9月1日，《CF40中國智能金融發展報告2020》（以下簡稱《報告》）正式發布。該報告為中國金融四十人論壇（CF40）重點課題項目“中國智能金融發展報告”2020年的研究成果，由CF40資深研究員、證監會原主席肖鋼牽頭完成。課題組成員由來自科技主管部門、金融監管部門及20余家知名金融機構、高校智庫、科技公司的研究骨干組成。

《報告》是《CF40中國智能金融發展報告2019》的跟蹤研究和延續，著重突出了2020年中國智能金融發展的新進展、新問題、新挑戰和新的監管思路?！秷蟾妗饭卜譃榱鶄€部分和兩個附錄，就智能金融發展的新趨勢、智能金融應用場景、智能金融發展指數、智能金融與各個行業的融合應用、智能金融監管等問題展開分析討論，并提出政策建議。

值得一提的是，《報告》首次發布了由CF40學術顧問、國家統計局原副局長許憲春領銜編制的“中國智能金融發展指數”。該指數研究指出，我國地區間智能金融發展水平差異較大，少數省市拉高全國平均水平；智能金融十強地區東部沿海省份占八個，北京位列全國第一，上海、江蘇、天津等沿海省份緊隨其后，青海、新疆、寧夏等內陸省份發展水平較低。

地區間智能金融發展水平差異較大

當前，我國智能金融發展到了什么水平？為準確把握其特征與不足，許憲春領銜建立了一套科學的智能金融統計與評價體系，并基于已有數據，構建了2019-2020“中國智能金融發展指數”。

指數從智能金融發展深度、發展績效、生態環境、服務與評價四個方面出發，利用典型金融企業調查數據、騰訊平臺問卷調查數據、統計年鑒和商業平臺數據，以及其他網絡收集數據等，形成4個一級指標、10個二級指標和22個三級指標，最終匯總為智能金融發展總指數。

通過對一級指標和總指數進行分省份的進一步分析，《報告》主要得出以下三個結論：

第一，地區間智能金融發展水平差異較大，少數省市拉高全國平均水平，按總指數發展情況，可將各省份劃分為領先型、潛力型、發展型和追趕型四組梯隊。

第二，智能金融十強省市東部地區占八個，北京位列全國第一，上海、江蘇、天津等沿海省市緊隨其后，青海、新疆、寧夏等內陸省份發展水平較低。

第三，地區智能金融發展水平與地區經濟發展水平整體呈現正相關，經濟發展水平越好的地區往往擁有智能金融發展需要的產業基礎、科技水平和人才儲備，以及較高的消費者金融素養和新興金融服務模式接受度，這為智能金融發展奠定了較為扎實的基礎。

行業方面，《報告》指出，從智能金融發展深度來看，證券業好于其他兩個金融行業；從智能金融發展績效來看，保險業成果比較顯著；從智能金融生態環境來看，不同行業差距不大；從智能金融服務與評價來看, 保險行業的融合度、認可度和滿意度較好。

鑒于我國智能金融發展不平衡，《報告》為不同發展水平的省份提出以下政策建議：

第一梯隊（領先型）的北京和上海，經濟和金融基礎設施完善、產業基礎雄厚，未來隨著京津冀協同發展和長三角區域一體化戰略深入推進，北京和上海在智能金融政策支持力度和人工智能、大數據等人才和企業吸引力方面將進一步增強；

第二梯隊（潛力型）主要集中在東部發達省份和中西部部分突出省份，東部發達省份未來應重視服務實體經濟和提高消費者滿意度，西部的重慶和四川未來應進一步在智能金融發展績效和生態環境上夯實基礎，并做好相關產品和服務；

第三梯隊（發展型）集中在中部和東北省份，這些省份面臨著經濟結構優化等問題，未來應進一步深化金融供給側改革，加快智能金融的發展深度，努力實現規模和質量同步提升；

第四梯隊（追趕型）主要是西南和西北的經濟較落后的省份，智能金融發展基礎薄弱，互聯網覆蓋率較低，職能金融人才缺乏、智能金融企業較少，，未來應在數字基礎設施建設上加大投入，憑借政策優惠吸引相關企業和人才，努力抓住“數字紅利”實現跨越式發展。

智能金融快速發展 監管環境發生新變化

值得注意的是，2020年初爆發的新冠疫情加速了人工智能與金融融合的步伐，我國智能金融行業出現了新的應用和變化?！秷蟾妗穼@些新應用和變化進行了深入剖析，認為其主要體現在以下四方面：

一是人工智能技術有了新進展?；?Gartner 技術成熟度曲線，2020 年，通用人工智能和增強智能技術還處于“萌芽期”，而可解釋的 AI 則度過“萌芽期”并開始提供了許多實際的實現方式，用于解釋涉及各種問題和數據的復雜模型。

二是智能金融的概念逐漸被業內所認同。課題組提出，智能金融是指人工智能技術與金融業深度融合的新業態，是用機器替代和超越人類部分經營管理經驗與能力的金融模式變革。肖鋼表示，通過《報告》中對人工智能技術發展及其在金融行業應用情況的分析可以看出，人工智能技術與金融業的融合程度不斷加深，業內對智能金融發揮作用的期望不斷提高，從以金融數字化轉型為目的，逐漸向用機器替代和超越人類決策。

三是智能金融行業新應用不斷涌現。智能金融基礎設施建設逐漸走向智能運營，部分龍頭機構從為本公司提供智能金融服務，逐漸向中小企業輸出智能金融技術，智能金融的前臺業務發展從嘗試運用到逐漸成熟，還出現了產業金融、監管沙箱、智能定價等新應用。

四是智能金融的監管環境發生了較大變化。對于智能金融的迅猛發展，業內有很大期待也有很多爭論，一方面智能金融將深刻改變金融運營方式，但另一方面也帶來了新的風險與擔憂。2020年10月下旬以來，智能金融監管政策全面加速“補短板”，一方面強調 “金融的歸金融，科技的歸科技”，同時支持政策不變、力度不減，保持了監管政策取向、業務規則和標準的大體一致，確保對金融科技的監管有效、適度。

可建設新型數據中心和萬物互聯網

《報告》圍繞我國人工智能技術發展、智能金融基礎設施建設與行業發展規劃、智能金融監管三方面提出了12條具體建議。

在人工智能技術發展方面，《報告》建議：

第一，持續加大基礎方法研究和技術創新投入。繼續加快推進人工智能的基礎方法研究，突破關鍵共性技術，提升關鍵技術自主可控能力。

第二，建立適用于智能金融行業的基礎理論。加強智能金融的理論基礎支持，持續推動智能金融發展技術標準，降低智能金融應用壁壘，完善智能金融的參考案例和經驗總結，降低研發成本、縮短研發周期。

第三，大力培養智能金融行業復合型人才。加強行業人工智能人才隊伍的培養與儲備。優化高校學科規劃，完善金融科技相關課程體系，加速培養貫通人工智能理論、方法與金融知識的復合型人才。

在智能金融基礎設施建設與行業發展規劃方面，《報告》建議：

第一，建設適用于金融要求的新型數據中心和萬物互聯網。深度打通人、物和財的聯系邊界，助力金融行業更深入地滲透到實體經濟中。

第二，推動工業互聯與智能金融的融合發展。將智能金融的服務嵌入工業互聯網生產場景，實現智能金融平臺與工業互聯網平臺融合發展，建設工業領域的新型基礎設施。

第三，組建全行業數據共享平臺。監管部門牽頭協調，由業內領先的金融機構帶頭組建行業聯盟，構建起開放互通、安全高效、互惠互利的智能金融行業數據共享平臺。

第四，加強數據安全管理和數據隱私保護。通過立法的方式賦予政府直接獲取、監管網絡數據的權力，加強政府對網絡數據的實際控制。明確數據權屬問題，加強數據開放與數據保護的法規制度建設。出臺金融隱私數據保護的相關規定，解決金融消費者數據歸屬、濫用、泄露等問題，進一步保護金融消費者的合法權益。

第五，推動建立智能金融行業創新交流機制。加強行業內人工智能技術與應用項目的開展，加強行業內人工智能技術與應用的研討與交流，增強知識共享。建立行業內或跨行業聯動創新平臺和智能化基礎設施共享平臺，加速智能金融行業生態建設，提升跨平臺、跨機構智能系統協同效率。

第六，更加注重完善技術安全保護。重點圍繞物理、數據、應用、系統、加密、風控等方面構建安全保障體系，強化行業自律，落實責任安全，確保產業健康有序發展。

在智能金融監管方面，《報告》建議：

第一，金融監管機構加快智能化轉型步伐。積極應用監管科技手段提升智能金融監管能力。運用新加密技術、區塊鏈、技術學習、云計算等技術，提高金融機構向監管部門披露信息的效率，降低監管成本、提高監管效率以及監管透明度。

第二，鼓勵應用創新試點與推廣。關注前沿技術，建立應用試驗區和防火墻機制，努力實現新技術的優勢最大化、技術風險及負面最小化，同時，進一步強化智能金融技術創新與合作模式的管理規范，劃定智能金融創新的邊界，確保金融業務的合規、技術的安全性和風險可控。

第三，完善政務類數據合作共享機制。在現有基礎上建立金融行業數據平臺，形成數據標準，加強信息交流。協調構建跨行業數據共享機制并明確相關標準，積極推動金融行業數據共享平臺參與公共服務建設、對接社會大數據網絡。

責任編輯：王煊