金年会,金年会官网,金年会平台,金年会登录,金年会网址,金年会网站,金年会官方网站,金年会体育,金年会数字站,金年会app,金年会电子娱乐,金年会体育赛事,今年会体育,金年会最新网址入口,金年会靠谱吗金融业凭借数据密集、技术驱动的特性，一直是科技创新应用的先行者，处于全社会数字化转型的前沿。在近日由中国金融四十人论坛（CF40）与清华大学联合主办的2025外滩年会上，与会嘉宾普遍认为，从最早的信息化到数字化再到数智化，人工智能（AI）正在全面提升金融业的服务效能和水平，也给行业未来发展带来更大的想象空间。AI在金融领域的应用处于什么阶段，在金融机构展业过程中发挥怎样的作用，未来是否会有AI帮客户做决策……记者就这些问题进行了采访。

　　那么，目前AI在金融行业主要有哪些应用呢？肖远企总结了三方面：首先，中后台运营的智能化，覆盖了数据收集、加工、信息甄别与识别以及客户评估等多个环节，当前已经在银行等金融机构内部应用比较广泛。其次，在客户交流方面，许多金融机构在客户关系管理环节，包括营销、维护和问题解答等方面都普遍应用了AI技术。最后，在金融产品提供方面，AI的应用带来了双重效益——对内，它帮助金融机构降低成本、提高效率；对外，能够为客户和利益相关者提供更个性化、更精准的金融产品与服务，更有效地解答问题和满足需求。

　　金融行业高度重视人工智能应用，目前也正在积极布局。交通银行副行长兼首席信息官钱斌介绍，按公开信息披露，2024年我国国有大型商业银行在科技资金上的投入合计超过1200亿元，科技人员超过10万人。以交通银行为例，自2021年起把人工智能作为交通银行数字化转型的新名片之后，该行每年科技资金投入始终保持在120亿元，占整个营收约5.4％，科技人员达到1万人，占交行总员工数10％以上，体现了对人工智能的重视。

　　对整个行业而言，则主要有两类增量风险：一是集中度风险。金融行业在AI模型技术上可能会依赖少数技术开发能力强、稳定性高、资源投入大的服务提供商。同时，大型金融机构在资源投入上可能比小型金融机构更具有优势，可能导致市场集中度提高，这一点有待观察。二是决策趋同风险。所使用的模型和数据相对标准化和集中使金融机构在决策依据上可能趋同，进而导致行业整体决策同质化。如果趋同性过高，可能引发“共振”效应，这是需要关注的。

　　“归根结底，人永远要成为新技术的主人，人要成为人工智能的主导者，成为关键决策的决策者。我们既要用人工智能的精准判断和趋势判断，更要把人的温度、人文的考量进行有机结合。”钱斌表示，有的企业前几年受到疫情影响出现了财务危机，如果严格按照财务报表来看，它的现金流量、资产负债包括利润都出现了一些危机，达到了银行进行催收、断贷的标准。这时候如果严格按照人工智能规则，就必须断贷。“但市场更需要金融有温度，更需要金融负责任，那段时期我们采取理性的无还本续贷模式来更好地支持企业度过危机。所以从这个角度来说，金融在人工智能运用的关键决策点，仍必须由人把控。”钱斌说。