金融行业数据资源富集、业务场景丰富、智能化需求迫切，是人工智能应用的重要阵地。随着大模型等技术快速发展，人工智能正深度嵌入金融业务流程，推动金融运营、服务和管理体系系统性重塑。
江苏科教资源丰富、产业体系完备、金融业态健全、应用场景广阔，在人工智能与金融融合发展方面起步较早、基础扎实、支撑有力，已形成较为完整的创新生态和协同发展格局，具备率先探索、率先突破的有利条件。
实体经济与金融生态协同向好。江苏是经济大省、制造业强省，经济体量长期稳居全国前列，产业门类齐全完备，涵盖先进制造、高端装备、生物医药等重点领域，各类市场主体数量突破千万户，其中高新技术企业、专精特新企业数量位居全国前列，为金融产品创新、服务模式迭代和业态升级提供了丰富多元的应用场景，也催生了多层次、个性化的金融服务需求。与此同时，全省现代金融机构体系日趋完善，银行、证券、保险等各类金融主体集聚发展、业务活跃，长期以来在服务实体经济过程中，沉淀积累了海量数据资源，包括交易数据、企业经营数据、客户行为数据、主体征信数据等，为人工智能模型的训练、算法优化和迭代升级提供了宝贵的“数据燃料”。
算力基础设施支撑有力。算力是人工智能发展的核心生产力。江苏超前谋划、系统布局算力基础设施，落地成效显著，为金融领域人工智能应用提供了坚实支撑。截至2025年底，全省算力总规模达到88.29EFLOPS，算力供给能力持续跃升，整体发展水平位居全国前列。区域算力布局呈现多点开花、协同互补的良好格局，南京建成全国首个与国家算力网深度协同联动的城市级算力平台，打通跨区域算力调度、数据互通的关键通道；苏州、无锡、常州聚焦智能算力建设，持续扩容算力集群、升级硬件设备，重点赋能金融科技、产业数字化等核心领域；连云港悟空智算中心成功纳入国家算力强基工程，成为国家级算力布局的重要节点。目前，国家算力网、数联网试点工作在江苏扎实推进，省级一体化算力调度平台加快规划建设，逐步构建起统筹调度、互联互通、安全可控的算力服务体系，为金融领域人工智能研发、模型训练、场景落地提供了稳定、安全、高效的算力保障。
区域创新与政策体系日趋完善。江苏坚持省市联动、上下协同，不断完善人工智能与金融融合发展的政策体系，优化创新生态，推动各地错位发展、协同发力。省级层面先后出台数字经济发展行动计划、“人工智能+”专项行动方案等一系列政策文件，从顶层设计上明确“人工智能+金融”新业态的发展路径、重点任务和保障举措。南京、苏州、无锡、常州等重点城市立足自身产业基础和金融禀赋，紧跟省级战略部署，配套推出专项扶持政策、应用激励政策和试点落地细则，从载体建设、项目引进、企业培育、场景开放等方面精准赋能，推动各项创新举措落地生根。苏州获批国家金融领域生成式人工智能应用试点，聚焦中小微企业融资等重点领域，加快建设人工智能中试验证平台，打通技术测试验证、场景适配和成果转化链条。
产学研用融合创新初见成效。江苏深化产学研用融合，整合高校、科研院所、金融机构和科技企业等各方资源，搭建高水平创新载体，推动人工智能在金融领域的技术成果转化应用。全省先后建成数字金融重点实验室、人工智能金融应用创新平台、金融可信数据空间等一批高能级科研平台，集聚了一批顶尖科研人才、行业专家和技术团队，聚焦“人工智能+金融”关键核心技术攻关、应用模式创新等重点领域持续发力。江苏银行“智慧小苏”大模型、华泰证券智能投研平台、江苏农商联合银行智能风控系统等一批成果广泛应用于数百个业务场景，大幅提升了金融服务效率、风险防控能力和精细化运营水平。
为实体经济服务是金融的天职和宗旨。让金融更好服务科技创新、先进制造、绿色发展等领域，江苏必须把人工智能赋能金融创新摆在更加突出的位置，抢抓数字经济发展机遇，以科技强金融、以金融促发展，在服务国家战略中展现责任和担当。
加强顶层设计，健全协同推进机制。加快制定省级“人工智能+金融”融合发展专项实施方案，明确目标任务、实施路径和责任分工，补齐专项政策短板。建立安全与发展并重的治理框架，由金融管理部门牵头，会同网信、发改、科技、工信、数据等部门，研究制定算法透明、公平公正、可审计可追溯的地方评价规则。推动成立“人工智能+金融”行业发展联盟，完善全流程标准和自律规范，在合规前提下鼓励创新，实现规范与发展互促共进。
激活数据要素，打通共享应用堵点。数据是人工智能的核心生产要素。依托金融可信数据空间、融资信用服务平台等载体，运用区块链等技术，在安全可控、“可用不可见”前提下，推动政务数据、公共数据与金融数据合规融合。支持行业协会搭建普惠金融、绿色金融数据合作联盟，探索市场化数据共享机制。针对高质量数据集不足问题，出台激励政策，引导金融机构、科技企业、高校联合开展数据清洗、标注与标准化，共建行业专用数据集，为垂直领域大模型筑牢数据基础。
建设专属算力，降低机构创新成本。针对金融行业高安全、低时延、强合规的算力需求，以及中小机构算力投入压力大的实际，依托全省算力调度平台，建设金融行业专属智算中心和共享服务平台。通过算力补贴、普惠定价等方式，减轻中小金融机构研发训练成本。引导金融机构聚焦主业场景，依托公共算力开展轻量化模型优化和应用创新，避免重复投入、提升创新效率。
深化场景落地，打造标杆示范引领。推动人工智能从辅助工具向核心业务渗透，改变智能客服、流程自动化等浅层应用偏多的现状。探索设立省级“人工智能+金融”监管沙盒，在风险可控前提下，支持智能信贷、供应链金融、智能投研、保险智能核保理赔、风险智能监测等重点场景先行先试。支持头部银行打造智能化普惠金融服务标杆，支持头部证券企业深化智能投研、量化交易、合规风控应用，培育一批全国领先的智慧金融机构。
完善创新生态，强化人才与平台支撑。着力解决创新“有高原、缺高峰”问题，加大领军企业培育和引进力度，强化产业链协同。积极争取国家级人工智能实验室、金融领域人工智能中试验证平台等落地江苏。建立常态化跨部门协同机制，定期开展场景对接、技术交流、成果转化活动。深化校地合作和产教融合，支持高校加强人工智能与金融交叉学科建设，共建实训基地，培养复合型人才。完善人工智能领域高端人才引育政策，形成技术攻关、场景孵化、标准制定、人才供给的良性循环。
统筹发展安全，完善防控与治理机制。人工智能与金融深度融合需始终把安全摆在首要位置，将风险防控贯穿技术研发、场景应用、运营管理全链条，构建全方位智能化安全体系。强化大模型全生命周期管理，完善全流程管控机制，提升模型可解释性与稳定性，防范决策偏差和顺周期风险。同时，加强监管科技运用，建设智能化金融监管平台，健全联防联控和应急处置机制，以高水平安全护航金融领域人工智能应用高质量发展。
（作者系江苏农商联合银行战略发展部副总经理、高级经济师）
责任编辑：张宁
