【关注】程实：人工智能与数字金融 ——金融“五篇大文章”的赋能路径

当下，人工智能正逐渐成为新一轮产业变革的重要驱动力，数字金融作为金融体系与人工智能技术融合的关键场景，承担着双重使命。一方面，它支撑科技创新、绿色转型、普惠民生和积极应对人口老龄化等重点领域的金融需求。另一方面，它也为人工智能技术在金融领域的安全应用提供制度保障与风险防线。面向“十五五”新征程，数字金融服务实体经济的能力有望进一步增强，并为金融“五篇大文章”协同落地和金融强国建设提供更加坚实有力的支撑。

本文作者系盘古智库学术委员、工银国际首席经济学家程实 ，文章来源于“第一财经”。

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2023年中央金融工作会议确立的金融“五篇大文章”是新时期金融服务实体经济与高质量发展的重要框架。在科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融的综合部署中，数字金融与前四篇大文章呈现出不同的功能属性。科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融，更多指向特定服务对象、重点领域和政策目标。数字金融则更强调技术能力、数据能力和基础设施能力，体现为对金融服务全流程的支撑和重塑。沿着这一功能差别，重新审视数字金融的功能坐标，有助于进一步厘清金融体系数字化转型的优先排序、监管框架的搭建方向，以及建设开放的数字金融强国的战略路径。

当下，人工智能正逐渐成为新一轮产业变革的重要驱动力，数字金融作为金融体系与人工智能技术融合的关键场景，承担着双重使命。一方面，它支撑科技创新、绿色转型、普惠民生和积极应对人口老龄化等重点领域的金融需求。另一方面，它也为人工智能技术在金融领域的安全应用提供制度保障与风险防线。面向“十五五”新征程，数字金融服务实体经济的能力有望进一步增强，并为金融“五篇大文章”协同落地和金融强国建设提供更加坚实有力的支撑。

功能定位：数字金融在“五篇大文章”中的属性差异。2023年10月召开的中央金融工作会议明确提出，做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”。仔细分辨“五篇大文章”的服务对象与功能内核，可以看到一组明显的功能差异。科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融分别指向特定的经济活动、政策目标或服务群体。数字金融的价值实现路径，则侧重于嵌入具体金融场景，形成对金融服务实体经济全流程的支撑。这一定位在政策文件中也有清晰的线索。例如，中国人民银行印发的《金融科技发展规划（2022-2025年）》强调金融科技要全面赋能金融提质增效，并将数据要素、数字基础设施、数字化监管能力作为重点方向。国家金融监督管理总局《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》也把数字金融与银行保险机构数字化转型、金融服务便利性、服务成本下降、风险管理能力提升、数据安全和数字化监管能力建设相联系。从政策的部署来看，数字金融与其他四篇大文章具有紧密的协同关系，主要通过增强金融体系的数字化、智能化和精细化能力，提升其他四篇大文章的落地质效。

过去的金融科技已经在支付清算、电子渠道、线上运营和部分风控等环节显著提高了金融服务的效率。近几年来，随着大模型、多模态识别、检索增强生成和智能体等技术的快速发展，数字金融的基础设施属性更加突出。2026年政府工作报告提出“打造智能经济新形态”，深化拓展“人工智能+”，推动智能体等技术应用，部署超大规模智算集群、算电协同等新型基础设施建设。从政策信号看，人工智能已经从单点技术应用上升为新型基础设施、产业组织方式和治理体系建设的综合命题，数字金融也因此成为金融体系承接智能经济发展的重要场景。这一系列战略加码为数字金融发挥赋能功能提供了更好的技术条件和产业环境。也正因如此，重新审视数字金融与其他四篇大文章之间的关系，回答在当前人工智能高速发展的背景下，数字金融应当如何定位、如何衡量、如何治理，具有重要的现实意义。

赋能路径：数字金融对其他四篇大文章的支撑作用。沿着科技金融、普惠金融、养老金融、绿色金融四个方向逐一展开，可以更清晰地看到这一赋能逻辑的具体形态。

其一，对科技金融而言，在于提升轻资产创新企业的识别与评价能力。科技型企业尤其是早期科技企业的核心价值，往往集中在专利储备、研发团队、技术路线、商业模式潜力和产业链位置，传统信贷评估体系中依赖历史财务数据和有形抵押物的方式，难以充分刻画这类企业的真实价值。大模型与产业图谱、专利数据库、供应链数据和订单信息结合后，可以帮助金融机构从专利质量、研发投入、团队结构、技术路线、订单履约和产业链定位等维度形成更完整的企业画像。由此，科技金融的服务半径有望从较成熟、可标准化的成长期企业，逐步延伸至更早期、更前沿、更具潜力的创新主体。这与2026年政府工作报告提出充分发挥数据要素、知识产权等无形资产作用的方向相一致。从现实进展看，科技金融的服务覆盖已经在持续改善。人民银行数据显示，2026年一季度末，获得贷款支持的科技型中小企业达30.33万家，获贷率为50.4%，比上年末提高0.2个百分点，本外币科技型中小企业贷款余额40.03万亿元，同比增长20.9%。未来随着数字金融的进一步嵌入，科技金融的覆盖面和投放规模有望继续保持较快增长。

其二，对普惠金融而言，在于推动服务边际成本压降。数字金融通过多源数据融合、智能风控、智能客服和智能运营，有望进一步压低普惠金融成本曲线。在客户识别层面，税务、支付、物流、经营流水、社保和公共信用等数据的合规整合，可以帮助金融机构对缺乏完整财务报表的小微商户、农户和新市民形成更稳定的信用画像。在服务交付层面，智能客服、线上运营和远程服务可以扩大一线人员的服务半径。在贷后管理层面，智能预警和流程自动化可以降低人工维护成本。随着数字金融发展水平提升，普惠金融的内生商业可持续性有望进一步增强。从贷款投向看，目前普惠金融已经形成较大的服务体量。人民银行数据显示，2026年一季度末，普惠小微贷款余额进一步增至38.38万亿元，同比增长10.3%。在如此大的存量基础上，数字金融对客户识别、流程自动化和贷后管理的改善，将直接影响普惠金融的单位服务成本和长期可持续性。

其三，养老金融的赋能重点，在于提升全生命周期需求的识别与匹配能力。养老金融的内涵已经超出单一银发产品范畴，逐步覆盖工作年龄段财富积累、临退休资产配置、退休后现金流管理、长期护理和养老消费等多个阶段。这一全生命周期属性，决定了养老金融的有效供给必须建立在个人差异化需求识别基础之上。大模型与个人养老金账户、企业年金、商业养老保险、健康管理和长期照护需求等信息结合后，可以帮助金融机构更好理解不同年龄、收入、家庭结构和风险承受能力人群的金融需求，从而提供更匹配的产品组合和服务方案。此外，数字人民币在工资发放、养老金领取、补贴发放和长期护理相关支付场景中的应用，也有助于提升相关资金发放、使用和管理的精细化水平，并为财政、社保与金融服务协同提供技术接口。

其四，绿色金融的赋能重点，在于强化环境绩效与气候风险的计量和验证能力。绿色金融的有效运行依赖一个重要前提，即能够较为清晰地区分绿色与非绿色，并对绿色项目的真实减排效应、企业的真实环境绩效、金融机构资产组合的真实气候风险进行可靠计量。在传统数据体系下，这一前提并不容易满足。现在，随着卫星遥感、物联网传感、能耗数据、排放数据、供应链数据等与大模型相结合，数据标准、信息披露和第三方验证机制有望得到进一步完善，从而有助于提升绿色项目监测、企业碳足迹测算以及金融资产气候风险评估的精度与准度。从规模来看，人民银行数据显示，2026年一季度末，本外币绿色贷款余额48.1万亿元，同比增长17.6%，一季度增加3.29万亿元。随着数字金融基础设施逐步成熟，绿色金融有望进一步提升精细化程度，推动绿色金融从规模增长进一步迈向质量提升。

政策延伸：从功能定位到衡量、治理与开放路径。在这一功能定位下，数字金融发展的政策内涵可以从衡量指标、治理框架和开放路径三条主线得到更具体的理解。

第一，衡量数字金融发展水平的指标体系需要相应延伸。具体而言，科技金融领域可以更多关注科技型中小企业首贷率、信用贷款占比、知识产权质押融资效率和无形资产评估能力。普惠金融领域可以更多关注普惠小微贷款覆盖面、综合融资成本、服务响应速度和贷后风险表现。养老金融领域可以更多关注不同年龄段人群的产品适配度、长期资金配置能力、养老金融服务连续性和账户体系协同程度。绿色金融领域可以更多关注绿色信贷和绿色债券的环境绩效计量精度、碳减排核算质量、气候风险压力测试能力和漂绿风险识别能力。这一指标体系的延伸，使数字金融的考核与其他四篇大文章的服务实效形成更紧密的传导关系，也有助于引导数字化转型从基础投入阶段，进一步转向服务实体经济能力实质提升阶段。

第二，数字金融的治理框架需要与其嵌入式功能相匹配。这一嵌入式特征，使数字金融风险具有跨条线、跨场景、跨机构的传导特征。近年来，金融管理部门持续推动金融数据分类分级、个人信息保护、数字化监管、模型风险管理等，正是在为这一框架夯实基础。在大模型加速融合的新阶段，治理的紧迫性进一步上升。尤其是在智能体开始参与业务流程、模型输出影响客户服务和风险决策、金融机构越来越依赖外部技术供应商的背景下，模型可解释性、责任边界、数据来源合规性和人工复核机制都需要被放在更加重要的位置。数字金融赋能越深入，治理框架越需要前置，以便在技术应用全过程中同步强化风险约束和合规保障。

第三，建设开放的数字金融强国，需要同时理解制度开放和生态开放两个层面。具体来看，一层是对外开放，即通过更高水平的市场准入、规则对接、跨境支付体系建设、人民币跨境使用和数据跨境流动安排，提升中国数字金融体系在全球金融治理中的参与度和影响力。另一层是技术与生态层面的开放，即通过开源大模型生态、行业级数据共享平台、跨机构互联互通的数字基础设施和标准化技术接口，提升金融体系内部的协同效率和边际成本优势。近年来，中国在开源大模型、产业数字化和场景应用方面持续积累经验，为金融机构探索本地化、可控化、低成本的智能金融应用提供了更丰富的技术选择。2026年政府工作报告也明确提出支持人工智能开源社区建设、促进开源生态繁荣，这为金融领域的开源生态合作提供了政策指引。开源生态和行业共建模式，有助于提升金融机构智能金融应用的本地适配能力，并在长期应用中逐步释放成本优化效应。围绕开放推进数字金融强国建设，既包括对外的制度型开放、跨境金融基础设施建设和人民币国际化场景拓展，也包括对内的数据要素市场化配置、行业共建数字基础设施和开源生态合作，共同夯实数字金融长期发展的能力基础。■

文章来源于“第一财经”

图文编辑：张洵

责任编辑：刘菁波