■本報記者 李美麗

    近日，以“科技+綠色+數(shù)字：地方金融轉型新路徑”為主題的第十四屆中國新型金融機構合作交流會議在上海閉幕，來自全國各地金融監(jiān)管部門、金融機構、行業(yè)協(xié)會及金融科技公司等代表齊聚一堂，共同探討在新一輪科技革命和產業(yè)變革加速發(fā)展的背景下，地方金融機構如何抓住機遇，實現(xiàn)高質量發(fā)展。

    當前，科技創(chuàng)新已成為推動金融高質量發(fā)展的關鍵引擎。江西農商聯(lián)合銀行大力實施科技興行戰(zhàn)略，積極擁抱大數(shù)據(jù)、“互聯(lián)網+”、人工智能等金融科技前沿技術，加快構建“互聯(lián)網+金融+三農”服務體系，同時針對性推出“惠農易貸”“創(chuàng)業(yè)e貸”等多款線上線下相結合的信貸產品，滿足不同客群的差異化信貸需求，2024年末數(shù)字化貸款產品余額達130.58億元。

    重慶三峽銀行的“活體智慧貸”通過生物識別技術將肉牛、生豬轉化為數(shù)字資產，2024年末相關貸款余額突破7000萬元，展現(xiàn)科技對農業(yè)生產要素的重構能力。

    廣西平南桂銀村鎮(zhèn)銀行則通過持續(xù)深化金融科技對信貸產品創(chuàng)新的運用，推出“桂銀樂稅貸”“經營流水貸”“快手貸”等全線上金融產品，并通過持續(xù)迭代升級，使產品廣泛適用城鎮(zhèn)農村居民消費貸和中小微企業(yè)個體工商戶等群體，滿足平南縣域的生產、經營類客群金融信貸需求。截至5月末，該行線上貸款產品貸款余額達1983萬元，支持196戶需求主體進行用款。

    大模型技術正深刻重塑金融行業(yè)格局，推動行業(yè)從數(shù)字化、智能化邁向智慧化階段。廣西農商聯(lián)合銀行探索構建“大模型+小模型”的混合智能架構，形成“感知—決策—驗證”場景閉環(huán)，并加大特色產品研發(fā)力度，推動金融服務向精準性、穩(wěn)健性與合規(guī)性發(fā)展。

    廣西農商聯(lián)合銀行提名副行長武永勝表示，廣西農商聯(lián)合銀行深入貫徹落實科技賦能為第一驅動的發(fā)展戰(zhàn)略，加強對人工智能應用的前瞻性分析，不斷深入強化大模型、智能外呼系統(tǒng)、貸前評分卡模型、光學字符識別（OCR）平臺項目的應用，賦能各業(yè)務條線。

    針對金融科技驅動下小微企業(yè)線上化過程中產生的問題，江蘇江陰農商銀行將供應鏈金融作為破解小微企業(yè)融資難題、服務實體經濟的關鍵抓手，通過“生態(tài)構建、科技賦能、精準服務”三位一體模式，探索出一條具有縣域特色的供應鏈金融發(fā)展路徑，截至5月末，供應鏈金融在貸余額達5.75億元，初步形成“數(shù)據(jù)驅動、產品多元、模式創(chuàng)新”的發(fā)展格局。

    山西運城農商銀行則持續(xù)深化“科技+金融”融合創(chuàng)新，優(yōu)化“全流程在線、全數(shù)據(jù)驅動、全風險可控”的服務體系，在小微金融創(chuàng)新上開展數(shù)字化轉型探索，為破解小微企業(yè)融資難、融資慢問題提供數(shù)字金融解決方案，其推出的“碼上銀行”系統(tǒng)能精準觸達客戶，讓小微貸款管理更加穩(wěn)健、高效。

    作為服務鄉(xiāng)村振興的基層金融機構，廣西南寧市武鳴區(qū)農信聯(lián)社積極探索“科技—產業(yè)—金融”循環(huán)的實踐路徑。該聯(lián)社打造“政府引導+金融供血+企業(yè)創(chuàng)新”的循環(huán)生態(tài)。在政策賦能方面，聯(lián)動稅務部門落實研發(fā)費用加計扣除政策；在風險共擔層面，創(chuàng)新設立風險補償金和農擔保貸，聯(lián)合保險公司推出“沃柑價格指數(shù)保險”，覆蓋全區(qū)80%種植面積。據(jù)悉，這種“基金+信貸+保險”的立體支持，使武鳴區(qū)農信聯(lián)社的科技貸款余額三年增長3.2倍，惠及企業(yè)超200家。

    隨著人工智能在金融領域的應用越來越廣泛，監(jiān)管機構對金融創(chuàng)新提出了要求。中國銀行原行長李禮輝認為，數(shù)字金融智能化創(chuàng)新最重要的基石是可信任，需有效管控人工智能的陷阱，注重算法與場景的匹配性與適用性，同時金融機構在開發(fā)或應用金融模型時應注意高可靠性、可解釋性、合法性和經濟性。

    中國保險學會黨委副書記、副會長龔明華表示，生成式人工智能在銀行業(yè)保險業(yè)的客戶服務、智能營銷、風險管理等方面發(fā)揮替代和賦能雙重作用，但也面臨規(guī)劃滯后、語料缺陷、模型缺陷等諸多挑戰(zhàn)，未來在應用生成式人工智能時，需從加強頂層設計和統(tǒng)籌規(guī)劃、統(tǒng)一開發(fā)垂直領域大模型、構建基礎語料庫和數(shù)據(jù)庫、建立監(jiān)管框架等方面推進。