人工智能助力金融强国建设：机制路径与挑战

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人工智能在金融强国建设中的机制与路径

推进金融“五大领域”的发展是构建金融强国的关键环节，也是金融服务实体经济的核心内容。依托高质量的数据集、持续优化的算法以及扩展的算力基础设施，人工智能在金融领域的应用能够显著增强金融服务的质量，扩大其对实体经济的支持范围。当前，我国在金融领域的AI应用，特别是生成式AI，仍处于起步阶段。需针对科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融及数字金融等五大领域的特性，采取相应的技术措施，提升AI在这些关键领域的效能。

（一）科技金融的AI赋能

1.AI推动科技金融新模式

科技金融是一种利用创新金融产品和服务来支持科技企业的金融模式，源于科技创新与传统金融体系间的不协调。一方面，中国的科技创新目标和意义具有明显的战略属性。面向“卡脖子”技术的研发，不仅保障了产业链的安全、减少了对外依赖，还在宏观层面上推动了经济增长模式向全要素生产率提升转变，成为驱动科技进步和新型生产力发展的核心力量（张明喜等，2018）。

另一方面，中国的金融体系以银行为主导，风险投资不够发达，难以满足科技创新的资金需求，导致了多重不匹配。首先是风险收益不匹配，银行贷款与“卡脖子”技术所需长期、高风险、高不确定性资本的本质不符。其次是评估体系不匹配，传统金融依赖历史财务数据和抵押品，而科技企业的核心价值在于知识产权、人力资本和未来前景，难以用传统模型衡量。最后是市场生态不匹配，科技企业因其研发周期长、投资大、风险高，需要长期资本的支持，并在各个发展阶段有不同的融资需求。然而，金融体系中长期资本不足、退出渠道有限、早期投资机构欠缺，无法形成完整的科技创新资本链条。

AI不仅为科技企业的金融服务带来了改进的可能性，还改变了科技创新的方式和内容，可能催生新的金融科技模式。首先，AI的应用使科技金融体系更加智能和便捷，从而为科技企业提供高效的金融服务。通过机器学习处理企业的非财务数据，对科技企业的知识产权和无形资产进行估值，构建更全面的企业信用档案，精准匹配资金需求，助力信用评估和智能风险管理。利用AI自动解析大量专利文件和行业报告，实时监控行业动态、竞争对手情况和政策变动，自动预警可能影响科技企业的风险事件，实现全流程自动化以降低成本并管理风险。

其次，AI本身也成为科技创新的核心动力，改变了科技创新的方法和内涵。AI不仅是金融服务的辅助工具，其发展本身就是前沿的科技创新，催生了新的金融科技模式，同时也对金融服务提出了新的要求。

2.深化AI与科技金融融合

展望未来，借助金融大数据和AI技术的进步，深化AI与科技金融的融合，不仅能发挥AI在科技创新中的引导作用，还能提高金融服务科技企业的效率，这对于中国在新一轮科技革命和产业变革中占据优势地位至关重要。

其一，通过AI应用，科技产业的认知变得更加智能化，有效缓解了信息不对称问题，降低了风险评估的难度。相比传统方法，AI的应用不仅有助于拓宽资金提供者的视野