治理模式和价值创造逻辑。一、从“算盘”到“大脑”：AI在金融领域的进化论要理解AI的变革性，首先需看清其能力的跃迁。1.0时代：规则与统计的“算盘”早期的金融AI，是基于固定规则和简单统计模型（如逻辑回归、决策树）的“算盘”。它能处理结构化数据，执行明确指令，如根据FICO分数判断贷款风险，或根据KYC规则进行客户身份初筛。其本质是“人定义规则，机器执行计算”。2.0时代：感知与理解的“感官”随着机器学习，尤其是深度学习的发展，AI获得了“感官”，能够处理图像、语音、文本等非结构化数据。人脸识别用于远程开户，声纹识别用于电话银行，NLP（自然语言处理）用于分析用户评论。此时，AI开始“理解”世界，但决策仍需人类主导。3.0时代：生成与创造的“大脑”以Transformer架构和大语言模型（LLM）为代表的生成式AI，标志着AI进入了“大脑”时代。它不仅能“理解”，还能“生成”、“推理”和“规划”。它能阅读数百页的财报并撰写摘要，能根据市场情绪生成投资策略，甚至能编写和审查复杂的法律合同。其核心是“从被动响应到主动创造，从模式识别到逻辑推理”。二、核心战场：AI在数字金融中的三大“破局点”AI的“硅基大脑”正具体而微地重塑着金融业务的每一个细胞。1. 智能投研与资产管理：从“人力密集型”到“认知密集型”传统投研是金融精英的“体力活”，需要分析师阅读海量研报、财报、新闻，耗时耗力。AI的介入，正在将此转变为“认知密集型”工作。知识蒸馏与投研报告生成： 一个训练有素的金融大模型，可以实时抓取全球财经新闻、上市公司公告、行业研报，在几分钟内生成一份结构清晰、重点突出的初步分析报告，并自动提炼关键财务指标和市场情绪指数。Alpha因子的深度挖掘： AI能从多维度的另类数据中（如卫星图像分析停车场车辆数量、社交媒体情绪分析消费趋势），发现人类分析师难以察觉的、非线性关联的Alpha因子，为量化投资策略提供全新弹药。2. 智能风控与合规：从“事后诸葛亮”到“事前预言家”风控是金融的生命线。传统风控依赖历史和静态数据，往往是“事后诸葛亮”。AI正在将其转变为动态的“事前预言家”。全息风险画像： AI不再只看征信报告和收入流水。它能综合分析申请人的电商消费习惯、社交媒体关系图谱、手机APP使用行为、甚至地理位置移动轨迹，构建一个动态的、多维度的全息风险画像。它能识别出那些表面上资质良好，但通过复杂关联交易进行欺诈的“隐形”高风险客户。实时反欺诈与自适应防御： 在面对钓鱼攻击、盗刷等欺诈行为时，AI模型能以毫秒级的速度分析交易链条上的上百个特征点（设备指纹、IP地址、交易序列等），实时阻断可疑交易。更重要的是，它能通过强化学习，不断适应欺诈团伙的新手法，实现防御体系的自我进化。3. 客户服务与财富管理：从“千人一面”到“千人千面”再到“千人千智”客户服务经历了从网点柜员的标准化服务，到App的“千人一面”，再到智能推荐的“千人千面”。AI正引领我们迈向“千人千智”的时代。生成式AI驱动的顾问： 未来的智能客服不再是简单的关键词匹配。它能理解用户模糊的、复杂的诉求，如“我下个月要去欧洲旅游，怎么安排资金最划算？”并生成一个包含外汇兑换建议、旅行保险方案和信用卡优惠活动的综合性、个性化财富规划。个性化教育与陪伴： AI可以作为“数字导师”，根据用户的知识水平和风险偏好，用通俗易懂的语言讲解复杂的金融概念和产品，陪伴用户在整个财富积累过程中成长。三、超越工具：AI引发的金融生产关系重构AI的影响远不止于工具层面的效率提升，它正在重塑金融的生产关系。角色重塑： 金融从业者将从数据的搬运工、报告的撰写者，转变为AI模型的训练师、策略的制定者和结果的监督者。核心竞争力将从“信息处理能力”转向“价值判断与伦理把控能力”。产品形态的演变： “API即服务”将进一步演化为“AI Agent即服务”。金融机构可以提供封装了特定金融知识和风控能力的AI智能体，让开发者或企业客户能够轻松地将复杂的金融服务（如自动对账、智能报销、合规审查）嵌入到自己的业务流程中。信任机制的重建： AI的可解释性（XAI）将成为关键。金融决策必须是透明的、可问责的。因此，能够清晰解释“为什么给出这个建议/拒绝这笔贷款”的“可解释AI”，将比单纯的“黑箱”模型获得更广泛的信任和应用。四、挑战与未来：通往“负责任AI”之路机遇与挑战并存。AI在金融领域的应用，必须跨越三道门槛：数据隐私与安全的“紧箍咒”： 金融数据极度敏感，如何在利用数据训练模型的同时，确保用户隐私不被泄露，是首要前提。联邦学习、差分隐私等技术将是关键。算法偏见与公平的“达摩克利斯之剑”： AI模型会继承训练数据中的历史偏见，可能导致对特定群体的歧视性信贷政策。建立公平、公正的算法审计机制至关重要。系统性风险的“灰犀牛”： 当全行业的投资决策都由少数几个大模型驱动时，是否会引发新的、更难预测的顺周期性风险？这需要监管机构与业界共同探索全新的宏观审慎管理框架。结语AI之于数字金融，并非一个简单的插件或升级包，而是一场基因的重组。它将金融从一门经验主义的艺术，转变为一门可与硅基智慧深度融合的科学。在这场变革中，谁能率先构建起安全、可信、强大的“硅基大脑”，谁就能在未来的金融版图中占据制高点。这不仅关乎技术的领先，更关乎对金融本质——信任、效率与普惠——的深刻理解与坚守。数字金融的未来，注定是人机共生、智慧闪耀的时代。金融行业信息化需求探讨探讨背景：金融行业在技术自主创新方面取得一系列突出成果，尤其近两年在政策指引和行业需求的双驱动下，金融行业信创有望进入新一轮加速期，迎来更大的机遇和挑战。诚邀各位金融行业的客户和伙伴共同探讨商业银行和信用社的IT现状及需求。奖项设置：一等奖（1名）：HUAWEI WATCH GT 5 （46mm）幻夜黑 黑色氟橡胶表带（1599）二等奖（2名）：HUAWEI FreeBuds 6i 天际白耳机（599）三等奖（3名）：华为智选 小适智能剃须刀 Ai501（299）价值奖（20名）：200-1000（20-100）活动时间：活动时间：2025年08月02日至2025年08月16日活动规则：1、为了保护各位的观点信息，所有回复均被设为仅自己可见。2、禁止小号参与活动，否则取消活动资格。3、回帖提交要求：重复帖、抄袭、AI作答帖、灌水帖及非研讨范围内的帖子无效。4、本次评奖规则由华为专家评审团进行评审。5、本次活动解释权归华为JDC社区所有。6、同意由管理员摘取回帖内容匿名共享在本社区，供社区用户学习。7、回复内容请勿涉及第三方非公开的信息。银行理财入局IPO打新潮证券时报：银行理财入局IPO打新潮。今年港股新股上市潮下，中邮理财、工银理财等参与兆易创新、MiniMax、智谱等港股IPO（首发）基石投资，普遍录得较大幅度的收益。低利率环境下，银行理财加速拓展权益投资，“固收+打新”已成为稳健增厚产品收益的重要策略之一。【行业快报】金融圈行业快报2026年2月第一期（2.1-2.15） 新鲜出炉！金融行业快报2月第一期1.香港金管局公布金融科技推广蓝图 四大举措强化风险管理https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1166086&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group2月3日，香港金融管理局公布金融科技推广蓝图，推出量子准备度指数、网络安全基准、风险数据策略和人才培训四大举措，应对银行业在人工智能和分布式分类账技术应用中面临的风险挑战。香港金管局副总裁阮国恒表示，这是继“金融科技2030”战略后的具体执行方案，标志着香港金融科技从广泛应用迈向演进升级阶段。该蓝图基于香港金管局的银行业科技成熟度评估。数据显示，73%的银行担忧新技术带来的数据与网络安全风险，超过40%的机构认为数据质量不足，近60%机构面临人才短缺难题。与此同时，银行对前沿技术的应用意愿强烈，目前仅7%的银行探索量子计算，预计到2028年这一比例将达53%。2.首个面向信贷场景的多模态评测基准FCMBench-V1.0https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1166527&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group2月5日，围绕“信贷多模态AI如何定标准”，奇富科技举办了一场聚焦产业与学术前沿的直播讨论。直播中，奇富科技联合复旦大学、华南理工大学研究人员近期发布的首个面向信贷场景的多模态评测基准FCMBench-V1.0成为核心议题。该评测基准源自真实信贷业务场景，围绕多模态感知、推理与决策等关键环节设计评估任务，并同步开源数据集与评测工具，试图为金融AI建立一把可被广泛认可的“尺子”。3.已“校发友链”赋能“产业链”，共话金融科技与产业融合发展新机遇https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1166599&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group近日，在黄浦区科学技术委员会的指导下，小东门街道携手上海交通大学安泰金融科技行业社群班成功举办“智荟江畔·创新未来”金融科技与产业融合发展趋势专题交流活动。活动吸引了金仕达科技、远大控股、锐至信息、大象融资等众多知名企业及金融机构的校友代表走进黄浦，共话金融科技与产业融合发展新机遇。本次活动不仅搭建了政策解读、专家分享、政企对话的多元交流平台，更借营商主题月的契机，充分整合资源，帮助优质企业深入了解黄浦营商优势与发展潜力，深化合作，推动金融科技更好地赋能实体经济，打造金融科技产业集聚高地。4.数字人民币从M0变成M1意味着什么https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1166674&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group2026年，开年重磅但鲜有人关注的一条消息：数字人民币开始计息。这意味着数字人民币结束了过去的M0定位，开始转向M1，未来还可能成为M2。过去，作为M0的数字人民币不仅无利息，而且交易无手续费，这与刷卡、二维码、NFC交易有着极大的区别，在上述交易中，发卡银行、收单机构、清算机构都有手续费，所以大家有动力做事，数币的交易无手续费，商户当然高兴，但是中间打工的机构都无钱可赚，对于这些商业化公司来说就无异于做慈善了，如果不是头顶有任务，大家无人愿意奉献。另一方面，作为数研所本身，承担的角色类似四方模式中的转接清算组织——当然无法完全对标，其本身也缺乏盈利手段。数字人民币从M0（流通中现金）转变为M1（狭义货币），其核心是从不计息的“数字现金”，转变为可计息的“数字存款”。这是自2026年1月1日《关于进一步加强数字人民币管理服务体系和相关金融基础设施建设的行动方案》实施后的核心变化。5.什么是金融行业？金融行业的发展趋势是什么？https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1166118&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group金融行业是一个广泛而复杂的领域，它涵盖了众多与资金融通、货币流通、信用交易以及风险管理等相关的经济活动。简单来说，金融行业就是管理资金流动和配置的行业，其目的是实现资金从盈余方流向短缺方，以促进经济的发展和增长。金融行业呈现出以下几个显著的发展趋势：数字化转型：随着科技的飞速发展，金融行业正加速数字化进程。金融科技公司不断涌现，传统金融机构也在大力投入数字化建设，以提供更便捷、高效的金融服务。例如，移动支付、网上银行、智能投顾等服务日益普及。风险管理的强化：金融市场的不确定性和复杂性增加，使得风险管理变得愈发重要。金融机构不断完善风险评估模型和监控体系，以更好地应对信用风险、市场风险、操作风险等各类风险。绿色金融的兴起：随着对环境保护和可持续发展的重视，绿色金融逐渐成为金融行业的一个重要发展方向。绿色债券、绿色信贷等金融产品不断推出，为环保项目和可持续发展提供资金支持。跨境金融合作加深：全球经济一体化进程推动了跨境金融合作的不断加强。国际贸易和投资的增长促使金融机构开展跨境支付、外汇交易、跨境融资等业务，同时也需要应对跨境监管和合规的挑战。金融监管的加强：为了维护金融市场的稳定和保护消费者权益，金融监管日益严格。监管机构不断完善法规制度，加强对金融机构的监管力度，防范金融风险的积聚和扩散。6.美国金融科技理事会发声：厘清“银行”与“非银行”监管边界近日，美国金融科技理事会（AFC）就银行与非银行机构的监管问题发表声明。该组织在向美国联邦存款保险公司（FDIC）、消费者金融保护局（CFPB）、联邦贸易委员会（FTC）、货币监理署（OCC）及美联储提交的信函中强调：“银行即银行，非银行即非银行”，必须保持监管的清晰性。AFC首席执行官Phil Goldfeder表示，并非所有金融科技公司都与其成员采取相同运营模式——该协会成员既包括持牌银行，也涵盖非银行机构。作为以标准为导向的行业协会，AFC自认为有责任持续倡导所有行业参与者采纳最佳实践。这种明确的界限能增强消费者信任，并支持持续负责任创新。AFC首席政策官Ian P. Moloney补充道，非银行机构的准确品牌定位有助于维护公平竞争环境。尽管信函未直接点名任何涉嫌逾越监管边界的企业，但其背景恰逢数字资产公司试图提供更多类银行服务，与传统银行及部分金融科技企业形成竞争。与此同时，随着业务界限日益模糊和数字金融的普及，大量数字资产公司正在寻求（或已获准）银行牌照以开展银行业务。7.当前已有10个普通地级市跻身GDP万亿城市行列https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1166019&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group当前已有10个普通地级市跻身GDP万亿城市行列，包括江苏的苏州、无锡、南通、常州，广东的佛山、东莞，福建泉州、山东烟台、河北唐山、浙江温州。苏州多年来一直在普通地级市位居第一。徐州2025年GDP 9957.22亿元，距离冲刺“万亿之城”只差“一点”。8.厦门国际银行珠海分行以金融创新托举科技梦想https://jdc.huawei.com/jdc/refactor/viewthread?tid=1166990&canSendBehaviorData=true&sceneId=Group在大力发展科技金融的战略背景下，厦门国际银行珠海分行始终秉持“金融为民”的初心，以深化科技金融改革创新为着力点，立足珠海区域特色和产业布局，积极探索支持科创企业全生命周期发展的金融服务新模式与新路径，精准助力区域产业结构优化和技术升级。厦门国际银行珠海分行精准锚定智能照明企业“核心产业升级+市场拓展”双重需求，统筹多部门紧密联动，从前期项目对接的需求匹配，到尽职调查的风险把控，再到审核放款的时效优化，通力协作打通金融服务“快车道”，成功投放两笔“孵企贷”合计1800万元，让金融活水精准注入产业发展前线。从“科技保险贷”到“孵企贷”，厦门国际银行珠海分行以创新为翼，助力科创型企业跨越融资“鸿沟”，托起科技创新“梦想”。未来，该行将不断拓宽服务边界，提升创新水平，为更多科创型企业提供高效便捷的金融服务，以科技金融业务高质量发展支持高水平科技自立自强。