刘李星：以金融赋能推动智能经济高质量发展

在智能经济时代，人工智能正作为新一轮科技革命与产业变革的战略性通用技术，以前所未有的深度和广度重塑经济社会运行方式。作为发展新质生产力的关键引擎，2025年中央经济工作会议明确提出要“创新科技金融服务”。那么，如何系统谋划金融支持智能经济的现实路径，补齐短板弱项？这确实是当前亟待研究并解决的重要课题。

发挥多重积极作用

推动科技金融更好地服务于智能经济发展，是立足长远的重要部署。这不仅有助于金融业自身的高质量发展，更直接关系到新质生产力的培育与壮大，也是在激烈的全球科技竞争中赢得战略主动权的关键抓手。

从战略层面看，这有利于新质生产力的培育与发展。金融作为国民经济的血脉，其创新方向必须与国家发展战略同频共振。当前，我国正处于新旧动能转换的关键阶段，将金融活水精准注入智能经济领域，不仅能支撑前沿大模型技术研发、培育新兴智能产业，还能加速传统产业的“智改数转”升级，推动生产流程优化与资源配置升级，为经济增长持续注入新动能。

从全球竞争格局看，这有利于赢得大国博弈的战略主动。当前，全球人工智能竞赛正从实验室的技术突破加速转向产业应用的全面领跑，各国纷纷加大金融支持力度以抢占科技竞争制高点。美国依托成熟的风险投资与多层次资本市场体系，为创新企业提供强有力的资本支撑；欧盟凭借深厚的工业基础与政策性金融工具，寻求规则与应用领域的差异化优势。我国拥有超大规模市场、完备产业体系与海量数据资源的叠加优势，通过优化供给提升金融服务的精准性与韧性，能够将这些优势切实转化为产业竞争力，从而真正提升在全球科技竞争与国际分工中的地位。

从金融自身发展来看，同样有助于实现金融业的高质量发展。金融是智能经济发展的重要推动力，与此同时，金融业本身也是智能技术的应用者与受益者。从支付清算到风险管理，从资产定价到客户服务，数智技术已深度嵌入金融运行的全链条。随着大型金融机构加速布局人工智能大模型技术，金融业数字化转型正朝着更高效、更智能的方向演进。金融业只有主动将金融创新融入智能经济发展大局，在服务科技企业的过程中强化自身的数字能力、风控能力与生态运营能力，才能在本轮技术变革中锻造出核心竞争力。

深层问题有待破解

当前，金融赋能智能产业与金融业数智化转型发展态势良好。但也要清醒地看到，金融服务智能经济发展仍面临供给结构错配、风险治理滞后、要素支撑不足等深层次制约，需要深入剖析并加以解决。

其一，金融资源供给与智能产业创新需求存在结构性错配。人工智能企业普遍具有轻资产、高投入、长周期、高风险的特征，其核心价值更多体现在技术专利与高素质人力资本上。对于快速成长的人工智能企业而言，可抵押的实物资产较少、现金流不够稳定，融资难、融资贵问题尤为突出。同时，适应前沿技术长周期研发的长期资本供给依然不足，无形资产价值评估与定价机制尚不健全，知识产权质押融资的覆盖面有限，这些都影响了金融资源在智能经济关键领域的高效配置与精准流转。

其二，技术加速应用与金融安全治理的统筹协调力度不足。在大模型等新兴技术加速赋能金融业态的同时，其广泛渗透也催生了更为复杂的非传统安全风险。例如，算法黑箱、模型幻觉等问题可能影响金融资产定价与投资决策的准确性，进而引发系统性金融风险。与此同时，数据隐私保护、算法可解释性不足、责任边界模糊等问题日益凸显，现有监管与治理框架相对滞后，这在一定程度上阻碍了智能经济的健康发展。

其三，要素支撑保障尚不能完全满足金融服务体系建设需要。推动金融赋能智能经济发展，迫切需要既精通金融业务底层逻辑又深谙算法模型技术的复合型、实战型人才。当前，该领域高端要素供给不足，人才培养体系与智能经济快速发展的现实需求并不匹配。此外，受限于资金投入规模、数据资产积累和品牌吸引力不足，中小金融机构在人工智能布局与数字底座建设上与大型机构相比差距明显，不利于构建多层次、广覆盖的智能经济金融服务体系。

持续探索有效路径

破解智能经济发展中的制约因素，需要统筹推进金融创新与安全治理，在优化供给、深化赋能、完善治理、培育生态上协同发力，为智能经济高质量发展提供坚实支撑。

第一，深化金融供给侧结构性改革，构建适配智能产业全生命周期的服务体系。打通资金跨期配置的堵点，形成“贷、股、保、债”联动的融资体系，打造适应科技企业不同发展阶段特征的多元金融服务模式。在间接融资方面，强化结构性货币政策工具的精准滴灌作用，引导金融机构大力支持初创期和成长期企业，将专利质量、研发投入等纳入授信评价体系的重要考量因素。在直接融资方面，进一步增强多层次资本市场的融资功能，探索知识产权质押、认股权贷款等工具，大力培育耐心资本。

第二，稳步拓展“人工智能+金融”的融合应用，以科技赋能提升服务智能经济的质量与效率。突出应用导向，推动人工智能技术在金融领域实现规模化、高价值落地。一方面，依托大模型与机器学习技术，推进智能风控、智能客服、智能投顾等场景升级，降低服务成本，拓展普惠金融的覆盖范围。另一方面，通过强化与物联网、区块链等技术的协同，实现对产业链底层资产的穿透式管理与智能预警。

第三，统筹高质量发展与高水平安全，建立“制度规范+技术支撑”双轮驱动的安全治理体系。在制度层面，将人工智能伦理与风险治理纳入金融机构公司治理，建立差异化的技术模型分级分类管理机制。在技术层面，持续推进对抗性测试、隐私计算与可解释性算法攻关，确保智能决策可追溯。此外，监管部门应积极探索“沙盒监管”等创新模式，完善常态化风险监测预警机制，在包容试错中不断提升防范系统性风险的能力。

第四，夯实数字底座并强化智力要素支撑，培育多方协同互促的生态圈。加快建立金融机构与高校、科研院所的联合培养机制，着力打造一批实战型人才队伍。统筹推进金融领域算力网络与数据要素市场建设，在保障数据安全与隐私合规的前提下，打破数据孤岛，推动公共数据、产业数据与金融数据的高效聚集与有序流通。更好地发挥政府、金融机构、科技企业与科研院所的各自优势，促进创新链、产业链、资金链与人才链的深度融合，形成开放共享、可持续发展的智能经济生态。

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