数字经济上升为国家战略，特别是生成式AI在2023年席卷全球，数字经济时代的金融业，面临前所未有的机遇。

在漫长的历史星河中，金融业一直站在数字化技术创新的前沿。作为数据密集型行业，自然率先体会到大模型带来的价值。

AI的奥本海默时刻到来，如何抓住科技变革的时代窗口，成为了各金融机构的必修课。

金融机构的数智化转型，数字金融实现的技术路径，平台经济的创新与数字金融的监管及治理皆在其中。

在2022年，北京商报发布了金融数字化报告。不旋踵，大模型横空出世，金融数智化迅速从远景变为近景。从数字化到数智化，一字之差，一字之跃。

从经济角度计量，整个金融业的数字化进程并非匀速；从技术角度讲，催化剂的出现会加速行业从数字化驶向数智化，成为行业由近及远、由表及里的转型跳板。

相比于元宇宙、区块链等技术，大模型是多年来对金融业影响最为直观的催化剂，其最大的优势就在于增强学习的过程。

在金融场景下，这种优势所带来的创造性，超越了过往数字化的机械性，深入到垂直领域，意味着一场生产模式和运作效率的变革。

金融大模型之所以被称为“塔尖技术”，其实际价值不仅在于技术和合规，更在于海量的数据积累和强大的领域经验推演。

银行最在意的客户服务和风险监控的场景，券商最看重的智能决策场景，恰好是辨别式AI与生成式AI各自擅长的领域。

过去大半年时间，互联网大厂悉数入局，银行、券商等金融机构也纷纷下场。

大风起于青萍之末，巨浪成于微澜之间。

随着各地针对人工智能产业布局的不断提速，以大模型为代表的人工智能应用此起彼伏，并逐渐成为角逐产业新赛道的关键要素。

金融数智化的核心，一方面激发数据要素的创新价值，同时在使用数据的过程中确保数据安全与保护市场主体隐私。

金融业数字化曾经历过对数据的跑马圈地，随着金融大模型深入应用，数智化则意味着“采数”“存数”之后如何安全“保数”、智能“用数”，由此衍生的数字鸿沟、隐私边界、技术排斥、算法歧视等科技治理伦理引发监管部门关注。

为适应金融数智化转型发展趋势，政策必须与时俱进。金融机构也需要与监管部门及时沟通、信息畅达，共同推动相关机制建设，重在解决金融科技发展不平衡不充分，促进金融与科技在安全合规的前提下深度融合。

未来，从消费互联网到物联网、供应链和产业互联网，数字金融将有更多突破方向。数字化和智能化注入金融服务的全流程，数据思维贯穿业务运营的全链条，将推动我国金融科技实现整体水平与核心竞争力跨越式提升。

金融业紧紧凝视AI的时代，能看到什么？

凡是应该数字化的，都将被数字化。凡是应该智能化的，都将被智能化。从数字化到数智化，构建数据为中心的现代金融服务体系，是数字经济对金融业的时代要求。