十五五规划纲要出炉 | 金融企业如何跨越“数据+AI”的转型鸿沟？

AI前线

03.19 13:42

政策概览：十五五规划中的金融数智化新坐标

十五五规划纲要的第四篇《深入推进数字中国建设 提升数智化发展水平》中明确指出，要把握数字化、网络化、智能化发展大势，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。这意味着，金融行业的信息化建设已不再是简单的系统上云或流程线上化，而是要进入以“人工智能 +”为核心的智能决策时代。规划强调深化拓展“人工智能 +”，并将其与科技创新、产业发展深度融合，预示着 AI 将从辅助工具逐渐转变为金融业务的核心系统，驱动风控、投研、营销等核心环节的重构。

算力 + 算法 + 数据：铁三角底座

在行动升级层面，规划构建了“算力 + 算法 + 数据”的铁三角底座。第十二章《强化算力算法数据高效供给》中专门提出“强化算力算法数据高效供给”，这也为金融数智化奠定了坚实的基建基础。纲要中提出，统筹布局、有序建设算力设施，推进算力资源规模化、集约化、绿色化、普惠化发展。加快国家枢纽算力设施集群建设，支持有条件地区根据低时延场景需求适度发展算力，推进云边端协同发展。加强高性能高质量智算资源供给，论证建设超大规模智算集群。推进算力设施市场化建设运营，支持通过政府购买算力服务、算力租赁等多种方式满足算力需求，创新发展标准化可扩展的智算云服务。推动绿色电力与算力协同布局。加强全国一体化算力监测调度，提升算力接入和精准匹配能力。加快培育自主可控、协同运行的软硬件生态。提升算力普惠易用水平，降低中小企业用算成本。这将推动解决金融领域大模型训练与推理的能源与算力瓶颈。

加快突破人工智能基础理论和核心技术，推进人工智能模型架构改进、算法优化，强化“模芯云用”协同创新。构建任务导向、灵活授权、跨域协同的算法创新组织模式，加快研究更加高效的模型训练和推理方法。鼓励多模态、智能体、具身智能、群体智能等技术创新，探索通用人工智能发展路径。推动通用大模型和行业专用模型同步发展，依托高价值场景推动模型应用落地和迭代升级。建立健全模型能力评估体系。这些技术在金融场景的应用存在着巨大的机会。

在数据供给方面，规划特别强调加快建设人工智能语料库，深入开展“数据要素×”行动，这将促进金融等领域建设高质量数据集。

企业的痛点：蓝图已绘，能力何来？

政策的风向标已经指向“数智化”，但对于广大银行、证券、保险及投资机构而言，转型之路往往卡在“人”与“数据”的断层上。

首先是认知鸿沟的问题，面对规划中提及的智能体经济、模芯云用、可信数据空间等新概念，管理层是否具备足够的战略视野？如何将国家宏观战略转化为机构内部的微观执行路径，是许多决策者面临的难题。

其次是技能断层的挑战，规划要求面向金融等领域建设高质量数据集，这需要既懂金融业务逻辑、又懂数据治理与 AI 工程的复合型人才。然而现状却是，懂业务的不懂大模型微调，懂算法的不懂金融风控合规，这种复合型人才的缺失成为了转型的最大瓶颈。

此外，场景落地难也是企业普遍面临的困境。虽然规划鼓励智能原生新模式新业态，但在实际应用中，如何让 AI 从简单的聊天机器人进化为能独立完成复杂投研报告、实时风险预警的智能员工，并非易事。这不仅是技术采购的问题，更是组织流程再造的挑战。许多机构购买了先进的算力和服务，却因内部缺乏能够驾驭这些工具的人才，导致技术闲置或应用浅层化。

如何将“十五五”的政策红利转化为组织的核心竞争力，是一场涉及战略认知重塑、技术能力升级、业务场景重构的系统性人才工程。

极客时间企业版将用行动助力金融强国建设

从“十四五”的数字化探索，到“十五五”的数智化全面爆发，中国金融业已站在历史性的转折点上。规划中描绘的智能经济新形态与金融强国蓝图，技术可以引进，算力可以租赁，但组织的学习能力和人才的密度，决定了金融机构能否在这波浪潮中抢占制高点。

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