序言

近年来，人工智能技术发展进入了第三次发展浪潮，新算法、新应用不断涌现，人工智能成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。我国把发展人工智能技术作为一项重要的国家战略，发布和实施了《新一代人工智能发展规划》，提出了建设世界主要人工智能创新中心的发展目标，有效推动人工智能技术快速成熟、产业快速发展和在经济社会各领域广泛应用。

人工智能技术具有溢出带动性很强的“头雁”效应，金融行业与人工智能具有天然的耦合性，是人工智能技术应用最重要的领域之一。通过发挥我国海量数据和巨大市场应用规模优势，坚持需求导向发展路径，加快金融行业人工智能平台建设，推动技术、产品、应用和服务全方位创新，帮助金融机构提高决策效率和产品质量，更好地满足客户需求。

智能金融是指人工智能技术与金融业深度融合的新业态，是用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革。人工智能有望引领我国金融科技，为未来我国金融业发展提供无限可能。

要深入理解智能金融，首先需要比较分析三个相关概念：互联网金融、金融科技、智慧金融。互联网金融，是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式；金融科技，指通过利用各类科技手段创新金融产品和服务，提升效率并有效降低运营成本。智慧金融，通过物联网、金融云等现代化信息技术的支撑，使金融行业在业务流程、业务拓展以及服务模式等方面更加自动化、精细化。

相比互联网金融、金融科技、智慧金融，智能金融更具革命性的优势在于，它能对金融生产效率带来更大提升，对金融服务模式带来根本性颠覆。智能金融通过感知人类信息，并结合机器算法决策，实现替代甚至超越人类行为和智力，更精准高效地满足各类金融需求，推动我国金融行业变革与跨越式发展。也可以说，智能金融是互联网金融、金融科技、智慧金融等的更高级阶段。

从2019年起，我们持续跟踪我国智能金融发展情况，智能金融的应用从一开始的身份识别、智能营销等方面的浅应用，逐渐向智能风控、量化投资等领域深化。回顾过去的2022年，尽管受到疫情持续冲击，我国数字经济仍保持较快发展势头，人工智能技术取得新突破，我国智能金融发展呈现出以下新趋势和新特点：

一是生成式人工智能技术取得突破性进展。继去年学术界掀起用人工智能技术解决科学重要难题（AI for Science）的科研新范式之后，以ChatGPT为代表的通用人工智能取得了爆发式技术突破。2022年大模型参数超过了千亿，并将持续呈现指数级增长。技术上“预训练+微调”的技术路径有效解决了过往人工智能技术泛化能力不足的问题，人工智能开始从学习走向了创造，通用人工智能技术有望开启新一轮人工智能技术创新周期。

二是大模型在金融领域应用成为热议话题。我国已出现一批通用语言大模型，包括百度发布的文心一言，阿里的通义千问，华为的盘古大模型、腾讯的混元大模型、京东的ChatJD等。金融机构普遍秉承开放包容、守正创新、稳慎推进的理念，积极研究拥抱新技术、新应用，按照先内部使用后客户服务的顺序，稳步推进。同时，金融机构正在深入研究和评估通用语言大模型对未来金融行业可能产生的广泛而深远的影响，纷纷部署做好相应的准备工作。

三是智能金融应用深度进一步拓展。智能金融的应用规模稳步增长，头部金融机构持续加大对智能金融的投入；应用质效不断提升，智慧技术产业生态和金融行业的技术运用能力不断成熟，推动着各类识别、预测和应答模型准确率持续上升；应用成效显著增强，数字运营能力和数字风控能力加强。银行、保险、证券等行业在产品创新、客服营销、运营管理、风控合规等方面的智能化程度进一步深化。

四是智能金融监管制度进一步完善。智能金融涉及到人工智能技术的应用，各国立法机关和监管部门正在努力制定统一的法律法规，以规范相关领域的运作。2022年，我国《金融科技发展规划（2022-2025年）》《金融标准化“十四五”发展规划》等一批制度文件的出台，积极鼓励智能金融应用，同时持续加强智能金融监管。

在人工智能技术蓬勃发展背景下，以大模型为代表的人工智能技术对金融行业的影响以及挑战，正在成为当下的热门话题，同时衍生出一些新的问题，值得我们深入思考。

一是人类与人工智能的关系。人工智能技术的发展引发了人们对于其与人类之间关系的思考和担忧。面对人工智能技术的大潮袭来，在处理人类与人工智能的关系时，需要重点关注两种思想：一是技术失效。智能时代的社会正常运行，有赖于人类生活中叠加的技术作为保障，一旦技术失效，社会运转也会失灵，将带来社会停摆等问题。二是技术至上。随着技术不断的进化，人工智能技术有可能脱离人的掌控，进而控制和主宰人类。在这个意义上，让人工智能与人类的价值观保持一致，显得尤为重要。

二是人工智能重构金融体系。大模型技术的突破，未来在金融领域很可能会带来体系化的重构，重构人机交互方式、管理体系，给金融行业带来革命性的改变。传统金融服务和产品是各项“烟囱式”独立业务系统架构，每一个部分都是一个小模型，都需要数据训练。未来在大模型的赋能下金融服务会逐步统一起来，大模型成为智能金融应用中的关键核心技术和新型金融基础设施。

三是给金融监管带来新挑战。当前大模型虽然很强大，但仍然存在稳健性差、可解释性弱、推理能力缺失以及智能幻觉等问题，给其在金融领域的应用带来了不少阻碍。我国相关监管部门高度重视这些问题，出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，但大模型在金融领域应用，更需要确保严谨准确和可解释、可审计、可监管，保证其不带有偏见或歧视性，防范风险外溢，这些都给金融监管部门带来了新的挑战。

四是加快实现我国人工智能关键技术自立自强。当前，各国在人工智能领域角逐日趋激烈，我国相关科技企业坚持创新和加大研发投入，在部分领域展现出竞争优势。同时，也要清醒认识到，来自外部的技术封锁，给技术升级和产品应用带来了挑战。在人工智能领域实现高水平自立自强，需要构建自研的核心算法、算力关键设施，把技术、市场和生态牢牢掌握在自己的手里。

本报告共分为五个部分。第一部分是技术篇，主要介绍了2022年以来学术界关于人工智能算法创新情况，以及人工智能技术应用的新趋势。第二部分是应用篇，从银行、保险、证券等行业应用场景，介绍中国智能金融应用新趋势、新亮点。第三部分是探索篇，从生成式人工智能对金融行业的影响、元宇宙与金融等方面探讨智能金融未来发展趋势。第四部分是监管篇，梳理了2022年以来国内外智能金融治理的政策与监管行动。第五部分是政策篇，从智能金融发展和智能金融监管两方面提出政策建议。

本报告是对《中国智能金融发展报告》（2019）（2020）（2021）的跟踪研究和延续，报告总体框架与之前基本保持一致，着重突出了2022年以来中国智能金融发展的新进展、新变化、新趋势、新问题。报告力争为读者提供更全面和更有针对性的内容，为金融机构、科技公司、研究学者等相关人员及时了解智能金融行业发展情况提供参考，也为有关部门研究制定政策措施提供参考。

由于智能金融正处于快速发展过程中，加上时间和能力有限，报告难免存在不足之处，敬请读者予以批评指正。我们将持续开展深入研究，努力取得新的进步。衷心感谢社会各界的关心与支持！

《明珠湾智能金融发展报告（2022）》课题组
二〇二三年十二月于北京