AI导读：

中国银行原行长李礼辉在2024南财数字金融领航者论坛上表示，数字金融智能化已起步，人工智能应用于数字金融创新需实现三个可信任。同时，他强调数据资源的重要性，并提出解决数据问题的建议及数字金融创新的路径。

12月6日，上海市临港新片区主办的“2024年滴水湖新兴金融大会”顺利召开。在“2024南财数字金融领航者论坛”上，中国银行原行长李礼辉发表演讲，指出数字金融智能化已起步，但人工智能技术应用仍处于辅助和助理的早期阶段，主要应用于产品创新和客户服务、运营管理和风险管控。

李礼辉归纳了人工智能前沿技术的四个创新方向：一是从结构化到非结构化，人工智能大模型能处理非结构化数据，生成新内容；二是从单模态到多模态，GPT4o等大模型具备多模态组合的感知、学习和交互能力；三是从助理到代理，具身智能体技术正被研发，以培育代理；四是从推断到推理，未来人工智能可能形成更广阔的推理空间。

他强调，人工智能应用于数字金融创新需实现三个可信任：人机交互可信任的拟人化、非结构化数据处理可信任的精确性、金融智能体应用的可信赖的专业性。例如，智能机器人能提供可信任的服务方案，多模态技术工具可用于健康医疗保险的质检和分类，智能金融体可在专业领域提供专业服务。

此外，李礼辉指出，中美两国在数据资源上各有优势，但中国存在公用数据行政分割、非公共数据流通不畅的问题。他提到，中央的“数据二十条”及财政部的《关于数据资源入表的会计准则》为解决这些问题提供了基本规范，包括公共数据的开放共享、个人数据和企业数据的共同使用、建立数据资产市场、弥补数字鸿沟。

在数字金融创新方面，李礼辉认为，创新并非简单地为传统体制和流程加上数字化外套，而是需从根本上改革体制、重构流程、再造底层系统。他强调，数字金融创新必须以金融安全为前提，面对模型歧视、算法趋同、隐私保护等特殊挑战，需实现符合伦理标准的金融平等，保障符合安全标准的金融效率，营造符合经济规律的创新模式。

为实现这一目标，他建议行业级垂直模型与企业级垂直模型融合发展，降低模型开发成本，扩展应用范围；同时建设安全高效的数字金融创新制度，加快数字金融监管创新，完善法律法规、一体化参考式的金融监管系统以及数字金融技术审核认证制度。

（文章来源：21世纪经济报道）