国民财富发展研究合作平台第三届“AI 金融”峰会圆满收官
2025年12月28日，国民财富发展研究合作平台（国研平台）第三届“AI+金融”峰会暨中国财富管理50人论坛2025年会在北京召开，邀请金融与科技领域的政府专家、院校学者和业界负责人展开深入交流，共同探讨人工智能技术在金融领域的创新应用。
中国财富管理50人论坛理事长、原银监会主席、证监会原主席尚福林，国研平台理事长、原国务院体改办副主任李剑阁，亚洲国际法律研究院联席主席、香港证监会前主席梁定邦，中国人民银行科技司司长李伟，中国证监会科技监管司副司长刘铁斌，以及工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行、浦发银行的相关负责人等来自金融与科技领域的近四十位行业专家出席会议并发言。
由中国财富管理50人论坛学术指导，国研平台联合多元投资主体共同发起设立的“金融投资联盟”在峰会上宣布正式成立。本次峰会由中国财富管理50人论坛学术指导，国民财富发展研究合作平台主办，华为公司、国泰基金提供支持。
会议致辞
尚福林在大会致辞中表示，当前新一轮科技革命和产业变革深入推进，以人工智能为代表的前沿技术加速演进，并不断向经济社会各领域渗透融合。对于金融业而言，这一轮技术变革的影响尤为深远。“AI+金融”既是技术命题，也是发展命题，更是治理命题。它蕴含着提升金融体系效率和韧性的巨大机遇，也伴随着新的不确定性和风险挑战。未来推进“AI+金融”健康发展，关键在于统筹好创新与规范、效率与安全。一方面，要积极拥抱变革，鼓励金融机构在依法合规的前提下积极探索；另一方面，要筑牢安全屏障，完善数据治理体系、内部控制流程和风险防控机制，切实维护金融安全。
李剑阁在致辞中认为，在金融领域，人工智能已从试点验证全面迈向了规模化落地、生态化协同的新阶段。对金融行业而言，人工智能将在三个维度持续释放价值。一是更好赋能金融服务提质增效。通过流程优化与智能决策，进一步提升金融机构的运营效率与服务能力。二是拓展金融服务边界。借助技术优势破解普惠金融、绿色金融、数字金融等领域发展中的痛点难点。三是催生金融新业态新模式。智能投顾、数字员工、跨境智能金融等创新形态将持续涌现。
主旨演讲
梁定邦在主旨演讲中认为，最近10年人工智能在很多地区和领域的应用都有重要进展，尤其在中国，每年增长率约30%。目前约85%的大型机构都在通过人工智能降低成本，提高客户满意度。人工智能正在重构金融服务的全链条，但在使用过程中，必须正视幻觉风险、偏差与公平性、可解释性不足、数据隐私和合规等四大挑战。2025年监管对数据完整性、可追溯性、双层标识提出了新的要求。在新的监管要求下，金融机构要主动提高AI在品牌提升、模型优化、敏捷更新等方面的能力。
李伟在演讲中表示，2025年是人工智能和金融双向赋能、深度融合发展的协同创新之年。金融业积极推动人工智能在金融领域深化应用，既积极服务内部用户，也审慎探索面客服务，在辅助办公、智能客服、信贷风控、合规审查等领域应用场景探索取得积极成效。李伟表示，在看到进展的同时，也要关注人工智能金融应用面临的挑战与风险，一是科技伦理治理亟待加强，二是模型同质化风险不容忽视，三是算法架构内在的缺陷难以根除，四是数据治理和安全面临挑战。此外，智能算力及其技术体系的兼容性、稳定性、供给可靠性也面临一定挑战。李伟强调，展望“十五五”，要充分认识人工智能的重要性和能力边界，积极稳妥、安全有序提升人工智能金融应用水平，加快健全与智能经济发展相适应的现代金融体系。
刘铁斌在演讲中表示，回顾2025，资本市场积极探索人工智能应用，呈现出良好的发展态势。同时，人工智能在资本市场的深化应用仍面临来自应用、监管和风险层面的挑战。面向“十五五”，构建规范、健康的资本市场人工智能生态体系的基本工作思路是，坚持促进创新与规范监管并重，尊重技术演进规律，从行业生态、机构生态和监管要求三方面协同发力，努力构建“合规有序、创新赋能、风险可控”的发展新格局。第一，构建促进人工智能健康发展的行业生态。第二，构建规范应用人工智能的机构生态。第三，严格遵守国家和行业监管要求。
主题演讲
交通银行副行长、首席信息官钱斌、浦发银行行长谢伟、邮储银行总工程师徐朝辉、华为金融系统部总经理赵蕊在主题演讲环节发言。
钱斌表示，AI能力的跃升正在引发指数级、系统性的变革，智算集群规模不断扩张，模型更新迭代周期不断缩短，开源与闭源的生态竞争进一步加剧，全球AI产业结构加速升级。今年以来，AI技术在金融业渗透的速度和深度前所未有，不仅全方位的提升服务效能和水平，也将从根本上重塑金融运行的逻辑与发展范式。交通银行立足金融服务实体经济的主责主业，全面实施“人工智能+”行动。一是建强智能基座、激活动力引擎；二是锚定价值创造，拓展应用场景；三是转变思维理念，创新经营模式。
谢伟认为，“十五五”期间，需要在金融行业完成三个关键升级。一是角色升级，从经济周期的“稳定器”到新质生产力的“孵化器”；二是模式创新，从规模驱动的广谱服务，到智能驱动的精准响应；三是动能升级，从AI应用的单点突破到核心驱动。人工智能与金融的融合，正推动金融业的价值创造逻辑发生根本性的变化，主要体现在三个维度。一是AI重构服务模式，推动智能化与生态化的建设；二是AI重构风控范式，加速实时预警与主动防范；三是AI重构金融普惠，助力服务深度触达。浦发银行愿与各方携手，共同打造一个技术共享、场景共创、价值共生的“AI+金融”新生态，赋能千行百业的数字化转型，为建设金融强国贡献力量。
徐朝辉提出，人工智能有助于破解银行高成本、弱体验、低效率和风控滞后的痛点。一是释放人力，聚焦高价值服务，将"重复劳作"变为"价值创造"；二是理解客户深层需求，对行为实时响应，从"同质推销"升级为"需求预判"；三是数据动态解析，实时关联，将"沉睡的数据"变为"决策金矿"；四是全息动态预警，反欺诈穿透，从"事后扑火"转向"事前防火"。金融机构稳妥有序推进人工智能应用，不仅为加快金融强国建设提供坚实支撑，更助力国家在全球竞争格局中主动出击、抢占先机。
赵蕊表示，大模型发展正进入Agentic时代，通过多个专业AI 智能体的协作，并调用外部工具，实现复杂任务的理解、规划和执行。AI对于金融机构是结构性变革并有望重塑竞争壁垒，华为在金融行业的AI战略规划是在Agentic时代使能金融AI从可用走向好用，聚焦为行业客户提供先进的昇腾算力底座、沉淀金融场景工程经验和能力的Agent开发和运行平台，以及AI人才培养服务。金融业作为强监管、高标准的行业，简单套用通用模型和外挂知识库的方式并“不可用”，真正的挑战在于工程化，华为正将这类工程能力沉淀至AI开发平台或转化为专业服务，帮助客户打造企业级AI开发流水线，构建整体组织的AI能力，完成更多AI场景的自我孵化，逐步实现业务的全面智能化升级。
主题论坛
在主题论坛环节，中国工商银行金融科技部总经理杨龙如、建设银行建信金科总裁成科、中国银行金融科技部总工程师，以及中国农业银行科技与产品管理局副总经理叶馥郁分别发表观点。
杨龙如认为，以智能体为代表的人工智能大模型技术，正在推动金融业从“+AI”向“AI+”的系统性变革。工商银行构建的“工银智涌”大模型技术体系，已经成为全行智能体创新、运行、协作的企业级数智基础设施。然而，在推动AI大模型规模化创新赋能的进程中，高质量数据集积累、业务模式变革、大模型应用风险管控等多方面均面临严峻挑战，需要采取系统性应对策略。一是重视模型训练方法运用，提升模型适配能力；二是探索知识工程化路径，加强行业知识沉淀转化；三是拥抱模式变革，积极探索企业超级智能体的应用；四是强化风险管控体系建设，稳慎推动直接对客服务。
成科介绍，建设银行“AI+金融”以“一个中心、两条主线、三大目标、四个体系、五项工程”为总体布局，持续提升智能化水平。以“帮得”个人客户经理助理、财富管理“AI虚拟专家”、对公信贷审批为例，建行通过AI助力客户经理、财富顾问与信贷审批人员，显著提升服务效率与客户覆盖范围，提升专业能力和风险控制水平，并推动业务流程重塑。未来，建行将围绕不同专业领域建设多个智能助手，通过协同联动的人机协作模式，进一步提升金融服务的效率与质量。
中国银行金融科技部总工程师认为，AI驱动下的银行业数智化转型趋势不仅体现在技术本身，更涉及客户服务、商业模式、运营方式的深层演变。未来属于将技术转化为真正客户价值和商业价值的机构。中国银行按照“搭平台、汇数据、促应用、防风险、建机制”的总体思路，构建算力、技术、数据3个核心平台，建立AI赋能和AI治理2套关键机制，打造智能问答、报告生成等6个典型标准化应用范式，由点及线带面，深化信贷、营销、运营、风控、审计、客服、办公和科技八大重点领域赋能，驱动全行数智化转型，服务高质量发展。他建议，在机制上守正创新，构建人机协同干预管控机制，坚持“先内后外”的应用策略；在安全上加快建设“监管-行业-产业-生态” 四位一体的安全防护体系，以“共建、共享、共治” 破解风险识别难题；在技术上与数据共生，为算法立规，积极共建金融领域高质量人工智能应用数据集，为行业大模型训练提供高质量的“数据算料”。
叶馥郁表示，“AI+金融”是金融业数字化智能化转型的必然选择。中国农业银行始终强调创新驱动发展，主动遵循科技应用持之以恒的客观规律，自提出数字化转型以来，广泛应用决策式AI，为现阶段安全拥抱生成式AI，推进智能化转型升级打好基础。在应用路径上，坚持人机协同和大小模型并用；在应用模式上，坚持场景驱动和因“景”制宜；在应用保障上，坚持AI开发应用与安全防护并举。展望未来，中国农业银行将始终以高水平安全为前提，以高质量数据供给为基础，以人工智能创新应用为发力方向，深入推进智慧银行建设，以数智技术赋能提升金融“五篇大文章”服务质效。
圆桌论坛 金融赋能科技创新
在“金融赋能科技创新”圆桌论坛上，农银投资董事长许多、建信投资董事长张明合、中国互联网投资基金董事长吴海、国寿股权总经理张蕾娣、君联资本首席运营官周宏斌作主题发言并互动交流。
许多介绍，农银投资始终坚持服务科技创新，自2020年起便开始探索通过债转股的方式开展科创领域投资，更在发展规划中将科技创新列为重点业务领域之一。截至目前，农银投资已累计投资科创项目超100个、规模超200亿元，主要聚焦新一代信息技术、高端装备制造、新能源汽车等战略性新兴行业，投放了一批有影响力和代表性的科创企业。下一步，农银投资将在AI算力芯片基础设施投资布局的基础上，朝着更加前沿的AI应用领域进军，以耐心资本更有力支持AI+高端制造、AI+医疗康养等优势领域，以金融力量推动我国人工智能产业加快技术突破、加速产业落地、构建全球竞争优势。
张明合提出，人工智能已经超越了单纯的技术创新范畴，正在成为一种基础性生产力，在更深层次、更广维度上推动经济结构的系统性变革。人工智能的独特之处在于跨行业、跨场景的渗透能力。这种基础性和普适性，决定了它将成为未来数十年间经济发展的核心引擎角色。AI投资的长期价值，归根结底取决于能否真正创造可持续的商业回报和社会价值，而非概念炒作与估值泡沫。只有坚守长期价值、夯实基础能力、平衡创新与风险，才能在这场深刻的技术变革中真正抓住机会、创造价值、推动产业可持续发展。
吴海表示，当前以数字化、智能化为主要特征的新一轮科技革命和产业变革加速突破，技术演进呈现出长周期、非线性和高度不确定性的特点。对于金融支持科技创新，应该始终坚持“补短板、锻长板、布前沿、优生态”。其中，“补短板”主要是加大布局有断链断供风险的基础软硬件；“锻长板”重点是投资助力数字技术进一步释放赋能增效作用；“布前沿”主要是围绕国家战略需要的前沿颠覆性技术进行持续投资；“优生态”关键是构建生态圈，探索“政策引导+资源对接+生态共建”的赋能新模式，为所投企业导入更多更好的创新资源。
张蕾娣表示，保险资金发挥长期资本价值赋能科技创新具有巨大潜力和重要意义。构建适应科技时代的专业化投资能力，是发挥保险资金优势赋能科技创新的基石。国有金融机构打造可持续发展的平台和机制关键在于四点，一是长久聚集优秀的人才团队，二是建立早期投资能力和平台，三是建立适当的容错机制氛围，四是平衡好国企要求和市场机制。
周宏斌认为，对于市场化GP来说，业绩是第一竞争力。君联资本一方面全力支持前台投资团队简单专注于一线投资，力争每年投中3-5个未来的超大价值优质项目，待其成长为产业龙头、链主企业后，这些大市值企业的产业影响力和高流动性才能给LP创造基于现金回款的较好业绩；另一方面，通过长期积累打造了成熟的中后台体系，有能力应对多元复杂LP的诉求，分担募资和常规项目的投后管理工作，从而使前台能够集中精力于最出色的项目。
金融投资联盟正式成立
在上午的峰会上，“金融投资联盟”（以下简称“联盟”）正式宣布成立。联盟由中国财富管理50人论坛学术指导，国民财富发展研究合作平台联合金融资产投资公司（AIC）、保险投资机构、国家大基金、地方引导基金、头部股权投资基金等多元投资主体共同发起设立，旨在通过会议活动机制，搭建金融与产业对接沟通桥梁，共同探索如何发展壮大长期资本、耐心资本，服务于科技创新和产业发展，构建“科技+资本+产业”投资生态。
在成立仪式上，尚福林，李剑阁，陈文辉、曹德云等嘉宾，与工银金融资产投资有限公司、农银金融资产投资有限公司、中银金融资产投资有限公司、建信金融资产投资有限公司、交银金融资产投资有限公司、招银金融资产投资有限公司、兴银金融资产投资有限公司等商业银行AIC、中保投资有限责任公司、国寿股权投资有限公司、新华资产管理股份有限公司等保险投资机构，以及中国互联网投资基金、君联资本等多元投资主体共同为联盟揭牌，见证这一金融赋能产业创新的重要时刻。
前沿对话 2026年AI最新趋势与产业协同
在前沿对话环节，阿里云智能集团副总裁、新金融行业总经理张翅、腾讯集团副总裁韩开创、火山引擎金融方案总经理刘俊、华为算力先遣队副总参谋长姚骏同台对话，分享对2026年AI最新趋势与产业协同的观点；恒生电子联合创始人刘曙峰主持。
张翅表示，阿里云的战略方向锁定“全栈AI云”与“全球化”，强调从底层芯片、基础设施到模型应用的完整体系构建。他认为，目前中美总体在不同模型领域能力上你追我赶、各有优劣，但在自动驾驶、具身智能等细分垂类领域中国已经展现出明显领先优势。关于算力，他判断未来推理算力需求将超过训练算力，呈现“倒置”趋势。在商业模式上，云与AI是互为飞轮的相互提升促进关系，金融Agentic AI落地并非简单的Tokens流量和Agent外挂逻辑，未来金融机构需构建“大飞轮驱动意图理解、小飞轮落实执行”的双轮体系，实现从辅助到深度协同的跨越，真正让AI融入专业工作流程。与“双飞轮”架构带来技术范式革新匹配，“生产级场景”的规模化落地更需要完整的解决方案构建一体化体系支撑。
韩开创认为，大模型正从技术工具演变为金融的“核心生产力引擎”，驱动服务从“人找服务”走向“服务懂人”，并深刻重塑投研、风控与产品形态。金融机构实现这一变革的关键，在于构建“通用”与“垂类”能力的深度协同：以通用模型为“通才”处理意图与规划，而将机构独有的业务逻辑与数据注入垂类“专家”，从而避免“千模一面”，构建难以复制的差异化优势。善用AI的机构，将定义未来金融。
刘俊介绍了火山引擎“豆包大模型×AI云原生=智能时代新引擎”的战略落地公式。豆包大模型在深度思考、上下文管理、多模态（语音/图片/视频等）理解和生成、智能体Agent能力和性价比上独具特色，日均Tokens使用量突破50万亿，居国内第一、全球第三，已有超过100家企业在火山引擎上累计 Tokens 使用量超过一万亿。传统 IaaS、PaaS、SaaS 分层规划的IT架构不再有效，以模型为中心的AI云原生架构正在形成，金融行业重点解决模型和智能体安全、智能体开发平台及多元AI算力的适配和管理问题。他特别提到，流量端正在发生变迁，大量金融需求转向AI App，金融机构应关注这一新流量入口。针对金融行业，实施“1-2-4”落地解决方案，覆盖智能体平台、营销和对客通用助手、以及银行保险证券消金等子行业的数字员工。
姚骏介绍全面智能化（All Intelligence）是华为的战略发展方向，其中一个重要环节是打造基于昇腾的算力底座，为世界提供第二选择。当前，AI算力的竞争重点，包括训练和推理两方面都已经从单卡性能转向集群性能。华为推出的大EP技术能够高效利用多机多卡推理，降低时延、提升吞吐量，降低推理成本，进一步推动大模型用的好、用的起。华为持续推动AI领域的开源开放，近期已实现昇腾算力使能层（CANN）和模型OpenPangu的开源，未来将长期坚持开源路线，并在生态建设上持续支持多样化的模型发展。姚骏认为，行业AI的算力需求远未饱和，金融领域有望成为继互联网之后的第二大AI应用高地。在行业应用中，大模型仅是系统的一部分，更高水平的行业智能需要结合行业经验，进行针对具体场景的模型构建。在金融领域，华为已推动“提示词工程-RAG-微调-智能体”四阶段范式的落地，助力垂直应用的发展。
圆桌论坛 AI时代金融行业基础设施建设
在“AI时代金融行业基础设施建设”圆桌论坛上，中国人民银行参事、清华五道口金融学院教授张健华，北京航空航天大学计算机学院教授李建欣，国民养老党委书记、总经理黄涛，广发证券副总经理、首席信息官辛治运，恒丰银行首席信息官徐彤分享观点并互动交流；国研平台技术总监金文成主持。
张健华分析了AI时代金融基础设施的三个层次：一是传统的金融基础设施，如支付清算、交易场所等；二是AI自身通用的基础设施，如大模型、算力、数据库等；三是AI时代的金融基础设施，包括AI赋能传统金融设施，以及为金融行业所用的通用AI基础设施。目前，金融领域的AI应用仍以“赋能”为主，尚未出现重塑现有金融功能的颠覆性基础设施。关于应对AI应用风险的建议包括：需防范模型幻觉、算法黑箱、算法共振及数据质量问题；应密切跟踪技术进步，提升科技监管能力，以应对AI可能加剧的风险传染和系统性风险，在发挥AI积极作用的同时，防控其负面效应。
李建欣表示，每个时代有新的技术作为引领。在AI、金融领域，近几年可以看到以下几个的长期趋势：一是大数据。智能的核心，就是数据、计算和连接，在这一方面，金融和AI有很多共性的技术和共同的语言；二是信息系统的更新；三是基础设施。AI离不开信息和计算机，是从计算机本身到“人、机、物”融合的计算过程，融合信息世界、物理世界和人类世界。金融的最终目标就是能否实现预测。AI产业也在不断变化变革，在这一过程中，序列和预测特别重要。
黄涛表示，AI可以扩大养老金融生产的可能性边界。需求、产品、产品服务、价值和情怀是养老保险的五个关键问题。国民养老利用AI技术分析养老金融需求，开发养老保险产品，提高产品服务。并和有关厂商合作推出了自己的AI模型，一是从养老金的管理和支付往前推理，推出了养老规划，超越了单独的养老产品；二是开发了简言；三是AI赋能精算，提高投资效率。
辛治运分析了目前AI最新的行业动态，他认为“十五五”规划中单独将科技自主自强列为主要目标，也特别强调了全面实施“人工智能+”行动，标志着AI的应用进入了深水区。金融业要全面落实实施“人工智能+”行动，推动智能化的转型。作为证券公司，应聚焦应用场景、推动建立行业公共的智能计算基础设施、加强风险防范措施。同时他结合广发证券的工作，讲述了在财经天玑智融、卖方投研、买方投研、AI辅助编程、数据中台五个方面的最新实践。
徐彤强调，当前AI在To B领域仍面临应用瓶颈但仍是一种发展趋势。AI 应用存在四种模式：基于高质量数据微调模型、借助AI优化业务流程、沉淀专家能力实现“AI普惠”，以及依托数字化基础创造新的业务模式。对恒丰银行而言，现阶段的策略是以AI作为员工的助手，通过本地化部署主机员工完成工作任务。
圆桌论坛 “AI+金融”高价值应用场景
在“‘AI+金融’高价值应用场景”圆桌论坛上，恒生电子联合创始人刘曙峰、中金公司首席信息官程龙、泰康资产首席信息官苟宏、易方达基金首席信息官刘硕凌、光大银行智能运营中心副总经理黄广明发表观点并互动交流，基煜基金董事长王翔主持。
刘曙峰表示，2025年大模型的产业应用取得实质性突破。以金融为例，场景集中体现交互入口、文档信息处理、客户服务等场景下，同时，大模型在代码生成环节的生产有效性也得到了印证。在智能体Agent的发展领域，有望在未来一年取得实质性的进展。在精准计算领域，传统小模型对结构化数据的处理能力不能也无需被替代，大小模型的混合使用可以是一种有效的方式。与此同时，大模型的幻觉问题无法从根本上消除，需要探索有效的边界并接受与大模型幻觉共存，在金融领域，这意味着AI在风险管理，投资决策等高价值部位的有效使用。大模型金融应用仍处于初级阶段，限制发展速度的主要因素包括私有化部署的有效性，业务的合规风险以及预算的约束。对很多机构而言，观望不失为一种有限策略，不必焦虑。从长期战略的角度看，底层技术的进步最终会改变商业模式和产业范式的基础架构，最新的观察是数据中台和AI中台的融合，以及所谓“本体”的业务逻辑模型，行业know-how的深度和抽象能力仍然是核心竞争力的来源。
程龙介绍，中金公司在应用大模型建设中，坚持“价值为纲、场景为王”，重点聚焦三类场景。一是提升运营效率降低成本，如投行文档智能撰写、销售服务、智能问答等；二是防控关键风险，如推出中金智阅文档审核方案，破解上市公司披露风险难题；三是产品创新，如对外推出“中金点睛”数字化投研服务。选择场景需要遵循 “小切口、大纵深、高密度、一体化”的原则，优先布局高业务价值、传统方法难解决、容错率适配的场景。他强调，AI作为一种新的生产力，需要生产关系的相应变化，来实现真正的释放。
苟宏表示，海外头部金融机构在算力、模型、人才和应用场景上的持续高强度投入，已形成一定先发优势。泰康资产作为国内领先的保险资管机构，业务结构复杂、资金来源多元、投资体系庞大，这既对科技能力提出更高要求，也为大模型深度嵌入复杂业务场景提供了现实土壤。泰康的AI落地策略包含三个方面：一是组织保障，构建融合业务专家、数据科学家、产品经理、工程研发等跨学科AI团队；二是技术平台，重点建设作为未来竞争壁垒的“大模型中台”；三是应用场景，已在资管全价值链探索超60个应用场景，显著提升投研生产力。苟宏强调，AI落地的瓶颈包括战略共识、资源投入、平台架构、高价值场景选择以及核心生产系统的适配能力，机构需基于自身禀赋寻找解决方案。
刘硕凌从长期技术研究和资管实践出发，认为AI正在推动资产管理行业迈向智能化，AI有望成为新的核心生产力。他表示，各国在大模型发展路径上各异，中国更强调性价比、场景和ROI，广泛采用领域模型、Agent等务实路线。未来企业需构建“数字大脑”与“数字四肢”协同体系，通过中训练塑造符合机构价值观的大模型，并以经济可行的方式部署智能体执行能力。刘硕凌同时强调，AI不仅是技术问题，更关乎组织和生产关系，业务与科技深度协同、形成“人机合一”的团队，才是AI真正释放价值的关键。
黄广明介绍了光大银行在人工智能领域的探索路径，光大银行较早以模型为核心设置组织架构，长期深耕决策式小模型，在信贷等业务中取得实际成效。随着大模型兴起，正加速从小模型向大模型转型，目前应用规模呈现快速增长态势。总体来看，现阶段人工智能仍以“岗位助手”为主要形态，通过构建覆盖全流程的助手矩阵，提升员工能力和运营效率。黄广明认为，人工智能对银行的影响主要体现在三方面：客户需求显著升级、银行能力同步增强，以及由此推动业务模式和组织模式向“流程银行”演进。同时，他强调必须高度重视模型风险、算力成本和合规问题，当前仍处于“人+模型”的协同阶段。AI的影响不同于以往技术升级，其在决策层面的潜力更具革命性，银行应在风险可控前提下积极行动、稳慎推进。
本次大会由CWM50秘书长刘喜元、财政部金融司原司长孙晓霞、中国人民银行参事纪敏、原中国保险资产管理业协会党委书记曹德云共同来主持。
