21世紀經濟報道記者 楊坪 實習生 陳慧 深圳報道
2025年12月20-21日，第二屆“深圳香蜜湖金融年會”在深圳市福田區成功舉辦。大會以“識變局，開新局——促進粵港澳大灣區科技-產業-金融良性循環”為主題，權威領導、機構高管與學界領袖齊聚，從多元視角分享了對宏觀經濟、金融產業、智慧金融等領域的觀點及洞見。
中國人民大學原副校長吳曉求現場強調，“十五五”時期金融需以法治為基礎、雙創新為支柱支撐高質量發展。他指出當前資本市場需深化認知、資金端、制度三大改革，實現從“融資者中心”向“投資者權益保護中心”轉型，并明確改革三重目標：一是“排雷”防控風險，二是建設財富管理市場，三是打造國際金融中心，通過市場化、法治化、國際化改革提升全球競爭力。
解局宏觀“難題”：改革與科技雙輪驅動
2025 年，面對外部環境急劇變化，不確定性增加，中國經濟始終頂風搏浪、奮力向前。公開數據顯示，前三季度，國內生產總值（GDP）同比增長5.2%，比上年同期加快0.4個百分點。10月份規模以上工業增加值、社會消費品零售總額等主要經濟指標表現良好。
年會現場，宏觀經濟運行與改革路徑成為各位專家學者熱議的主題。
全國政協委員、工信部原副部長王江平指出，2025年我國工業經濟穩中有進，高技術制造業占比提升、產業鏈韌性增強，“十四五”圓滿收官，但“量價背離”困局尚未根本扭轉，呈現持續時間長、PPI降幅深、影響范圍廣等特征，面臨內需不足、產能過剩、外部環境復雜等挑戰，也迎來政策紅利、改革深化等利好。2026年需靠改革與科技雙輪驅動，從優化供給、擴大內外需、穩定預期、強化產業鏈安全四方面扭轉局面。
重慶市人民政府原市長黃奇帆也表示，我國制造業高質量發展成就顯著，體現在全球占比32%的工業增加值、全產業鏈體系、出口價值鏈上移等五大維度。針對出口結構優化，他提出六點核心建議：推動人民幣合理升值、差異化降低出口退稅并投向科創、提升勞動力生產要素回報與增加勞動者帶薪假期、規范出口競爭秩序、擴大進口開放并推進大宗商品人民幣計價，提升全球貿易話語權。
與此同時，聚焦于本次年會的主題，對于粵港澳大灣區的發展也是與會嘉賓關注的焦點。
十三屆全國政協經濟委員會副主任、遼寧省政協原主席夏德仁提出，粵港澳大灣區應打造“科技創新-產業創新-金融創新”三創循環先導區。他認為，全球科技產業革命的核心是三者良性互動，但我國金融創新滯后于科創與產業創新，亟需試點突破。大灣區擁有香港國際金融中心、深圳科技金融策源地、珠三角產業基地的獨特優勢，建議發揮香港資源鏈接作用、強化深圳科創金融創新、構建跨境“科技-產業-金融”生態鏈，實現創新資源自由流動。
全國政協委員尹艷林也強調，科技-產業-金融良性循環是高質量發展核心命題，科技金融需從資金提供者轉變為風險承擔者與創新伙伴。我國科技金融已形成全周期政策體系，貸款、股權融資、科技保險等支持成效顯著。為建設粵港澳大灣區示范區，他提出五點建議：補齊研發投入短板、推動“四鏈”融合、優化科技金融創新環境、探索有效循環路徑、加大國家政策支持力度。
AI賦能金融：技術融合加速落地，治理體系同步構建
實體經濟的發展，離不開金融市場的服務與賦能。近年來，人工智能技術的飛速發展，給當前金融產業帶來了深刻變化。
在AI對金融產業賦能的專題研討中，與會嘉賓結合最新實踐案例、行業研究報告及前沿技術趨勢，深入剖析了人工智能技術與金融產業融合的現狀、挑戰，并提出了針對性的發展路徑，同時強調了構建適配智能金融發展的治理體系的重要性。
中國證監會原主席肖鋼代表課題組發布《香蜜湖智能金融發展報告（2025）》。據介紹，這是該課題組自2019年以來連續第六年發布智能金融發展報告，已成為反映行業發展動態、指引行業發展方向的重要權威文獻。本次報告基本延續了過往年度的寫作框架，共分為技術篇、應用篇、專題篇、探索篇、港澳篇和治理篇六個篇章，全面覆蓋智能金融發展的核心維度。
肖鋼圍繞金融支持AI產業發展展開論述，指出我國金融體系已為AI企業提供全周期服務，成效顯著，但AI技術路徑頻繁換道、迭代快的特性，沖擊傳統估值體系，增加投融資難度。他建議構建適配的金融支持體系，具體包括：提升金融產品適配性，開發知識產權質押貸款等定制化產品；壯大早期投資規模，完善退出機制；增強AI適配的風險防控能力；提升投后服務質效，助力企業成長。
香港理工大學人工智能物聯網研究院研究員李鳴牽頭的技術篇內容認為，全球AI大模型呈現“美國領跑、中國崛起、多國布局”格局。當前AI形成“全棧能力構建-開源生態-應用市場-算力支撐”閉環創新體系，而金融支持仍面臨價值預期模糊、技術路徑不確定等挑戰。他建議通過構建多層次金融體系、完善全周期投融資機制、創新風險評估與退出機制、強化產業培育，提升金融支持質效。
中國工商銀行原首席技術官呂仲濤介紹應用篇內容，指出金融AI創新已進入大模型驅動新階段，慢思考、蒸餾、智能體、多模態等技術突破重塑服務模式。多智能體協同正覆蓋金融業務全生命周期，當前機構聚焦內部賦能并探索對客應用。他強調智能金融需堅持場景驅動、技術融合、風險可控原則，以業務需求為導向，平衡技術前瞻與合規底線。
呂仲濤認為，在高質量發展進程中，金融業需把握AI機遇，賦能金融“五篇大文章”。2025年典型案例顯示，多智能體端到端智能化已覆蓋營銷、風控等全流程。未來智能金融發展需避免技術與業務“兩張皮”，既要布局前沿技術，也要建立健全風險防控體系，確保創新在規范軌道推進。
中國金融傳媒集團特聘高級專家、中國銀行業協會原首席信息官高峰介紹專題篇內容，指出大模型重構數據生態為金融數據治理帶來機遇，行業已形成“合規助基-協同提效-資產創值-生態擴展”階梯式路徑。智能數據治理（系統框架）與數據治理智能體（核心引擎）構成治理基石，但仍面臨技術適配、權屬界定、隱私保護、倫理風險、成本壓力五大挑戰。
針對數據治理挑戰，高峰提出六點破局方案：推動技術與大模型融合、明確數據權屬、強化隱私保護技術、健全倫理規范、共建共享降本、培養專業人才。他同時介紹了探索篇主要內容，指出金融業正進入AI驅動的系統性重構階段，各主體在架構、技術、模型選型、云智能化四大維度積極探索，大小模型共生同治是技術底座關鍵。
香港證監會原主席梁定邦介紹了港澳篇內容，他指出，當前港澳智能金融經歷“數字化-線上化-智能化”演進，形成多層次生態，在銀行、證券、保險等行業均有突破，智能投顧、風控等產品不斷涌現。兩地政策支持有力，香港通過《金融科技推廣計劃》與監管沙盒推動創新，澳門靠系列法規構建風險治理框架。
國家金融監督管理總局原首席檢查官王朝弟介紹治理內容，表示全球主要經濟體與國際組織均重視智能金融治理，我國已形成“政府監管-行業自律-機構自治”三位一體框架。金融大模型的跨場景、動態迭代特性，要求治理從被動應對轉向主動適配、協同治理；中小金融機構智能轉型面臨戰略模糊、資源不足等挑戰，需政策引導、資源共享、人才培育與生態協同支持。
“十五五”展望：智能金融成核心方向，轉型機遇與挑戰并存
“十四五”臨近收官，“十五五”即將開篇。
展望“十五五”時期，與會嘉賓認為，人工智能技術發展趨勢將與金融產業轉型需求深度融合，并帶來智能金融產業發展新機遇。
中國社會科學院大學教授、國務院原副秘書長江小涓指出，經過多年的發展，中國已積累了龐大的儲蓄和投資資金規模，這為經濟發展提供了堅實的資金支撐。但與此同時，考慮到國內部分資源相對緊缺、許多傳統產業產能相對飽和的現實情況，“十五五”期間我國金融業如何高效運營好海量資金、實現資金的優化配置，面臨著不小的壓力。
江小涓強調，金融業需加快數智化、市場化、國際化轉型。數智化層面，既要提升自身運營效率，更要增強科創領域商業洞察力；市場化層面，發揮市場資源配置決定性作用，兼顧風險防控；國際化層面，跟隨產業“走出去”拓展海外布局，參與全球金融治理。她呼吁金融業增強緊迫感，把握科創機遇，拓展發展空間。
全國政協委員、科技部原副部長李萌也提出，模型、算力、數據三大效率革命正重置智能金融底層邏輯。模型效率靠架構與訓練創新提升能效比；算力效率當前依賴結構驅動，未來或迎范式突破，是應對技術封鎖的關鍵；數據效率核心是從被動存儲轉向主動智能利用，依托數據智能體、本體、湖倉一體三大支柱。
中國人民銀行原副行長李東榮則認為，智能金融將成為“十五五”時期數字金融發展的重要方向，具備廣闊的發展前景。
他從兩個方面闡述了智能金融發展的基礎條件：一是我國人工智能技術已具備規模應用基礎。近年來，我國政府高度重視人工智能產業發展，出臺了一系列專項政策給予支持，政策支持力度不斷加大；人工智能相關投資快速增長，市場主體活力持續激發；人工智能應用產品創新不斷涌現，覆蓋了眾多行業領域；技術研發持續突破，應用門檻不斷降低，為智能金融的規模應用奠定了堅實的技術基礎。二是金融行業人工智能應用已取得顯著進展。金融行業一直是信息化、智能化的堅定推動者和積極實踐者，近年來在人工智能等前沿技術應用方面的投入不斷增加。當前，智能客服、智能投顧、智能風控、人工智能量化交易等應用已在金融行業廣泛落地并持續深化，有效提升了金融服務的效率與質量；金融智能體應用的探索與實踐，更是成為人工智能領域新的推動力量，為智能金融的進一步發展積累了寶貴經驗。
展望“十五五”智能金融發展，李東榮提出四點建議：高度重視信息安全，防范已知與潛在風險；加快構建開放協同的智能金融生態，服務實體經濟；推動監管體系適配創新，運用監管科技實現“不缺位、不越位”；結合業務需求推進技術應用，避免形式主義。
香港理工大學人工智能高等研究院院長、加拿大皇家科學院及加拿大工程院院士楊強引用MIT報告指出，95%美國企業AI投入未產生實質回報，核心問題是技術與業務體系不適配，AI大模型尚未嵌入業務流程。他提出，遷移學習可實現大模型場景泛化，破解數據孤島，增強適配能力。
楊強強調，金融全生命周期蘊含海量AI場景，需探索智能體、聯邦學習等技術落地方式。金融AI應用應立足業務需求，注重實用性，通過技術創新提升效率、質量與安全性，實現技術與商業價值統一。
