北京
一场围绕数字货币、金融数字化、人工智能与产业融合等议题的深入讨论，在第56届世界经济论坛年会上得到了各方关注。在这场讨论中，复旦大学国际金融学院的专家们扮演了重要角色——复旦大学国际金融学院学术副院长、金融科技研究中心主任张纯信受邀主持圆桌环节，复旦大学国际金融学院金融科技研究中心联合主任王振华、副教授杨春柳发表主旨演讲。
数字货币发展的“双轨”与互通
王振华在题为“数字货币的十字路口：中国的战略路径及其全球影响”的演讲中提出，当前全球金融体系中存在两种主要模式：一是以美国为代表的稳定币市场模式；二是中国采取的“双轨”策略，即兼顾内地央行数字货币与香港地区稳定币监管。
王振华分析称，这两种模式均在市场机制下形成了以稳定币为载体的产品体系，但也可能导致支付生态无法完全互通。他认为，支付与资金流动的本质是全球性的，应当在审慎平衡创新与包容性的基础上，探索多元互联的混合发展模式，将提升互操作性作为关键，构建更高效、包容的全球金融系统。
德勤商业发展总裁Magnus Jones也谈及了稳定币与金融体系的数字化重构。他指出，数字人民币在跨境支付与普惠金融方面正在推进实践，而香港等地区也在开展稳定币的监管实验与创新应用。如何实现不同路径间的互补共存，并在有效监管与创新弹性之间取得平衡，是当前面临的主要挑战。
中国金融数字化的路径转变
复旦大学国际金融学院副教授杨春柳在“中国金融数字化的路径与实践”的演讲中回顾了中国金融科技的发展历程。她认为，这是一场由“移动优先”和社会需求驱动的变革。
杨春柳指出，以支付宝、微信支付为代表的科技平台构建了集支付、信贷、理财于一体的应用生态，利用大数据和人工智能重塑了金融服务。这一过程得益于基础设施建设和早期的包容性监管策略。当前，中国金融数字化的重点已从高速扩张转向规范与安全，致力于平衡创新与风险管理。她表示，中国在数字化发展中的成本优化与服务质量提升经验，具有一定的参考价值。
AI时代的认知资源与伦理挑战
人工智能（AI）在金融及各产业中的应用是本次会议的另一焦点。
HTC前总裁、作家Alvin Graylin在对话中比较了中美AI发展战略的差异。他认为，中国的发展实践侧重技术应用的广度与深度，美国则更倾向于追求技术突破的极限探索。他建议国际社会重视这种路径差异，加强对话协作。
Google Gemini的James Rubin提到，生成式AI显著降低了内容创作成本，目前的关键在于构建能够理解人类行为的模型，并探索如何在组织端产生实际效益。
嗨普智能首席执行官袁国玮结合中国AI公司的实践指出，当前技术与市场均面临高度不确定性。随着人工智能逼近通用智能的关键阶段，认知正在成为稀缺资源。他认为，当AI深度融入生活与教育，承担大量知识沉淀工作后，如何维持人类的求知欲、构建允许试错的学习模式，是教育和社会必须面对的挑战。“当所有人都可以使用计算器参加考试时，考题难度必然上移，最终区分人的不再是工具，而是理解、判断和认知能力。”
PartexAI合伙人Ueli Fankhauser则结合生物医药领域指出，AI虽能大幅提升药物研发效率，但必须坚持“人在主导”原则，并理清相关的伦理与法律责任。
张纯信表示，数字化与人工智能是关乎全人类发展的议题。AI的演进正在加速各产业变革，使竞争环境更复杂。在提升效率的同时，技术发展带来的算法伦理、数据隐私及就业结构等挑战，需要通过制度、技术和教育多维度协同应对。他强调，金融系统的未来不仅关乎效率与创新，更关乎包容与安全，需推动全球共识以引领科技健康发展。
来源：秦志
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