十五五規劃綱要出爐 | 金融企業如何跨越“數據+AI”的轉型鴻溝？

政策概覽：十五五規劃中的金融數智化新坐標

十五五規劃綱要的第四篇《深入推進數字中國建設 提升數智化發展水平》中明確指出，要把握數字化、網絡化、智能化發展大勢，促進生產方式深層次變革和生產力革命性躍遷。這意味著，金融行業的信息化建設已不再是簡單的系統上云或流程線上化，而是要進入以“人工智能 +”為核心的智能決策時代。規劃強調深化拓展“人工智能 +”，并將其與科技創新、產業發展深度融合，預示著 AI 將從輔助工具逐漸轉變為金融業務的核心系統，驅動風控、投研、營銷等核心環節的重構。

在行動升級層面，規劃構建了“算力 + 算法 + 數據”的鐵三角底座。第十二章《強化算力算法數據高效供給》中專門提出“強化算力算法數據高效供給”，這也為金融數智化奠定了堅實的基建基礎。綱要中提出，統籌布局、有序建設算力設施，推進算力資源規模化、集約化、綠色化、普惠化發展。加快國家樞紐算力設施集群建設，支持有條件地區根據低時延場景需求適度發展算力，推進云邊端協同發展。加強高性能高質量智算資源供給，論證建設超大規模智算集群。推進算力設施市場化建設運營，支持通過政府購買算力服務、算力租賃等多種方式滿足算力需求，創新發展標準化可擴展的智算云服務。推動綠色電力與算力協同布局。加強全國一體化算力監測調度，提升算力接入和精準匹配能力。加快培育自主可控、協同運行的軟硬件生態。提升算力普惠易用水平，降低中小企業用算成本。這將推動解決金融領域大模型訓練與推理的能源與算力瓶頸。

加快突破人工智能基礎理論和核心技術，推進人工智能模型架構改進、算法優化，強化“模芯云用”協同創新。構建任務導向、靈活授權、跨域協同的算法創新組織模式，加快研究更加高效的模型訓練和推理方法。鼓勵多模態、智能體、具身智能、群體智能等技術創新，探索通用人工智能發展路徑。推動通用大模型和行業專用模型同步發展，依托高價值場景推動模型應用落地和迭代升級。建立健全模型能力評估體系。這些技術在金融場景的應用存在著巨大的機會。

在數據供給方面，規劃特別強調加快建設人工智能語料庫，深入開展“數據要素×”行動，這將促進金融等領域建設高質量數據集。

與此同時，規劃賦予了金融業新的戰略使命，即科技金融與金融強國的雙向奔赴。第二十章提出“加快建設金融強國”，并明確要大力發展科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融。與此同時，規劃特別提到構建同科技創新相適應的科技金融體制。

企業的痛點：藍圖已繪，能力何來？

政策的風向標已經指向“數智化”，但對于廣大銀行、證券、保險及投資機構而言，轉型之路往往卡在“人”與“數據”的斷層上。首先是認知鴻溝的問題，面對規劃中提及的智能體經濟、模芯云用、可信數據空間等新概念，管理層是否具備足夠的戰略視野？如何將國家宏觀戰略轉化為機構內部的微觀執行路徑，是許多決策者面臨的難題。其次是技能斷層的挑戰，規劃要求面向金融等領域建設高質量數據集，這需要既懂金融業務邏輯、又懂數據治理與 AI 工程的復合型人才。然而現狀卻是，懂業務的不懂大模型微調，懂算法的不懂金融風控合規，這種復合型人才的缺失成為了轉型的最大瓶頸。

此外，場景落地難也是企業普遍面臨的困境。雖然規劃鼓勵智能原生新模式新業態，但在實際應用中，如何讓 AI 從簡單的聊天機器人進化為能獨立完成復雜投研報告、實時風險預警的智能員工，并非易事。這不僅是技術采購的問題，更是組織流程再造的挑戰。許多機構購買了先進的算力和服務，卻因內部缺乏能夠駕馭這些工具的人才，導致技術閑置或應用淺層化。如何將“十五五”的政策紅利轉化為組織的核心競爭力，是一場涉及戰略認知重塑、技術能力升級、業務場景重構的系統性人才工程。

極客時間企業版將用行動助力金融強國建設

從“十四五”的數字化探索，到“十五五”的數智化全面爆發，中國金融業已站在歷史性的轉折點上。規劃中描繪的智能經濟新形態與金融強國藍圖，技術可以引進，算力可以租賃，但組織的學習能力和人才的密度，決定了金融機構能否在這波浪潮中搶占制高點。在這條通往數智化強國的征途中，極客時間愿與萬千金融企業同行，將國家指明的 AI 發展藍圖，轉化為組織內部實實在在的數智人才紅利。

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