AI的技术突破让时代看到中国力量

硬科技从实验室加速奔向千行百业

银河基金基金经理邀您一同登上

人工智能与行业发展的虹桥

感受春风送暖，蓬勃AI

硕士研究生学历。曾就职于诺安基金管理有限公司担任研究员。2015年4月起加入银河基金管理有限公司研究部担任研究员，现担任股票投资部基金经理。

Q1：我们看到自从“深度求索”公司今年1月20日正式发布DeepSeek-R1模型以来，到Manus的诞生，内地非银行金融机构加速拥抱中国人工智能（AI ）大模型。大家可能会好奇， AI大模型目前在金融行业中有哪些具体的应用？

鲍武斌：我总结了五种类型与大家分享：

一是智能客服与客户交互：AI大模型能够理解自然语言，快速准确地回答客户咨询，提供24/7不间断服务，提升客户满意度。

二是风险评估与管理：通过分析大量数据，AI大模型可以更精准地识别风险因素，预测潜在风险，帮助金融机构优化风险管理策略。例如，大模型可以对客户的信用记录、消费行为等多维度数据进行分析，更全面地评估客户的信用风险。

三是投资决策辅助：AI大模型能够处理海量的市场数据、新闻资讯等，为投资决策提供更全面、深入的分析和建议。

四是营销、客户获取与智能投顾：根据客户的行为数据和偏好，AI大模型可以实现精准营销，提高客户获取和留存率。例如，大模型可以根据客户的交易记录和投资偏好，为其推荐个性化的金融产品和服务。

五是帮助日常运营效率提升：在文档处理、数据整理等日常运营工作中，AI大模型可以自动化执行重复性任务，提高工作效率。如自动生成报告、提取会议纪要等。

Q2：金融行业本身也具有一定的特殊性，辨证来看， AI对金融行业的赋能还面临哪些瓶颈有待突破呢？

鲍武斌：一是模型的可解释性不足。AI大模型的决策过程往往难以解释，这给金融监管和风险控制带来了挑战。例如，在信贷审批或投资决策中，难以向客户或监管机构解释模型是如何得出结论的。

二是AI模型的幻觉与金融机构合规性的矛盾。幻觉现象影响准确性。AI模型在处理未获取到的信息或数值数据时，仍然存在“幻觉”现象，这不仅增加了运营团队的核对和校验工作量，还可能影响营销效果。话术合规性审核难度大。金融机构需要引入合规机器人技术，对AI大模型自动生成的内容话术进行“合规性”审核，以解决大模型“幻觉”与话术合规性问题。

三是数据质量和隐私问题。金融数据的准确性和完整性对AI模型的性能至关重要，语料质量越高则越有利于模型生成有价值的输出结果，但数据质量问题普遍存在。同时，金融数据涉及大量客户隐私，数据的收集、存储和使用需要严格遵守隐私法规。

四是系统集成难度大。将AI大模型与现有的金融业务系统和流程进行有效集成需要解决技术兼容性、数据对接等问题。这可能导致实施成本高、周期长，影响AI技术在金融行业的推广。

五是算力资源不足。随着AI技术在金融行业的广泛应用，对算力资源的需求快速增长。然而，当前的算力资源供给难以满足金融机构对高性能计算的需求。构建和维护高性能的算力设施需要大量的资金投入，对于一些中小金融机构来说，这是一笔不小的开支，限制了其对AI技术的应用。

六是业务敏感性与监管限制。金融业务直接关联资金安全，AI应用需经历“内部赋能”→“客服交互”→“投研投顾”渐进式落地，且需通过监管沙盒等严格测试，场景拓展速度受限。金融行业受到严格的监管，监管部门需要制定合理的政策以确保AI技术的合规应用。AI算法的复杂性和不透明性，使得其在金融决策中的应用存在潜在风险，监管机构需要加强对AI技术的监管。

Q3：大家也关心金融科技在大型机构与中小机构之间发展并不均衡，两者之间会有马太效应还是存在弯道超车的可能？具体该怎么看？

鲍武斌：一方面，行业马太效应客观存在：大型金融机构通常拥有更多的资源、数据和技术优势，能够更快速地投入和应用金融科技，进一步巩固其市场地位。

另一方面，中小机构弯道超车的可能性在于细分领域的灵活布局：中小金融机构虽然在资源上相对有限，但可以利用自身灵活的机制和对本地市场的深入了解，通过与金融科技公司合作、专注于细分领域等方式实现差异化发展。

Q4：金融科技是融合在数字金融当中的，数字金融是中央金融工作会议提出的“五篇大文章”之一，国内金融科技发展路径有何特色？

鲍武斌：从政策导向方面看， 做好金融“五篇大文章”的指导意见提出加快推进金融机构数字化转型，增强数字化经营服务能力。国内金融科技发展遵循政策指导、市场驱动、技术融合、推进普惠的路径。

首先，政府高度重视金融科技的发展。政府出台了一系列政策支持金融科技的创新和应用，同时加强监管规范，确保金融市场的稳定和安全。例如，“十四五”规划明确提出要稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型。

其次，金融科技的应用遵循市场需求驱动。随着中国经济的快速发展和居民收入水平的提高，消费者对金融服务的便捷性、个性化和智能化需求不断增加，这为金融科技的发展提供了广阔的发展空间。

再次，技术创新与融合为金融科技服务金融提供了机遇。国内金融科技企业积极投入技术研发，推动人工智能、大数据、区块链等技术在金融领域的融合应用。例如，一些金融科技公司通过整合多种技术，开发出智能投顾、数字货币等创新产品和服务。

最后，随着普惠金融的推进，金融科技使更多的人能够享受低成本的金融服务，享受金融科技的便利。例如，移动支付的普及让偏远地区的居民也能方便地进行金融交易。

Q5：展望2025，金融科技发展有哪些趋势？

鲍武斌：一是政策指导下，金融科技与金融机构和实体经济合作有望提速。随着“五篇大文章”具体发展战略的持续落地以及2024年末《推动数字金融高质量发展行动方案》指引下，多部委协同联动有望推进数字金融与产业、科技、绿色、普惠、养老、三农等领域的融合加速落地。

二是金融机构将加大对数字化转型质效考核。监管部门要求金融机构“建立数字化转型成效评价体系，完善激励考核机制”，鼓励金融机构重视并落实自身数据挖掘能力和数字技术应用水平的评估工作。针对数字化转型的评估标准有望持续完善，标准规范向着经营管理、业务场景以及细分领域深化，为深入开展数字化转型提供依据，也为各类评估体系搭建打下基础。此外，在评估结果指引下，金融机构不断巩固自身优势，聚焦薄弱环节精准投入资源，培育差异化竞争优势，夯实数字化转型的坚实根基。

三是“AI+金融”使用门槛有望降低，驱动行业深度融合。随着Deepseek、Manus等低成本高性能AI模型出现，金融应用AI大模型的门槛大幅降低。AI大模型将在金融行业的更多业务领域得到广泛应用，如智能投顾、风险管理等，实现更精准的决策和更高效的运营，为客户带来更加个性化、高效的服务体验。同时，AI技术将与区块链、物联网等其他新兴技术进一步融合，创造更多的创新应用场景。

四是数据安全管理将进一步强化。随着金融科技的发展，数据安全和隐私保护将成为重中之重。金融机构将加强数据安全管理，采用先进的加密技术和隐私计算方法，确保客户数据的安全和合规使用。

五是数字金融能力向外输出水平提升。一是解决方案的输出。国内数字金融领域凭借创新的技术、庞大的用户基数和完善的数字基础设施，形成明显的优势和经验，大量机构将持续推动成熟方案在海外市场落地，作为产品和服务贸易的新形态，形成数字金融相关主体新增长点。二是跨境平台建设。《推动数字金融高质量发展行动方案》提到“鼓励金融机构搭建跨境金融数字平台，助力航运贸易数字化”、《关于金融领域在有条件的自由贸易试验区（港）试点对接国际高标准推进制度型开放的意见》提到“完善金融数据跨境流动安排，支持试点地区金融机构和支付服务提供者研究推出电子支付系统国际先进标准”等。政策鼓励金融机构积极搭建跨境金融数字平台，通过优化业务流程、提升协同效率，助力跨境贸易便利化，同时聚焦重点跨境场景，提供多方位、一体化金融服务，简化支付结算流程，降低交易成本，为企业提供更加高效、安全的跨境金融服务支持。

Q6：当前 “新型工业化”与“新质生产力”作为国家发展战略的重要组成部分，AI+制造成为制造业发展必然趋势，可以分享一些比较前沿的动态吗？

鲍武斌：工业和信息化部有关数据显示，截止到24年底，我国人工智能核心产业链上企业超4700家，覆盖从基础层、框架层、模型层到应用层的完整产业体系。专精特新“小巨人”企业中，属于人工智能产业领域的数量占比约为8%；专利数量上，国家知识产权局数据显示，截至 2023 年底，我国人工智能发明专利有效量达到37.8万件，同比增速超 40%。

如何把人工智能和先进制造业结合成为了一个热门的趋势，24年两会把开展“人工智能+”行动首次被写入《政府工作报告》，去年12月上旬召开的中央经济工作会议也将开展“人工智能+”行动列为2025年以科技创新引领新质生产力发展的重要方向之一。同时去年12月全国工业和信息化工作会议中部署的12项重点工作任务中，“推进信息化和工业化深度融合”的表述，其中还提到了实施“人工智能+制造”行动。会议也进一步明确了行业大模型的重点场景应用，为制造业的转型升级注入了强劲动力，推动着产业发展迈向新的高度。“人工智能 + 制造” 行动下的行业大模型重点场景应用，正在全方位重塑制造业的格局，推动制造业从传统的劳动密集型、资源消耗型向智能化、高效化、绿色化方向加速迈进。 

今年开年以来，科技创新不断取得新突破，新产业发展向好，数字经济、绿色经济持续壮大，传统产业转型升级步伐稳步推进，新质生产力发展取得新进展。根据国家统计局数据显示，今年前两个月，规模以上高技术制造业增加值同比增长9.1%，比上年全年加快0.2个百分点。国产人工智能大模型异军突起，“人工智能+”等创新产品跑出了加速度，推动生产方式变革，带动高端制造快速发展。据国家统计局消息，1-2月份，集成电路圆片、工业机器人、动车组、民用无人机等高技术产品产量同比分别增长19.6%、27%、64%、91.5%。产业转型升级步伐稳健。产业数字化转型、智能化升级为新质生产力发展增添新来源。前两个月，制造业技改投资同比增长10%，快于全部投资5.9个百分点。目前，我国已经建成了3万多家基础级智能工厂、1200余家先进级智能工厂、230余家卓越级智能工厂，将有效赋能产业转型升级。

Q7: 也有观点认为传统行业+AI，目前还处于价值洼地，智能化升级可以释放新动能，具体如工程机械、汽车制造等重资产的制造业，这个问题怎么看？

鲍武斌：智能化升级对于传统行业影响会非常深远，正如前面说的，人工智能 + 制造” 行动下的行业大模型重点场景应用，正在全方位重塑制造业的格局，推动制造业从传统的劳动密集型、资源消耗型向智能化、高效化、绿色化方向加速迈进。 像工程机械行业，汽车制造，得益于人工智能应用的深入，对其产品的形态，生产的效率，故障排查，应用场景都会有质的提升。

Q8：2015年，我国制定了 “中国制造2025”，目标是在10年内实现制造业的自力更生、创新和实力。如何看待我们在制造业领域面临的机遇与挑战？

鲍武斌：这10年期间我们见证了深刻的变化：据英国《金融时报》近日报道，投行瑞银、汇丰以及研究机构晨星、伍德麦肯兹，提供的最新预测数据，中国电动汽车销量（包括纯电动汽车和插电式混合动力车）有望在2025年达到约1200万辆，同比增长约20%，这一数字是2022年590万辆销量的两倍以上。这意味着，中国电动汽车销量将在明年首次超越传统燃油车，这一里程碑的达成比西方国家早了许多年。中国制造的C919客机已经开始服务于一些最繁忙的航线；5G技术的广泛采用使铁路乘客即使在通过隧道时也能享受高速互联网；拥有比其他任何国家都多的智能工厂和自动化码头；采用国产芯片和操作系统的手机、电脑等市场规模正在扩大，据东吴证券测算，2025年中国操作系统市场规模将达到586亿元，国产操作系统厂商在个人消费市场新领域、新商业模式的探索中将大有可为，同时也将加快构筑“AI+操作系统”的核心优势。据Canalys数据，2024年中国大陆PC市场总出货量达1110万台，而搭载国产芯片的某国产手机品牌PC以12%的增速逆势崛起，成为全球半导体博弈中的关键变量。根据《经济新闻报道》，中国造船产能已超过美国200多倍等。

过去三十年，中国是全球化工业生产的主要贡献国家，同时我们也是全球化的受益者。但是过去三十年全球价值链虽然推动了世界经济的繁荣发展，但与此同时也积累了不少矛盾和问题，这让我国在面临新形势下的全球工业发展，机遇与挑战共存。

我们的机遇主要在于创新驱动发展，产业升级和国际开放合作。创新驱动发展主要是我国一直重视科技创新，并且取得了丰硕的成果，强大的科技实力，也为我们的工业生产力带来了强大的竞争力。产业升级方面，产业链供应链升级主要包括四个阶段，即工艺升级、产品升级、功能升级和链条升级。相对而言，实现前两个阶段的升级较为容易，而实现后两个阶段升级比较困难，不仅是因为迈入后两个阶段可能具备更高的技术要求，而且会面临来自价值链“链主”的堵截等主观因素。我国正处于从前面两个阶段向后面两个阶段转化的阶段，有望在产业链 中取得先进地位，这是我们面临的一个很大的机遇。随着我国扩大开放力度，无论是“朋友圈”扩大还是产业关联度提升，更加有助于我们在全球范围内整合和利用资源，尤其是利用高端和先进生产要素，从而有助于产业链供应链的升级。

具体面临的挑战是：全球价值链分工条件下，中国产业尤其是制造业规模的迅速扩张，乃至实现一定意义上的转型升级，应该说得益于以开放的姿态承接了西方发达国家的产业国际梯度转移和技术扩散。目前，由于受到全球经济增长动能不足和部分发达国家国内保守主义回潮，可能导致跨国公司的产业回流包括制造业回流，并不是以往的劳动密集型产业或者生产环节的回迁，而是高端环节和阶段的回迁，因此，高端制造在全球价值链争夺的地位愈加凸显，如何抓住各种机遇、推动中国在全球价值链体系中不断攀升，是值得我们探索与期待的地方。

风险提示：投资有风险，投资需谨慎。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金管理人提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。 

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