我国金融业生成式AI应用政策背景如何？

我国金融业生成式AI应用迎来政策红利期。

落实中央金融会议精神和“十四五”规划纲要，金融管理部门统筹推进我国金融业数字化 进程，多措并举鼓励金融科技创新与应用，提升金融服务实体经济效能。从政策视角，我国金 融业生成式AI应用迎来政策红利期。

关于银行业保险业数字化转型的指导意见： 2022年1月，中国银保监会办公厅发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，明 确提出， “到2025年，银行业保险业数字化转型取得明显成效。数字化金融产品和服务方式广 泛普及，基于数据资产和数字化技术的金融创新有序实践，个性化、差异化、定制化产品和服 务开发能力明显增强，金融服务质量和效率显著提高。 ” 该指导意见覆盖了多项适合生成式AI的金融业应用场景。例如，在业务经营管理上，鼓励 银保机构充分利用科技手段开展个人金融产品营销和服务，强化客户体验管理，增强线上客户 需求洞察能力。在科技创新上，鼓励银保机构提高大数据分析对实时业务应用、风险监测、管 理决策的支持能力，密切持续关注金融领域新技术发展和应用情况，提升快速安全应用新技术 的能力。鼓励有条件的银行保险机构组织专门力量，开展前沿技术研究，探索技术成果转化路 径，培育金融数字技术生态。

同时，指导意见还提出，要坚持关键技术自主可控原则，对业务经营发展有重大影响的 关键平台、关键组件以及关键信息基础设施要形成自主研发能力，降低外部依赖、避免单一依 赖。鼓励科技领先的银行保险机构向金融同业输出金融科技产品与服务。在风险防控上，提出 银保机构要防范模型和算法风险，建立对模型和算法风险的全面管理框架，制定管理制度，对 模型数据的准确性和充足性进行交叉验证和定期评估。审慎设置客户筛选和风险评估等模型的 参数，并使用压力情景下的参数进行模拟校验。定期评估模型预测能力及在不同场景下的局限 性，确保模型的可解释性和可审计性。模型管理核心环节要自主掌控。加强消费者权益保护， 防止算法歧视。 这些前瞻性的指导意见内容与时下的生成式人工智能创新发展密切相关，既为生成式 AI技术供应商提供了可供参考的落地应用场景和安全框架，更重要的是为我国银行业保险 业更好地集成生成式人工智能技术提供了可操作准则。

证券公司网络和信息安全三年提升计划（2023-2025年）： 2023年6月，中国证券业协会印发《证券公司网络和信息安全三年提升计划（2023- 2025）》，鼓励有条件的券商充分利用新技术积极推进新一代核心系统的建设，开展核心系统 技术架构的转型升级工作，并明确提出，券商信息科技平均投入金额不少于2023年至2025年 平均净利润的10%或平均营业收入的7%。 毕马威的调查报告显示，2022年，国内全行业140家证券公司合计实现营业收入人民币 3950亿元，实现净利润人民币1433亿元。即便在不考虑增长的情况下，2023-2025年间全行 业券商信息科技投入将不少于430亿元，其中人工智能技术所获得的投资规模将不少于300亿 元。

“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）： 2023年12月31日，国家数据局会同国家金融监管总局等17个部门共同印发了《“数据要 素×”三年行动计划（2024—2026年）》，推出“数据要素×金融服务业”等12个重点行动，目 的是“到2026年底，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，培育一 批创新能力强、成长性好的数据商和第三方专业服务机构，形成相对完善的数据产业生态，数 据产业年均增速超过20%，场内交易与场外交易协调发展，数据交易规模倍增，推动数据要素 价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发 展的重要驱动力量。 ” 我国具有全球最大的智慧城市建设规模，产出全球最多的城市活动数据， “数据要素×金 融服务业”行动明确支持金融机构融合利用科技、环保、工商、税务、气象、消费、医疗、社 保、农业农村、水电气等数据，这为金融机构带来规模可观的城市生活增量数据。海量的数据 利用需要有功能强大的数字技术支持， “三年行动计划”为生成式AI在金融业中的应用提供安 全许可下的重要政策支持。