（原标题：中国银行原行长李礼辉：产业金融应以政策利益和经济效益为主导）

21世纪经济报说念记者 程维妙 北京报说念

11月9日，由南边财经全媒体集团携带、21世纪经济报说念主理的第十九届21世纪金融年会在北京召开，本届金融年会主题为“强国强金融 新质新将来”。围绕“科创赋能新质坐蓐力”议题，中国银行原行长李礼辉发表了主旨演讲，从技能创新、数据身分、金融原则、海外竞争四个维度带来分享。

他默示，金融是数据密集型行业，数字金融创新需要大数据的相沿，刻下我国专派别据和非专派别据存在“数据孤岛”、流畅不畅等问题，相沿金融机构与“数据大户”建立商场化数据分享机制。

谈到金融促进产业结构升级，他觉得应以政策利益和经济效益为主导，其中以“经济效益”为主导，既是对先进产业、先进企业、先进神情的扶执，亦然对逾期产业、逾期企业、逾期神情的扬弃。金融服求实体经济，不仅有相沿和匡助，也少不了断念和扬弃。必须坚执金融审慎，幸免无效信贷投放。

（李礼辉作东旨演讲）

以下为演讲全文：

科创赋能新质坐蓐力

很欢快参加第十九届21世纪金融年会。这个平行论坛的主题是科创赋能新质坐蓐力。这里我从技能创新、数据身分、金融原则、海外竞争4个维度，与列位分享我方的浅显意志。

一、技能创新：AI迭代与数字金融

最新的AI大模子罢了了施行坐蓐方式和东说念主机交互方式的变革，从结构化到非结构化，从单模态到多模态，是根人性的技能迭代。

生成式东说念主工智能大模子不错学习和观点非结构化数据，生成新的非结构化施行，包括文本、音频、视频、图像和代码，妥当多种任务。最新的GPT-4o、Orion1等大模子底层技能的中枢是文本、视觉、语音多模态组合的感知、学习和交互的才略，也曾突破文本交互的局限性，随机感知、观点和模拟动态的着实世界。这将加速基于多模态感知的技能创新，对数字化产业全链条产生紧要影响。

东说念主工智能基础商讨侧重于开发超等大脑，以“知”为主要宗旨。东说念主工智能欺诈商讨侧重于赋能行业欺诈，以“行”为主要宗旨。通用大模子组成垂直模子的中枢底座，垂直模子成功欺诈于产业的智能化创新，通用大模子与垂直模子、行业级垂直模子与企业级垂直模子的会通发展，对于发展新质坐蓐力、启动经济转型升级、充分推崇我国的海外竞争上风，具有成功道理。

用海量数据预考试行业级垂直模子并执续调优，再凭证不同需求调适相反化欺诈，定制企业级垂直模子，不错灵验缩短模子开发的边缘成本，膨大模子的欺诈范围。金融业涵盖银行、保障、证券投资、资产经管等不同领域，并吞领域的金融居品、金融服务、金融经管的需求大同小异，选定行业级垂直模子和企业级垂直模子会通发展的技能道路，同期聘用合乎的生意模式，成心于罢了高效果、低参预、个性化的金融创新需求。

数字金融创新并非是给传统体制传统经由加上数字化外衣，而是从根底上创新体制，重构经由，再造底层系统。智能化的数字金融必须面临模子讨厌、算法趋同、狡饰保护等新的挑战。模子讨厌指模子输出的落幕出现对某些群体的集体性偏见、差评和政策为止；算法趋同指在不同机构的量化往复之类的智能金融标准中，由于算法逻辑趋同出现交流的商场趋势瞻望，奉行交流的商场往复策略，导致单边化商场往复，激发暴涨暴跌的商场危境。

数字金融创新可辩论的原则是“高中初小”：“高”是占领技能高地，“中”是全球首先的中国有假想，“初”是把风险消灭在萌芽景色，“小”是罢了风险概率和风险成本最小化。这就条件加速智能金融监管轨制创新。

一是完善一体化、穿透式的金融监管系统，集成欺诈数字技能，分享多方监管数据，奉行一致化的合限制范，狡饰悉数的金融机构，穿透不同领域的金融商场和金融业务，从而罢了金融监管全经由智能化，缩短监管成本和被监管成本。

二是完善法律纪律，明确数字金融各参与方的连累鸿沟，包括数字金融监管的基本原则、监管机构的工作和权限、金融机构的智能金融业务表率。

三是完善数字金融技能审核认证轨制，赋予及格企业数字信任标记，完善AI模子的测试平台、用具、模范和方法。

四是完善数字金融商场风险分析和监测系统，实时识别、评估并预警相称往复和商场驾驭，主动肃肃系统性风险。

二、数据身分：数据结构与数据分享

金融是数据密集型行业，数字金融创新需要大数据相沿。

必须属目数据资源结构对大模子开发的为止。中好意思两国皆是数据大国，但数据资源结构不同。好意思国依托科学技能永恒发展积贮的信息资源，在常识和学术领域具稀有据上风。我国依托互联网经济卓越式发展堆积的信息资源，在商场往复和公民步履领域具稀有据上风。海量的商场往复和公民步履数据是我国数字经济、数字金融发展的珍重资源。

必须属目数据分享模式对数据价值挖掘的为止。我国的专派别据存在行政分割的问题。波及住户和企业的财务数据和步履数据，散布在金融机构、金融监管、工商经管、税务、海关等不同的局域系统中，分享进程不高，影响数据价值的深度开发。我国的非专派别据存在流畅不畅的问题。世界移动支付用户跨越9亿，数字化支付成为主要的数据进口，但互联网平台与金融机构之间的数据有关、数据分享尚未达成熟识的模式，数据价值未能充分发掘。

中央的“数据二十条”制定了数据产权轨制、数据身分流畅和往复轨制、数据身分收益分拨轨制、数据身领悟决轨制的表率。

数据的价值在于其真确成为坐蓐身分。

一是专派别据的灵通分享和价值发掘。国度建立聚首和洽的专派别据库和互联互通的专派别据欺诈系统，破裂数据孤岛。专派别据按照“原始数据不出域、数据可用不成见”的条件，以模子、核验等居品和服务等风景向社会提供，加大供给使用范围。深切发掘专派别据的价值，将专派别据用于宏不雅经济经管和有假想，用于供给侧和需求侧的结构性创新，用于产业链的布局和经由改进，用于城市智能经管系统；同期将专派别据用于坐蓐商的居品和服务优化，用于经销商的采购和物流优化。

二是个东说念主数据和企业数据确实权保护和共同使用。完善个东说念主信息保护机制，表率汇聚使用个东说念主信息步履。同期创新技能技能，推动个东说念主信息匿名化处理，保障使用个东说念主信息数据时的信息安全和个东说念主狡饰。鼓励非专派别据按商场化方式“共同使用、分享收益”的新模式，相沿金融机构与互联网平台企业、交通输送企业、物流企业、数据分析加工企业、征信机构、行政部门、专家服务机构等“数据大户”建立商场化的数据分享机制，为产业金融、普惠金融业务提供数据相沿。

三、金融原则：政策利益与经济效益

数字经济期间，百行万企深度欺诈数字技能和数据资源，促进产业更新迭代，产业被全新界说。

第一大类是传统产业的数字化，包括欺诈数字技能和数据资源迭代升级后的新制造、新基建、新动力、新材料、新农业、新生意等；第二大类是数字化产业，包括深度欺诈数字技能的软件开发业、数据资源开发业、东说念主工智能开发业、生物技能开发业、数字居品制造业、信息技能服务业等；第三大类是专家行业的产业化，包括深度引入商场经济机制的绿色低碳产业、医疗康养产业、素养培训产业、文化创意产业等。

金融资源动作坐蓐身分，必须向发展新质坐蓐力集聚，大幅进步全身分坐蓐率。中国的金融业应该以政策利益和经济效益为主导，优化金融资源确立，促进产业结构升级。

一是着眼永远，以政策利益为主导。相沿新产业、新模式、新动能，发展以高技能、高遵守、高质料为特征的坐蓐力，建立将来产业参预增长机制。健全投资和融资相协作的成本商场功能，相沿永恒资金入市。表率发展天神投资、风险投资、私募股权投资，更好推崇政府投资基金作用，发展耐性成本。

二是遵命商场化原则，以经济效益为主导。发展新质坐蓐力，开荒当代产业体系，既是对先进产业、先进企业、先进神情的扶执，亦然对逾期产业、逾期企业、逾期神情的扬弃。金融服求实体经济，不仅有相沿和匡助，也少不了断念和扬弃。必须坚执金融审慎，幸免无效信贷投放。

四、海外竞争：政事鸿沟与价值鸿沟

对于数字经济的全球化，我的基本意志是：

第一，科技有政事鸿沟，霸权政事阻塞全球经济一体化，穷乏自主科技实力的全球技能分享是不成能罢了的。

第二，商场有价值鸿沟，技能创新的价值只须通过商场才能罢了，穷乏商场需求的技能创新是不成能变现的。

算力基础设施开荒需要成本、东说念主才和时候，这就例必导致算力聚首。算力竞争是大国之间的国度级竞争，同期是成本巨头、科技巨头之间的企业级竞争。算力竞争的要道是中枢技能。好意思国合伙西方国度对中国实施“小院高墙”的技能阻塞政策，阻塞高端AI芯片和顶端光刻机对中国出口。

在中好意思竞争中，好意思国的上风在于全球最大的常识类数据资源，全球首先的高端芯片中枢技能。我国的上风在于全球最大的商场往复和公民步履数据资源，全球最大的制造业服务业AI技能商场需乞降欺诈场景。中好意思争锋，退无可退。要努力争强，取长补短。

一是聚首力量鼓励基础软硬件的自主创新。安身于AI技能全系各国产化，学习、接收全球首先进的软技能，打磨、进步自主产权的底层算法、基础模子、深度学习框架和AI开发用具，同期纠合上风资源攻克高端芯片硬技能难关，突破西方阻塞。

二是执续跟进通用大模子开荒。通用大模子开荒需要超等算力、海量数据、先进算法，需要大投资、长周期。国度应统筹有假想，加速开荒大限制、高品性的常识类、科学类、文化类、生计类数据库和数据集；应执续相沿科技大厂拓展算力，优化算法，考试具有中国特质的通用大模子，束缚优化垂直模子的技能底座。

三是力争引颈全球垂直模子开发。饱读舞和相沿有实力的科技公司和金融机构建立多模态的自稀有据库，为考试原土化的垂直模子提供专科数据集。拓展大模子在不同欺诈场景中的决策才略和活动才略，提高场景适配度，选定行业最好经由、最好模范，打造全球首先的智能城市、智能农业、智能制造、智能服务、智能物流、智能金融、智能家居、智能驾驶等，全面赋能实体经济，进步新质坐蓐力。