1182026-04-29 10:20
题:金融视角·聚焦2026年两会西藏海绵胶价格
原标题:访央行原行长李东荣:要加快制定大模型技术金融应用安全规范,避技术异化带来的法歧视、排除
3月5日,十四届全国人大四次会议开幕会在北京人民大会堂举行。
国务院总理李强在政府工作报告中介绍了“十五五”时期主要目标指标、重大战略任务和重大工程项目。
此前,“十五五”规划建议明确提出,加快建设金融强国;大力发展科技金融、绿金融、普惠金融、养老金融、数字金融。
在全力做好金融“五篇大文章”的背景下,金融机构应如何避“为了数字化而数字化”?当前的监管框架,能否跑赢这轮AI金融的迭代速度?如何避因为数据画像的“”,而将灵活就业群体等需要金融服务的人“排除在外”?
带着这些问题,在全国两会召开期间,《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)对人民银行原行长李东荣进行了访。
自大学毕业后,40余年来,李东荣始终扎根在金融域,历任人民银行广东省分行行长,国外汇管理局局长,人民银行行长助理、行长等职,参加了自1997年开始的5次全国金融工作会议。2015年6月,李东荣负责筹建互联网金融协会并担任任会长达7年,见证了行业从野蛮生长、风险整到规范发展的过程。
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金融机构数字化要坚持问题和果向
NBD:你在多个场提到,数字金融是金融“五篇大文章”的“纽带和助器”。在当前全力做好科技金融、绿金融、普惠金融、养老金融的背景下,很多人担心数字金融会被“工具化”。你认为金融机构应如何避“为了数字化而数字化”,真正让数字技术穿透这四篇大文章,解决实际痛点,而不是仅仅停留在表面的流程线上化?
李东荣:要解决好这个担心的问题,我认为关键是始终不能偏离金融服务的宗旨,在遵循金融运行基本规律的前提下正确把握好数字技术的应用。
先,理念要清晰明确。金融机构进数字金融要坚持以客户为中心的理念,就是要主动站在客户视角审视业务全流程,聚焦客户在办理业务中的痛点、难点与堵点,入理解不同客群的差异化需求,动服务模式从“以产品为中心”向“以客户为中心”度转变。
这其中,线上化和智能化是数字金融进过程中的体现,其根本目标是增强客户的获得感、满意度与信任感,以数字化转型赋能金融服务提质增,好地服务实体经济发展与人民美好生活需要。
其次,要坚持问题向、果向,坚决避为了数字化而数字化。只有坚持靶向发力、破解的问题向,才能保证数字化转型的质。当前,有的金融机构在进数字金融过程中仍面临诸多问题。比如,缺乏对客户需求痛点的研判,致技术投入与实际需求有脱节;调研不充分,重技术搭建、轻落地应用,系统上线后难以适配业务场景,法有解决服务率低、风险管控弱等核心问题。
坚持问题向,就是要针对传统金融服务中存在的信息不对称、资源配置不理等难点问题,风险管控识别不等弱点问题,以及服务率低、普惠覆盖不足等痛点问题西藏海绵胶价格,将数字化技术与实际问题度绑定,提供好的解决式,避“大水漫灌”式转型。
图片来源:每经记者 张祎 摄同时,果向则体现在数字化举措要以提升服务质、增强核心竞争力、实现可持续发展为目标。只有将问题向与果向有机结,才能动金融机构数字化转型走走实,真正实现提质增、赋能业务发展,夯实数字化转型根基。
后,要守牢安全、规发展的底线。要坚持创新应用与风险管理能力相匹配,坚守风险底线。强化客户隐私保护与风险控,严格遵守金融监管、数据安全、个人信息保护等相关法律法规及监管要求,确保数字化转型在安全稳健、依法规的轨道上有序运行。
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加快制定大模型技术金融应用安全规范
NBD:你曾多次提及“十五五”时期智能金融将成为数字金融的重要向,且当前AI智能体、行业大模型已开始渗透金融核心业务。结你提到的AI存在可解释不足、法偏见等问题,你认为金融机构尤其是中小机构,应如何平衡技术应用与风险控,找到适自身的智能化发展路径?现在的监管框架,能跑赢这轮AI金融的迭代速度吗?监管层是否需要出台门的智能金融理框架?
李东荣:从三个面介绍我对这个问题的看法:
个面,与大型机构相比,中小金融机构在智能金融应用上存在资源投入差距大、数据量规模相对小且维度少、数字化基础相对弱、人才储备不足等明显短板。但同时,中小金融机构存在机制灵活、决策链条短、贴近实体、场景聚焦等优势,须找准定位、扬长避短,走符自身实际的差异化、特化发展道路。
要定位于小而精、而强。应立足自身资源禀赋西藏海绵胶价格,聚焦本地产业、供应链金融、乡村振兴等区域特核心场景,以轻量化、场景化的数字化手段耕细作,把产品做、服务做细、风控做精,通过差异化竞争,造自己的业务“护城河”。
要坚持场景优先,从痛点切入。围绕普惠信贷、小微风控、柜面运营、客户服务、规管理等频刚需场景,优先选择投入小、见快、风险可控的环节开展智能化改造,让智能应用直接解决实际问题。
要突出区域特与客群特点。立足本地产业、小微经营、社区金融等差异化场景,将区域信息、产业信息等数据纳入大数据模型,泡沫板橡塑板专用胶提升风控度与服务适配,形成具有自身特的场景化智能金融能力。
二个面,DeepSeek等大模型技术的开源、能、低成本为中小金融机构提供了前所未有的技术赋能机遇,快速动人工智能在中小金融机构中的应用。在此基础上,中小机构的数据质量、规和风控管理成为人工智能技术能否安全可靠运行的重要因素。
图片来源:每经记者 张祎 摄因此,中小金融机构在进智能金融应用时需特别重视以下几点:
是要加强数据理。数字化时代机构之间的竞争,本质上是数据理能力的竞争,体现在数据的理收集、度挖掘和充分利用等面。中小金融机构往往存在客户基数较小、数据规模有限,且数据质量不等难题,因此要在数据理上下功夫,在确保数据安全的前提下,进数据体系化和规范化管理,通过数据标准化、建设管理平台等式,动数据理向系统化、自动化、智能化迈进。同时,要注意整内外部数据的使用,动数据资产融共享,加大对数据的使用和挖掘。
二是做好风险控。加强人机协同,发挥人工智能在数据处理、风险识别、模型测等面的技术优势,同时牢牢把握风险管理的主动权,建立健全人工复核、分审批的风险监督与管控机制。明确人机权责边界,强化关键环节、重要决策的人工介入与终审定,实现技术赋能与风险可控有机统。
三个面,要健全智能金融理体系。要加强监管科技能力建设,加快制定大模型技术金融应用安全规范等标准,发挥标准等规则的示范引作用,进以科技强监管、以监管促规范,引智能金融在规框架内安全有序发展。
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积运用人工智能
提供有温度的智能金融服务
NBD:你在近的演讲中提到,普惠金融正从“有没有”向“好不好”转变,并特别提到对快递骑手、网约车司机等新型从业者的关。这类人群的就业和收入具有度不稳定,传统风控模型很难覆盖。在利用DeepSeek等新技术降低服务成本的同时,如何避因为数据画像的“”而将这群需要金融服务的人“地排除在外”?这中间的平衡点在哪里?
李东荣:先,在数字金融进的过程中,我们直秉持“技术中”原则,鼓励新技术理应用创新。“技术中”原则体现在技术本身的公平、善恶、偏向。技术终的影响和价值,不是技术本身所固有的,而取决于应用技术的人的设计,也就是终在什么场景和规则下产生的优劣或偏向。
因此,在数字金融实践过程中,要聚焦于如何好地规范技术应用行为,让技术好地服务于需要金融服务的人,而不是“标签化地排除在外”,从而背离了普惠金融“普惠、公平、包容”的核心。
其次,监管部门要加强对技术应用行为的规范引,要坚持以人为本、科技向善。要不断完善智能金融相关制度标准规范,避技术异化带来的法歧视、排除等问题,让科技成为缩小金融鸿沟、提升普惠金融服务质量的有力支撑。要指金融机构用技术降低服务门槛,而不是用数据标签设置壁垒。可以通过“监管沙盒”等式,不断提升监管质,好动创新发展,努力达到率和安全的平衡。
后,对金融机构而言,要坚守金融服务实体经济和人民大众的初心,与时俱进不断创新产品和服务,积运用人工智能、大数据模型识别信用,提供有温度的智能金融服务。同时,严格遵守法律和伦理底线,通过开展人工智能伦理理和教育培训等工作,在数据获取、法设计、产品研发和应用等工作过程中完善措施,避产生涉及民族、信仰、别、年龄、职业等面的偏见与法歧视。
比如,针对快递骑手、网约车司机等灵活就业群体,金融机构可加强与相关平台的作,在依法规的前提下,依托新技术挖掘群体的接单稳定、账户流水规律等行为信息和场景数据,构建差异化信用评估模型,并进步整为可信的信用画像,实现“以行为评信用、以信用授额度”。
总之,智能金融应用中要坚持金融服务的政和人民,通过制度、标准等规范智能金融的技术应用行为,借助智能金融技术,好地满足人民群众对金融服务的需求。
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