專題:2024三亞·財經(jīng)國際論壇
“2024三亞·財經(jīng)國際論壇暨第四屆三亞財富管理大會”于12月1日在三亞舉辦。中國銀行原行長李禮輝出席并演講。
談及海南自由貿(mào)易港建設(shè)當(dāng)中的結(jié)構(gòu)性金融創(chuàng)新,李禮輝表示,金融是自由貿(mào)易港的關(guān)鍵和核心要素,應(yīng)該特別關(guān)注中長期的金融變革大趨勢,抓住戰(zhàn)略機遇。
第一個機遇是老齡社會當(dāng)中的養(yǎng)老金融和財富管理。李禮輝介紹,我國正加速進入老齡社會,去年末60歲以上人口約2.97億,占全國人口的21%,到2035年60歲以上人口將達到4億占比超過30%,2023年中國人均壽命77歲,其中上海、北京地區(qū)平均壽命超過了83歲,海南的平均壽命是80歲。
“按照上述數(shù)據(jù),目前大約三億國人,十年以后差不多四億國人,退休以前有十到二十年的養(yǎng)老金融培育期,退休以后有20年的養(yǎng)老金融延續(xù)期”,李禮輝說,養(yǎng)老金融屬于雙向延伸的金融業(yè)務(wù),可以成為一個超大群體、超長周期、超級規(guī)模的金融市場。
李禮輝指出,目前我國已經(jīng)建成廣覆蓋的社會保障體系,但養(yǎng)老理財投資者、長期養(yǎng)老儲蓄的存款人數(shù)、商業(yè)養(yǎng)老金開戶數(shù)只有區(qū)區(qū)的47萬、20萬和59萬,“數(shù)量太低了”。 我國高收入群體可以獲得與家庭資產(chǎn)和支付能力相匹配的老齡生活護理和醫(yī)療服務(wù),但是面向中間偏上和中間收入群體的中端養(yǎng)老服務(wù)、養(yǎng)老金融遠遠不足。面向中間偏下和低收入群體的普惠型養(yǎng)老金融、養(yǎng)老服務(wù)更加欠缺。
此外,財務(wù)管理賦予養(yǎng)老金融保值增值、財富傳承的重要職能。按照中國銀行業(yè)協(xié)會的數(shù)據(jù),中國人可投資的資產(chǎn)規(guī)模,2022年是人民幣278萬億元,年復(fù)合增長的速度是7%。今年年底預(yù)計將超過300萬億元,可投資1000萬元以上的高凈值的人群是316萬。“估計今年年底可能數(shù)量會更多一點,年復(fù)合的增長率是11%。所以,我們看到財富管理是一個規(guī)模巨大,而且高速成長的市場”,他說。
不過,李禮輝指出,我國的財富管理市場存在結(jié)構(gòu)性缺陷,財富管理產(chǎn)品業(yè)務(wù)相對發(fā)達,但是家族財富管理和財富傳承服務(wù)尚在試水,是明顯的短板。
他強調(diào),要加快發(fā)展養(yǎng)老金融,為養(yǎng)老服務(wù)提供市場化、可持續(xù)的金融資源,與政策性的養(yǎng)老資源相輔相成,這應(yīng)該是一個全局性的任務(wù)。“與發(fā)達國家比較,我們商業(yè)化的養(yǎng)老金融和財富管理還存在明顯的短板,最大的結(jié)構(gòu)性短板是尚未形成有全球競爭力的財富管理中心。我想不僅僅是上海,也不僅僅是青島、北京,我們都沒有有全球競爭力的財富管理中心,對三亞來說也許是一個戰(zhàn)略性的機遇”。
第二個機遇是數(shù)字經(jīng)濟中的智能金融和數(shù)字資產(chǎn)市場。李禮輝指出,數(shù)字經(jīng)濟社會已經(jīng)進入了新智能時代,人工智能的前沿技術(shù)創(chuàng)新有四個比較大的變化:
1.從結(jié)構(gòu)化到非結(jié)構(gòu)化。生成式的人工智能大模型可以學(xué)習(xí)和理解非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),生成新的非結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容,包括文本、音頻、視頻、圖像、代碼,能夠適應(yīng)多種任務(wù)。
2.從單模態(tài)到多模態(tài)。以前只有文本模態(tài),最新的GPT4o等大模型底層技術(shù)的核心是文本、視覺、語音,多模態(tài)組合的感知和交互的學(xué)習(xí)能力,已經(jīng)能夠突破文本交互的局限性,能夠感知、理解和模擬動態(tài)的物理世界。
3.從助理到代理。現(xiàn)在有一種具有具身智能體的金融人工智能的產(chǎn)品,聚集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識工程和控制技術(shù),通過遴選行業(yè)的最佳流程、最佳標準這方面專業(yè)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢和算力優(yōu)勢,能夠培育在不同場景中的感知、學(xué)習(xí)、行動和決策的能力,甚至可以超越一般水平的生產(chǎn)力。所以,它就可以從助理變成真正的代理。
4.從推斷到推理。依托高品質(zhì)全鏈數(shù)據(jù)優(yōu)勢和邏輯化超級算力優(yōu)勢,有可能形成比人類最高級智慧更廣闊的推理空間、更高深的科學(xué)猜想,成為科學(xué)發(fā)現(xiàn)與技術(shù)發(fā)明的新的范式。
“通用大模型構(gòu)成垂直模型的核心底座,如果讓海量數(shù)據(jù)來預(yù)訓(xùn)練行業(yè)級的垂直模型并持續(xù)調(diào)優(yōu),再根據(jù)不同需求調(diào)試差異化的應(yīng)用,定制企業(yè)級的垂直模型,就可以有效降低模型開發(fā)的邊際成本,擴展模型的應(yīng)用范圍”,李禮輝說,金融業(yè)涵蓋銀行、保險、證券投資、財富管理等不同領(lǐng)域,但金融產(chǎn)品、金融服務(wù)、金融管理的需求其實大同小異,如果采用行業(yè)級垂直模型和企業(yè)級垂直模型,融合發(fā)展的技術(shù)路線,同時培育不同專業(yè)的智能金融體,選擇適當(dāng)?shù)纳虡I(yè)模式,這是有利于實現(xiàn)高效率、低投入、個性化的金融需求。
他強調(diào),數(shù)字金融創(chuàng)新并非是給傳統(tǒng)體制、傳統(tǒng)流程加上數(shù)字化的外套,而是從根本上改革體制、重構(gòu)流程,再造底層系統(tǒng)。
“智能化的數(shù)字金融將成為新一代金融業(yè)的主流”,李禮輝認為,目前智能金融還處在輔助+助理的早期階段,主要用于改進產(chǎn)品創(chuàng)新和客戶服務(wù),用于改進運營管理和風(fēng)險管控,最新的人工智能的技術(shù)有可能實現(xiàn)人機交互高擬真的人性化,有可能實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理高效率的精確性。
李禮輝強調(diào),數(shù)據(jù)是非常重要的因素。中美都是數(shù)據(jù)大國,但是數(shù)據(jù)資源的結(jié)構(gòu)不同。美國依托科學(xué)技術(shù)長期發(fā)展累積的信息資源,在知識和學(xué)術(shù)領(lǐng)域具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢。我們國家依托人口數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟超越式發(fā)展的信息資源,在市場交易和供應(yīng)行為領(lǐng)域具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢。
“海量的市場交易和供應(yīng)行為數(shù)據(jù)是我們國家數(shù)字數(shù)據(jù)、數(shù)字金融發(fā)展的寶貴資源,我們也要看到我們國家高品質(zhì)的文化類、科技類、視覺類的數(shù)據(jù)資源相對短缺,符合大模型需求的高品質(zhì)的數(shù)據(jù)集遠遠不夠”,他指出,我國公共數(shù)據(jù)存在行政分割問題,比如涉及居民和企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)分散在金融機構(gòu)、金融監(jiān)管、工商管理、稅務(wù)、海關(guān)等不同的系統(tǒng)中,共享的程度不高,影響數(shù)據(jù)價值的深度開發(fā)。
此外,我國的非公共數(shù)據(jù)存在流通不暢的問題。他舉例說,全國移動支付的用戶超過了9億,數(shù)字化的支付成為主要的數(shù)據(jù)入口,但數(shù)據(jù)大戶跟金融機構(gòu)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)共享還沒有達成成熟的模式,數(shù)據(jù)的價值也未能充分地發(fā)掘。
李禮輝指出,第一,數(shù)據(jù)的價值在于其真正成為生產(chǎn)要素,重要的是數(shù)據(jù)的挖掘、脫敏、開放,解決公共數(shù)據(jù)發(fā)掘不足、品質(zhì)不高、開放不利的問題,第二,個人數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)的確權(quán)保護和共同使用問題,著力解決個人數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)權(quán)屬不清、保護布里、流通不暢的問題。第三是建立數(shù)字資產(chǎn)市場,著力解決數(shù)字產(chǎn)權(quán)落地、數(shù)字資源配置優(yōu)化自問題。第四是彌補數(shù)字鴻溝,著力解決數(shù)字經(jīng)濟時代小微企業(yè)和弱勢群體數(shù)字服務(wù)獲得難、信心落差大的問題。
“目前我們國家人工智能科創(chuàng)企業(yè)相對集中于京、滬、深、杭等大城市,真正的數(shù)字資產(chǎn)交易中心還在探索中,海南能否后發(fā)制人,成為后起之秀,人們充滿期待”,他說。
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