□记者 苏洁

“新质生产力”成为全国两会期间的热词，引发广泛热议。有别于传统生产力，新质生产力是科技创新发挥主导作用的生产力，其涉及领域新、技术含量高，对金融服务的要求也更高。金融领域新质生产力是一个综合性的概念，涵盖金融科技、数字化金融、区块链技术等多个方面，这些新兴领域正在改变传统金融业的格局，为金融业注入新活力。金融业如何培育新质生产力？还有哪些难点待解？

科技创新是根本动力

今年全国两会期间，多位人士就新质生产力提出意见和建议。

全国政协委员，全国工商联副主席、奇安信集团董事长齐向东表示，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力被放在2024年政府工作任务首位，为民营科创企业打了“强心针”。齐向东提出，新质生产力特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。民营企业是科技创新的主体，也是技术推广应用和产业升级的主体，所以民营企业是发展新质生产力的主力军。在数字经济时代，新质生产力离不开数据和网络，高质量发展离不开高水平网络数据安全，只有实现高质量发展和高水平安全的良性互动，才能支撑中国式现代化行稳致远。

全国政协委员、360集团创始人周鸿祎提出，通用大模型的发展已不是单纯的科技之争，应尽早未雨绸缪，高度重视大模型安全，以避免在未来的国际竞争中受到限制。

在金融业，新质生产力包括哪些方面？

招联首席研究员、复旦大学金融研究院兼职研究员董希淼表示，新质生产力是相对传统生产力而言的，是生产力质的跃迁，是指以技术创新发挥主导作用的生产力。科技创新是发展新质生产力的根本动力，科技创新衍生的新产业、新业态、新模式是新质生产力的现实体现。

与此同时，董希淼指出，金融支持服务新质生产力，重点和关键是大力发展科技金融，加大对科技创新和科技型企业的支持和服务。需要注意的是，加快发展新质生产力应坚持稳中有进、先立后破等原则，一方面加快推动传统产业、行业转型升级；另一方面积极支持培育新兴产业和未来产业，切不可为了形成新的增长点，“一刀切”地去除旧产能、打压传统行业和企业。

易观高级分析师陈晨表示，新质生产力的概念强调以科技创新推动产业创新，提高科技成果转化和产业化水平。从内涵上看，新质生产力和金融高质量发展要求是一脉相承的，金融业的技术创新、业务创新、监管创新以及人才创新，都属于这个范畴。

对于金融业如何发展新质生产力，陈晨认为，在实现方式上，一方面，金融业面向各产业提供的创新服务，以人工智能等先进技术为创新驱动力，实现金融资本和金融科技综合精准赋能，提升服务普惠性和智能化水平；另一方面，金融业围绕自身所做的多层次金融创新，实现金融研发与运维智能、组织运行效率、金融人才水平的提升。

加快发展科技金融

当前，“无科技不金融”已经成为金融界的共识，也已成为科创界的现实。在做好“五篇大文章”背景下，金融业如何发展新质生产力？

董希淼认为，支持服务新质生产力，金融机构应加快发展科技金融，重点是支持服务好科技型企业。科技型企业具有高成长性，但可能存在投资周期长、投资风险高等问题，同时，普遍存在资产较轻、缺乏抵押物等现象。因此，科技型企业的特点与股权融资更为契合，股票市场和债券市场应加大支持服务力度。一是采取差异化措施，优先支持创新能力强、发展潜力大的科技型企业上市；二是大力发展债券市场，采取增信措施，支持更多科技型企业发行债券；三是创新投贷联动等服务模式，为科技型企业同时提供股权融资和债权融资。

“银行是我国金融业的主体，应在科技金融发展中发挥生力军、连接器和催化剂等三大作用。银行应突出重点，强化金融科技赋能，优化信贷资源配置，探索金融与科技双向融合的新模式。”董希淼表示。

同盾科技副总裁汪华峰认为，发展新质生产力，取决于科技创新能力尤其是多元技术的融合创新能力。金融领域人工智能与隐私计算两项技术的创新融合，在风险管理场景中发挥关键作用，是发展新质生产力的重点方向。比如，隐私计算依托“数据可用不可见”的特性，在充分保护数据和隐私安全的前提下，帮助人工智能获取更多、更广、更深的数据资源，实现数据价值的转化和释放。

陈晨表示，通过数据分析与智能决策，提升资源与需求的精准对接能力，优化中小微企业、科创企业、绿色项目风控模型，触达更多普惠客群，可以促进科技成果转化和产业升级。通过升级金融智能交互能力，充分探查了解不同群体的养老需求和消费习惯，可以提供更加个性化和贴合实际金融产品，推动养老金融、数字金融服务的普及等。

“总之，培育金融新质生产力需要充分发挥数据、技术作为关键生产要素的作用，在金融科技基础能力底座中引入多模态认知与理解能力，针对‘五篇大文章’中的重点领域形成创新的产品化模型与业务解决方案。”陈晨说。

仍面临多方挑战

行业人士表示，金融领域新质生产力的发展也面临多方挑战。

两会期间，齐向东提出，AI带来的安全问题，只能用AI来解决。“我们要大力推进AI＋安全的科技创新能力，鼓励各个行业的龙头公司和网络安全公司合作，把AI安全技术融入数字化场景当中，进行有效的安全防护。鼓励企业和高校推动最新AI科研成果和网络安全攻防技术融合发展。借助AI能力，加速网络安全技术创新、安全防护体系创新，这样就能比AI技术跑得更快。”齐向东说。

陈晨坦言，新质生产力更加依赖大量高质量的金融数据支持，但当前金融数据治理仍然存在难题，数据的可靠性和建立可持续的数据战略是一项极具挑战性的任务。另外，发展新质生产力需要将数智技术全面渗透到组织机理当中，金融机构需要重新审视组织机制和业务规则，使其更加灵活和适应发展变化。

汪华峰表示，以大模型为代表的新质生产力是推动金融业高质量发展的重要力量。作为单位产值下数据产出量较高的行业，金融业为大模型的落地应用提供了丰沃的土壤。相比其他领域，金融对数据专业性以及在风控、合规、安全层面的要求都更高。但金融机构探索金融大模型应用也面临诸多挑战：金融业本身对数据安全和隐私合规有着严格的要求，注定了金融大模型在采集、传输、加工及处理信息的各个环节都要比通用大模型乃至其他行业大模型更为谨慎。另外，不同机构的数据格式、标注方式等存在差异，单家机构获取的数据规模可能无法满足大模型训练需求。如何实现高质量数据跨机构安全共享，将成为金融大模型发展的关键一环。