科技赋能金融，底层技术突破具备乘数效应

把握趋势，促进金融科技创新实践

金融业一直对数字技术保持高度敏感，是数字技术应用最广最深的行业之一。上海主动把握金融业数字化、网络化、智能化发展趋势，积极促进金融科技创新实践。“与其他全球金融科技中心相比，上海发展金融科技具备独有优势。”赵欣舸表示，首先就是金融要素市场齐备。上海聚集了股票、债券、期货、外汇、票据、货币、黄金、信托等各类金融要素市场。金融要素市场的聚集，使得上海成为要素流动与资源配置的枢纽，为金融科技发展奠定了坚实基础。0其次，科技创新资源活跃。科研院所基础研究、企业技术创新、科技成果转化较为活跃，充足的高水平科技供给，使得上海在科技赋能发展方面成效显著，在集成电路、生物医药、人工智能等产业技术攻关方面取得突破。

第三是应用场景丰富多元。上海金融市场完备、金融机构聚集、金融产品丰富、金融业务活跃，使得金融科技具备丰富的应用场景，涵盖支付结算、普惠金融、风险预警、科技监管等各领域。

就在最近，由中欧陆家嘴国际金融研究院课题组编制的《2023全球资产管理中心评价指数报告》对外公布，上海在2023年全球资管中心综合排名中保持第六名。赵欣舸认为，在国际资产管理中心建设进程中，金融科技可以发挥重要作用。对于金融机构，金融科技在完善产品体系、优化金融服务等方面具有较大潜力。对于监管部门，金融科技可以促使金融监管和政府服务形成合力，完善投资者教育和权益保护，营造良好市场环境。

加速迭代，提升服务实体经济能力

当下，中国的宏观经济正在从高速增长进入高质量发展的阶段，转型升级之路难免会遇到多重挑战，而金融对于实体经济的赋能助力就显得尤为关键。人工智能、区块链、大数据和云计算等底层技术的加速迭代，通常也会带动应用层的创新，从而进一步推动金融科技水平的提升。

赵欣舸认为，现阶段，可从数据要素潜能、核心技术应用以及金融服务再造等方面提升金融服务实体经济的能力。体而言，充分释放数据要素潜能，意味着必须推动数据有序共享，深化数据综合应用，做好数据安全保护。深化关键核心技术应用，需要加强核心技术应用攻关，保障供应链稳定可靠，构建开放创新的产业生态。加快金融服务智慧再造，需要重塑智能高效的服务流程，搭建多元融通的服务渠道，强化金融无障碍服务水平。

赵欣舸表示，大语言模型基于海量历史数据，可以对当前信息进行分析，在预测市场趋势、构建投资决策、识别潜在风险、优化客户服务等方面发挥作用。

但不能忽视的是，大语言模型存在的局限性也会给资产管理带来相应挑战。赵欣舸认为，一是时效限制与计算成本，大语言模型的知识更新周期长、训练成本高，使其在资管领域的应用存在时效限制；二是数据安全和隐私保护，大模型的应用必然涉及到数据安全和隐私

问题，存在涉及客户、产品、金融机构各方敏感信息泄露的风险；三是数据溯源和合规监管，大模型涉及参数较多，技术可解释性不足，决策过程缺乏透明度，在满足监管合规要求时面临挑战。

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