快消品消费经济 数字经济崛起为国家战略，尤其是2024年生成式AI席卷全球，数字经济时代的金融业面临前所未有的机遇。 在银河系的悠久历史中，金融行业始终走在数字技术创新的前沿。 作为数据密集型行业，率先体会到大模型带来的价值是理所当然的。
随着人工智能奥本海默时刻的到来，如何抓住技术变革时代的窗口，成为所有金融机构的必修课。
金融机构的数智化转型、数字金融的技术路径、平台经济的创新、数字金融的监管治理等都在其中。
2024年，《北京商报》发布了关于金融数字化的报道。 没有回头，大模型诞生了，金融数智迅速从长期愿景转变为近期愿景。 从数字化到数智化，一个词的区别与一个词的飞跃。
从经济角度来看，整个金融行业的数字化步伐并不统一从技术角度来看，催化剂的出现将加速行业从数字化向数智化转型，成为行业从近到远、从表面到内部转型的跳板。
与元宇宙、区块链等技术相比，大模型多年来一直是冲击金融业最直观的催化剂，其最大的优势在于提升学习习的过程。
在金融场景中，这种优势带来的创造力超越了过去数字化的机械性，渗透到垂直领域，这意味着生产模式和运营效率的改变。
金融模型之所以被称为“尖顶科技”，不仅在于技术和合规性，还在于海量数据的积累和强大的领域经验。
银行最关心的客户服务和风险监控场景，以及券商最看重的智能决策场景，恰好是判别式AI和生成式AI各自擅长的领域。
近半年来，各大互联网公司纷纷入市，银行、证券公司等金融机构也纷纷倒闭。
大风在绿色的平局结束时升起，巨大的波浪成为波浪之间。
随着各地人工智能产业布局的不断加快，以大模型为代表的人工智能应用来来去去，逐渐成为行业新赛道竞争的关键要素。
金融数智化的核心，一方面是激发数据要素的创新价值，另一方面是保障数据安全，保护市场主体在数据使用过程中的隐私。
随着金融模型的深入应用，数智化是指在“数据采集”和“数据存储”之后，如何安全地“保护数据”和“使用数据”，由此产生的数字鸿沟、隐私边界、技术排斥、算法歧视等科技治理伦理问题引起了监管部门的关注。
为了适应数智化金融转型的发展趋势，政策必须与时俱进。 金融机构还需要及时与监管部门沟通，提供畅通的信息，共同推进相关机制建设，着力解决金融科技发展的不平衡和不足，在安全合规的前提下，推动金融科技深度融合。
未来，从消费互联网到物联网、第一链、产业互联网，数字金融将有更多突破。 将数字化、智能化注入金融服务全流程，数据思维贯穿于业务运营全链条，将推动我国金融科技整体水平和核心竞争力实现跨越式提升。
在AI时代，金融业能以紧绷的目光看到什么？
所有应该数字化的东西都会被数字化。 所有应该智能的东西都会智能化。 从数字化到数智化，构建以数据为中心的现代金融服务体系是数字经济对金融行业的要求。
北京商报评论员 陶峰