《CF40中国智能金融发展报告2020》今日发布 首次以指数勾勒中国智能金融发展图谱

2021年9月1日，《CF40中国智能金融发展报告2020》（以下简称《报告》）在广州市南沙区正式发布。

该报告为中国金融四十人论坛（CF40）重点课题项目“中国智能金融发展报告”2020年的研究成果，由CF40资深研究员、证监会原主席肖钢牵头完成。课题组成员由来自科技主管部门、金融监管部门及20余家知名金融机构、高校智库、科技公司的研究骨干组成。

《报告》是《CF40中国智能金融发展报告2019》的跟踪研究和延续，着重突出了2020年中国智能金融发展的新进展、新问题、新挑战和新的监管思路。《报告》共分为六个部分和两个附录，就智能金融发展的新趋势、智能金融应用场景、智能金融发展指数、智能金融与各个行业的融合应用、智能金融监管等问题展开分析讨论，并提出政策建议。

值得一提的是，《报告》首次发布了由CF40学术顾问、国家统计局原副局长许宪春领衔编制的“中国智能金融发展指数”。该指数研究指出，我国地区间智能金融发展水平差异较大，少数省市拉高全国平均水平；智能金融十强地区东部沿海省份占八个，北京位列全国第一，上海、江苏、天津等沿海省份紧随其后，青海、新疆、宁夏等内陆省份发展水平较低。

首次发布“中国智能金融发展指数”：

我国地区间智能金融发展水平差异较大

当前，我国智能金融发展到了什么水平？为准确把握其特征与不足，许宪春领衔建立了一套科学的智能金融统计与评价体系，并基于已有数据，构建了2019-2020“中国智能金融发展指数”。

据许宪春介绍，这套指数从智能金融发展深度、发展绩效、生态环境、服务与评价四个方面出发，利用典型金融企业调查数据、腾讯平台问卷调查数据、统计年鉴和商业平台数据，以及其他网络收集数据等，形成4个一级指标、10个二级指标和22个三级指标，最终汇总为智能金融发展总指数。

通过对一级指标和总指数进行分省份的进一步分析，《报告》主要得出以下三个结论：

第一，地区间智能金融发展水平差异较大，少数省市拉高全国平均水平，按总指数发展情况，可将各省份划分为领先型、潜力型、发展型和追赶型四组梯队。

第二，智能金融十强省市东部地区占八个，北京位列全国第一，上海、江苏、天津等沿海省市紧随其后，青海、新疆、宁夏等内陆省份发展水平较低。

第三，地区智能金融发展水平与地区经济发展水平整体呈现正相关，经济发展水平越好的地区往往拥有智能金融发展需要的产业基础、科技水平和人才储备，以及较高的消费者金融素养和新兴金融服务模式接受度，这为智能金融发展奠定了较为扎实的基础。

行业方面，《报告》指出，从智能金融发展深度来看，证券业好于其他两个金融行业；从智能金融发展绩效来看，保险业成果比较显著；从智能金融生态环境来看，不同行业差距不大；从智能金融服务与评价来看, 保险行业的融合度、认可度和满意度较好。

鉴于我国智能金融发展不平衡，本报告为不同发展水平的省份提出以下政策建议：

第一梯队（领先型）的北京和上海，经济和金融基础设施完善、产业基础雄厚，未来随着京津冀协同发展和长三角区域一体化战略深入推进，北京和上海在智能金融政策支持力度和人工智能、大数据等人才和企业吸引力方面将进一步增强；

第二梯队（潜力型）主要集中在东部发达省份和中西部部分突出省份，东部发达省份未来应重视服务实体经济和提高消费者满意度，西部的重庆和四川未来应进一步在智能金融发展绩效和生态环境上夯实基础，并做好相关产品和服务；

第三梯队（发展型）集中在中部和东北省份，这些省份面临着经济结构优化等问题，未来应进一步深化金融供给侧改革，加快智能金融的发展深度，努力实现规模和质量同步提升；

第四梯队（追赶型）主要是西南和西北的经济较落后的省份，智能金融发展基础薄弱，互联网覆盖率较低，职能金融人才缺乏、智能金融企业较少，，未来应在数字基础设施建设上加大投入，凭借政策优惠吸引相关企业和人才，努力抓住“数字红利”实现跨越式发展。

疫情加速智能金融发展监管环境发生新变化

值得注意的是，2020年初爆发的新冠疫情加速了人工智能与金融融合的步伐，我国坚定走高水平科技自立自强创新之路也为人工智能技术发展和应用奠定了坚实的基础，我国智能金融行业出现了新的应用和变化。《报告》对这些新应用和变化进行了深入剖析，认为其主要体现在以下四方面：

一是人工智能技术有了新进展。基于 Gartner 技术成熟度曲线，2020 年，通用人工智能和增强智能技术还处于“萌芽期”，而可解释的 AI 则度过“萌芽期”并开始提供了许多实际的实现方式，用于解释涉及各种问题和数据的复杂模型。

二是智能金融的概念逐渐被业内所认同。课题组提出，智能金融是指人工智能技术与金融业深度融合的新业态，是用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革。肖钢表示，通过《报告》中对人工智能技术发展及其在金融行业应用情况的分析可以看出，人工智能技术与金融业的融合程度不断加深，业内对智能金融发挥作用的期望不断提高，从以金融数字化转型为目的，逐渐向用机器替代和超越人类决策。

三是智能金融行业新应用不断涌现。智能金融基础设施建设逐渐走向智能运营，部分龙头机构从为本公司提供智能金融服务，逐渐向中小企业输出智能金融技术，智能金融的前台业务发展从尝试运用到逐渐成熟，还出现了产业金融、监管沙箱、智能定价等新应用。

四是智能金融的监管环境发生了较大变化。对于智能金融的迅猛发展，业内有很大期待也有很多争论，一方面智能金融将深刻改变金融运营方式，但另一方面也带来了新的风险与担忧。2020年10月下旬以来，智能金融监管政策全面加速“补短板”，一方面强调 “金融的归金融，科技的归科技”，同时支持政策不变、力度不减，保持了监管政策取向、业务规则和标准的大体一致，确保对金融科技的监管有效、适度。

《报告》提3方面12条建议

可建设新型数据中心和万物互联网

《报告》围绕我国人工智能技术发展、智能金融基础设施建设与行业发展规划、智能金融监管三方面提出了12条具体建议。

在人工智能技术发展方面，《报告》建议：

第一，持续加大基础方法研究和技术创新投入。继续加快推进人工智能的基础方法研究，突破关键共性技术，提升关键技术自主可控能力。

第二，建立适用于智能金融行业的基础理论。加强智能金融的理论基础支持，持续推动智能金融发展技术标准，降低智能金融应用壁垒，完善智能金融的参考案例和经验总结，降低研发成本、缩短研发周期。

第三，大力培养智能金融行业复合型人才。加强行业人工智能人才队伍的培养与储备。优化高校学科规划，完善金融科技相关课程体系，加速培养贯通人工智能理论、方法与金融知识的复合型人才。

在智能金融基础设施建设与行业发展规划方面，《报告》建议：

第一，建设适用于金融要求的新型数据中心和万物互联网。深度打通人、物和财的联系边界，助力金融行业更深入地渗透到实体经济中。

第二，推动工业互联与智能金融的融合发展。将智能金融的服务嵌入工业互联网生产场景，实现智能金融平台与工业互联网平台融合发展，建设工业领域的新型基础设施。

第三，组建全行业数据共享平台。监管部门牵头协调，由业内领先的金融机构带头组建行业联盟，构建起开放互通、安全高效、互惠互利的智能金融行业数据共享平台。

第四，加强数据安全管理和数据隐私保护。通过立法的方式赋予政府直接获取、监管网络数据的权力，加强政府对网络数据的实际控制。明确数据权属问题，加强数据开放与数据保护的法规制度建设。出台金融隐私数据保护的相关规定，解决金融消费者数据归属、滥用、泄露等问题，进一步保护金融消费者的合法权益。

第五，推动建立智能金融行业创新交流机制。加强行业内人工智能技术与应用项目的开展，加强行业内人工智能技术与应用的研讨与交流，增强知识共享。建立行业内或跨行业联动创新平台和智能化基础设施共享平台，加速智能金融行业生态建设，提升跨平台、跨机构智能系统协同效率。

第六，更加注重完善技术安全保护。重点围绕物理、数据、应用、系统、加密、风控等方面构建安全保障体系，强化行业自律，落实责任安全，确保产业健康有序发展。

在智能金融监管方面，《报告》建议：

第一，金融监管机构加快智能化转型步伐。积极应用监管科技手段提升智能金融监管能力。运用新加密技术、区块链、技术学习、云计算等技术，提高金融机构向监管部门披露信息的效率，降低监管成本、提高监管效率以及监管透明度。

第二，鼓励应用创新试点与推广。关注前沿技术，建立应用试验区和防火墙机制，努力实现新技术的优势最大化、技术风险及负面最小化，同时，进一步强化智能金融技术创新与合作模式的管理规范，划定智能金融创新的边界，确保金融业务的合规、技术的安全性和风险可控。

第三，完善政务类数据合作共享机制。在现有基础上建立金融行业数据平台，形成数据标准，加强信息交流。协调构建跨行业数据共享机制并明确相关标准，积极推动金融行业数据共享平台参与公共服务建设、对接社会大数据网络。

（王治强 HF013）