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　　当挪威主权财富基金（NBIM）的投资经理每日向AI系统询问其9000家被司的最新动态，当中国的信贷员借助AI为千里之外的山区农户敲定一笔过去难以想象的贷款，一个全新的金融图景正在全球同步展开。这不再是简单的“机器替代人力”，而是标志着一个更为深刻的“人机协同时代”的到来——人工智能正从边缘的辅助工具，演变为金融核心价值链中不可或缺的数字能力。

　　全球金融业对AI的拥抱，正沿着两条清晰而各具特色的路径疾速前行。一条是追求在成熟市场与专业体系内，实现决策效率的量子级跃升，比如以Anthropic和诸如挪威主权财富基金在内的西方金融主体为代表；另一条则是以中国“十五五”规划为导向的 “服务实体”路径，旨在以技术为杠杆，做好金融五篇大文章，并在此过程中重塑行业生态。这两条路径的交织与碰撞，共同定义了金融智能化的未来。

　　以Anthropic及其标杆客户挪威主权财富基金为代表的国际实践，其核心逻辑在于对存量专业能力的极致放大。这并非简单的流程自动化，而是一场由技术工具驱动、自上而下的系统性组织变革。

　　Anthropic推出的“Claude for Financial Services”并非通用聊天机器人应用在金融行业上，其本质是一个专为金融工作流设计的专业化操作系统。它的关键创新在于将强大的基础模型能力，通过预置连接器，无缝接入明晟（MSCI）、标普全球（S&P Global）、路孚特（Refinitiv）和晨星（Sustainalytics）等构成的实时数据生态。这意味着，分析师无需在十几个终端间切换、复制粘贴，便能直接指令AI完成“对比特斯拉与比亚迪最近季度的现金流与资本开支，并评估其扩产策略的可持续性”这样的复杂任务，实现将原本耗时4-5小时的跨平台研究，压缩至30分钟以内。这不仅是速度的提升，更是分析广度和深度的革命。人类分析师得以从繁琐的信息整合中解放，专注于更高层级的逻辑判断与决策。

　　挪威主权财富基金将这种技术潜力发挥到了极致。其做法远远超越了采购一套软件，而是发起了一场强制性的全员能力升级运动。公司要求所有670多名员工必须使用AI工具，并将AI应用能力与个人晋升、招聘挂钩。内部设立的“AI赋能”团队和“推广大使”，确保技术落地。这种强力驱动，使得AI不再是科技部门的尝试，而成为每位员工的基础生产工具，实践中取得了显著成效：16种语言的全球舆情监控分析时间缩短至10分钟，以及实现了每日追踪庞大投资组合的动态等。这种组织层面的激进拥抱AI，确保了技术投资能转化为真实的生产力复合增长。

　　在追求效率极限的同时，国际领先机构也设下了清晰的“护栏”。挪威主权财富基金确立了“人类最终决策”的铁律，AI不用于自主交易，并严格禁止员工向其输入实时交易头寸等核心机密。更有前瞻性的是，其将治理要求外化至被司，作为股东积极推动微软、苹果等科技巨头建立负责任的AI治理框架。这背后是西方金融业对AI应用的共识：金融的AI应用，应建立在严谨的安全、合规与伦理基础之上。Anthropic公司自身强调的“宪法AI”（Constitutional AI）原则，也正是为了回应这一行业级的需求。

　　相较于国际路径对“存量效率”的深挖，中国的“人工智能+金融”发展呈现出更鲜明的战略引领与场景驱动特征。其核心命题，是如何利用AI技术更好地服务“金融五篇大文章”，赋能实体经济，实现高质量发展。

　　“十五五”规划及相关金融科技政策为AI在金融领域的发展定下总基调是稳妥有序。这一路径强调在安全规范的前提下探索创新，其重点不仅在于技术本身，更在于构建健康可持续的行业生态。政策层面提出探索建设国家人工智能行业应用中试基地、推动智能算力共建共享等设想，旨在通过新型基础设施的公共属性，降低整个行业尤其是中小机构的创新门槛，避免重复建设和资源浪费。这是一种典型的基建规划与应用繁荣的中国式创新发展逻辑。

　　银行利用AI风控模型，将海量的弱特征和非结构化数据，如商户流水、物流信息和知识产权等，转化为信用资产，为数千万小微企业和个体户提供了一定额度内的自动化审批信贷服务。这解决了传统模式下服务成本与风险不可控的核心矛盾。在更广泛的领域，在绿色金融中，通过卫星遥感AI识别企业排污、能耗；在养老金融中，智能投顾提供个性化的稳健配置方案；在供应链金融中，实现全链条交易的透明化与动态风控。AI的应用提升金融服务的可得性与精准性。

　　在技术路径上，国内更倾向于发展垂直化的 “行业大模型” 。头部金融机构纷纷研发自己的金融大模型，其训练数据深度结合了国内的宏观经济数据、行业报告和监管文书等语境。与此同时，产学研协同共建的模式日益普遍。例如，一些地方联合金融机构、科技企业与高校，共同训练面向区域特色产业集群的信贷评估模型。这种路径虽在通用能力上可能不及国际顶级基础模型，但在特定场景下的专业精度、合规安全与文化适配性上具有优势。

　　纵观以上两条路径，其差异根源在于各自不同的发展起点与核心命题。国际路径立足于成熟金融市场与高度专业化的分工体系，其核心使命是借助人工智能对现有的分析、决策流程进行“减熵”和“提效”，可视为一场面向存量效率的“精耕”革命。可以比作是国际金融精英拥有了一个近乎无限数据处理与逻辑推理能力的“超级副脑”，目标是突破人类认知与时间的瓶颈，在投资、风控等核心领域做出更快、更深、更优的决策。挪威主权财富基金强制全员应用、将AI能力纳入考评的激进做法，正是这种“精英工具”思维推向极致的体现，其成果直接反映在投研效率成数量级的提升上。

　　反观中国路径，则深深植根于服务实体经济、弥补传统金融服务短板的宏观战略之中。它更像是一场面向增量包容的“拓荒”工程。其首要目标不是让顶尖更快更强，而是让过去难以被传统金融体系所识别、触达和服务的海量小微主体、绿色项目和科创企业，能够通过AI技术被看见、评估并最终获得服务。因此，中国的发展侧重自然落在了五篇大文章上，技术演进的逻辑也偏向于构建能够理解本土产业特征、适应区域差异、并满足严格合规要求的行业大模型与基础设施。这背后是国家层面对金融可得性与区域发展均衡性的深刻考量。

　　两条路径尽管起点与重心不同，却也有融合与趋同趋势。这种趋同现阶段首先体现在对可信AI与稳健治理的共同追求上。无论追求效率还是公平，金融业的根基永远是信用与稳定。因此，国际实践中强调的“人类最终决策”原则和算法可解释性要求，与我国“十五五”规划中强调的稳妥有序和安全规范在这个方面是一致的。比如挪威主权财富基金将AI治理要求延伸至其被投的科技巨头，而中国监管方则致力于完善AI在金融领域应用的法规与标准，两者实质上都在构建防范技术风险和确保金融系统长期稳健的隔离带。

　　其次，应用场景的纵深未来会趋同。当我国金融机构正在打磨的AI风控能力，正是未来进入智能投研、量化交易和复杂衍生品定价等传统上由国际机构主导的战场。与此同时，以国际资本也越来越重视利用AI分析气候变化、社会舆论等非结构化数据，以评估其庞大资产的长期ESG（环境、社会与治理）风险与机遇，这与中国的绿色金融发展思路不谋而合。可以说，AI都在向金融业务最复杂、数据最密集和价值也最高的决策环节汇聚。

　　展望未来，一个完整的“人工智能+金融”生态图谱将逐渐清晰：它既需要底层通用与专业大模型提供的强大认知与推理引擎这种国际路径的强项，也离不开与具体产业毛细血管深度融合的垂直场景模型与数据基础设施这种中国路径的实践。最终，成功的金融AI系统，不仅是一个能创造超额阿尔法或高效审批贷款的工具，更是一个可审计、可解释、公平稳健、并能促进金融资源更优化配置的新型基础设施，必然是一个能同时通过效率和责任双重考量的系统。