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　　据央行公众号消息，2023年12月18日，金融科技发展奖评审领导小组会议召开。中国人民银行副行长张青松主持会议，中国证监会李超出席会议。

　　据央行公众号消息，2023年12月18日，金融科技发展奖评审领导小组会议召开。中国人民银行副行长张青松主持会议，中国证监会李超出席会议。会议共评定193个获奖项目，其中一等奖16项，二等奖70项，三等奖107项，涵盖自主创新、“数智”经营、科技赋能、风险防控等多方面内容。会议指出，中央金融工作会议提出要加快建设金融强国，做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。金融业要坚决贯彻落实党中央决策部署，推动高水平科技自立自强。要加强行业交流互鉴，推动共同发展。

　　据中研普华产业研究院出版的《2023-2028年中国数字金融市场深度全景调研及投资前景分析报告》统计分析显示：

　　数字金融的发展将对金融行业产生深远的影响。眼下，大量的金融机构还在依靠分支机构获客，依靠专业员工提供投资和银行服务。而业内人士分析，在数字金融助力下，未来金融机构的竞争力将不在于资产规模leyu·乐鱼全站、分支机构数量和金融从业人数，而是取决于金融数据库的规模，以及相应算力的强弱。

　　当前，人工智能大模型的发展仍需要突破两大瓶颈——数据和算力。颖投信息科技(上海)有限公司碳中和业务副总裁海舟分析说，现实中，一些数据的可得性非常差，包括绿色金融相关的一些数据。“因为企业披露的数据远远不够。大部分企业出于各种因素的考量，披露的数据都有所保留。”海舟认为，如果只是统计十几二十家企业，银行可以逐一上门调查，但对成百上千家企业，甚至有银行的绿色金融业务相关企业达到10万家以上。当面对这种规模的企业数量，通过向每家企业发放问卷，让企业填报自己的碳数据是非常不可行的。在这种情况下，只有借助于大模型算法来帮助金融机构实现大批量、高效，并且更为精准的信贷投放。

　　“以可持续金融数据为例。”北京秩鼎技术有限公司创始人、CEO刘相峰分析，可持续金融数据范围大，处理成本较高leyu·乐鱼综合，基于大量人工智能技术的自动处理和手工处理的结合，可以大幅度提高可持续金融数据的处理效率和准确率。

　　业内人士认为，为了支持分布式架构、大数据、人工智能等金融科技的运用，不少金融机构当前已初步具备相应的算力基础。但对于生成式人工智能的训练来说，金融机构的算力储备远远不足，鉴于发展算力中心的巨大成本以及金融机构落地生成式人工智能多采用外部采购大模型的情况，未来金融机构的算力建设仍有待投入。

　　另外，由于人工智能模型训练用的数据集来源分布广泛，质量参差不齐，原始数据需要经过多次清洗加工，训练过程还需要进行人工标识和校准，这些均需专业人员完成。当前虽然拥有海量数据，但标识库质量等仍然难以满足模型训练需求。业内专家建议，有关部门需尽快规划专项资金并制定引导政策，抓紧扶持相关产业发展，助力人工智能发展。

　　新的环境下，数字化转型已经成为金融发展的重要趋势，金融科技升级到新的高度，数字金融正在加速推动银行业利用数字化手段，更好服务经济社会高质量发展。

　　进入经济发展新阶段，以信息技术驱动的数字金融，将成为未来中国经济增长摆脱困境、寻求内生增长动力的关键。

　　未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《2023-2028年中国数字金融市场深度全景调研及投资前景分析报告》。由中研普华研究院撰写，本报告对我国数字金融行业的供需状况、数字金融发展现状、数字金融子行业发展变化等进行了分析，重点分析了数字金融行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、数字金融行业的发展建议、数字金融行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。数字金融报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

　　数字金融行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，分析数字金融未来的政策走向和监管体制的发展趋势，挖掘数字金融行业的市场潜力，基于重点细分市场领域的深度研究，提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

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