大数据与金融科技的深度融合
在金融科技领域，大数据技术的应用正以前所未有的速度推动行业变革。深交所建设运营的证券期货业金融科技研究发展中心（深圳）在2023年课题结题暨2024年课题开题报告会上，展示了其在自然语言处理、机器学习、大数据、流程自动化等前沿科技领域的创新成果。2024年，行业课题立项127项，其中大模型创新应用的立项课题数量达48项，成为研究重点。
大模型在金融领域的三大应用场景
- 业务运营：大模型通过分析海量数据，优化业务流程，提升运营效率。例如，通过机器学习算法预测市场趋势，帮助金融机构做出更精准的决策。
- 合规风控：利用自然语言处理技术，大模型能够自动识别和监控潜在风险，确保金融交易的合规性。这大大降低了人工审核的成本和错误率。
- IT运营：大模型在IT运营中的应用，主要体现在自动化运维和故障预测上。通过分析系统日志和性能数据，大模型能够提前预警潜在问题，保障系统稳定运行。
政策支持与资本市场“科技叙事”
中国证监会主席吴清在十四届全国人大三次会议经济主题记者会上提到，证监会将积极研究、不断完善支持新质生产力发展的体制机制和产品服务体系，包括加快健全专门针对科技企业的支持机制，大力度培育长期资本、耐心资本，加大支持科创的金融产品服务供给。这些政策为金融科技的创新提供了坚实的后盾。
人工智能与资本市场的互动
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰表示，我国算力已经可以支持千亿级参数甚至更大规模的模型训练。算法方面，各家在已知算法领域你追我赶，水平相当。这一波大模型的产业红利，中国有望率先抓住，但更重要的是构建长期主义精神的源头技术创新基础。
金融科技创新的区域实践
济南市委金融办主办的2025年首场“海右路演”活动，展示了金融科技在区域层面的创新实践。通过“泉融通”平台，济南市为全市企业提供“一站式”金融服务，实现让“数据多跑路，企业少跑腿”。平台自上线以来，已入驻金融机构113家、上架金融产品408款，累计放款315亿元。
路演活动与金融科技的结合
路演环节中，多家企业展示了在工业母机、基建新材料等领域的创新成果，并与投资机构代表进行了面对面的沟通。济南市通过构建“六专四价”科创金融工作体系、发布两项科创金融地方标准、创新“金融辅导+科技辅导”双轮驱动模式，推动金融业服务实体经济质效显著提升。
未来展望：大数据与金融科技的协同发展
随着大模型基础设施建设的纵深推进，如何在应用端落地，更好地释放AI赋能千行百业的巨大潜力成为了许多企业家关心的话题。全国人大代表、东方财富董事长其实建议，在场景层面，可考虑率先鼓励政府机构、国有重点企业、行业领军企业等主体开放更多“首试首用”场景，激发场景化的应用创新活力。
数据治理与模型优化
在数据层面，可考虑由监管部门牵头归集各行业头部企业的专业领域数据，利用“数据沙盒”工具，在数据“可用不可见”的原则下为企业有序开放，优化模型落地应用效能。数据显示，GPTs商店中70%的AI Agent产品生命周期不足30天，且同质化严重。因此，应用端的突破创新需要更加多元的落地应用服务群体。
结语
大数据与金融科技的深度融合，正在重塑金融行业的未来。深交所的前沿探索与实践，不仅为行业提供了宝贵的经验，也为中国金融科技的创新发展注入了新的动力。随着政策的支持和技术的进步，我们有理由相信，大数据将在金融领域发挥更大的作用，推动中国金融科技走向世界前列。
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