摘 要：本文聚焦人工智能对金融新质生产力提升的影响机制展开研究。在阐述人工智能和金融新质生产力理论基础及二者关系的基础上，深入剖析其影响机制。人工智能从业务流程自动化、智能客服与精准营销、优化资源配置等方面提高金融服务效率；在宏观和微观层面助力金融资源完成优化配置；通过构建精准客户画像和推动服务智能化变革创新金融服务模式；依靠提升风险识别预警能力和优化风险评估模型强化金融风险管理。从金融新质生产力视角看，人工智能具有创新驱动、效率提升、资源优化配置和风险防控等作用，有助于全方位推动金融行业发展。但人工智能在金融领域的赋能受企业内部因素和外部环境因素影响。因此，本文建议加大技术研发与应用投入，推动金融业务流程改造升级，从而更好地发挥人工智能的作用，提升金融新质生产力。
关键词：人工智能；金融新质生产力；金融创新；科技赋能；产业升级；资源优化配置
中图分类号：F49；F124.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）04（a）--04
随着科技的飞速发展，人工智能已成为推动各行业变革的重要力量，金融领域也不例外。新质生产力作为一种先进的生产力形态，在经济高质量发展中扮演着关键角色。金融新质生产力的提升，对于优化金融资源配置、提高金融服务效率、推动金融创新等具有重要意义。人工智能凭借其强大的技术优势，已深度渗透到金融行业的各个环节，为金融新质生产力的提升提供了新的机遇和途径。
国内外学者对人工智能在金融领域的应用进行了广泛研究。在人工智能对金融服务效率的影响方面，部分研究表明，人工智能技术的应用能够显著提高金融服务的速度和准确性，如自动化客服和智能投顾的使用，极大提升了客户服务体验。在金融资源配置优化上，相关研究指出，人工智能可以通过大数据分析和智能算法，更精准地评估客户信用风险和市场需求，从而实现金融资源的高效配置。对于金融创新的推动作用，学者们发现人工智能催生了众多新型金融产品和服务模式，拓展了金融业务边界。在风险防控领域，人工智能能够实时监测和预警金融风险，提高金融机构的风险管理能力[1]。然而，目前的研究在人工智能对金融新质生产力影响机制的系统性分析方面仍存在不足，尚未形成全面、深入的理论体系。
基于此，本文旨在深入探讨人工智能对金融新质生产力提升的影响机制，通过理论分析的方法揭示其内在作用路径，并针对存在的问题提出相应对策建议，以期为金融行业的智能化发展提供理论支持和实践指导。
1 人工智能与金融新质生产力的理论基础
1.1 人工智能的概念与发展
人工智能本质上是通用目的技术和关键使能技术，具有创新性、高效性、自主性、通用性等特征优势[2]。作为通用目的技术，其典型特征是互补性创新，能在各个应用领域产生创新溢出效应；关键使能技术则可帮助经营主体拓展延伸认知能力与实践能力的边界，给生产力带来质的飞跃。人工智能基于算力、算法和算据三大基础资源，执行原本由人类完成的特定复杂任务，创造类似人类行为的感知、推理和行动，为新质生产力提升提供算力、算法、数据这三个全新要素[3]。
在数据生命周期的各个阶段，人工智能都扮演着重要角色。在数据生成阶段，人工智能可以生成多种内容，还能根据用户行为和偏好产生新的用户行为数据。在数据采集阶段，利用传感器、网络爬虫等工具自动采集数据。在数据整合阶段，运用机器学习算法识别数据源之间的映射规则并执行数据转换和整合。在数据分析阶段，借助自动化机器学习工具选择和优化模型进行分析。在数据共享和应用阶段，人工智能充分体现数据要素跨行业融合特性和多场景应用潜力，如在金融科技领域提升风险评估准确性和金融服务普惠性[4]。
1.2 金融新质生产力的内涵与特征
金融新质生产力是在金融领域中，通过技术创新、生产要素优化配置和产业深度转型升级而催生的一种先进生产力形态。它以创新为核心驱动力，强调金融服务的精准性、高效性和智能化，涵盖先进的金融科技技术、高素质的金融人才、创新的金融产品和服务等构成要素[5]。新质生产力代表一种生产力跃迁，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态，其本质是新质生产力的改造与旧生产力的迭代升级过程，核心在于要素禀赋演进与全要素生产率的提升[6]。
金融新质生产力具有高科技、高效能、高质量的特征。高科技体现在依赖人工智能、大数据等前沿技术；高效能表现为能够高效地满足市场多样化的金融需求，提升金融资源配置效率；高质量则体现在推动金融行业向更高层次发展，提供更优质的金融服务。与传统金融生产力相比，金融新质生产力更加注重科技创新的应用，通过创新驱动来实现生产力的提升[7]。
1.3 人工智能与金融新质生产力的关系
人工智能与金融新质生产力之间存在紧密联系。首先，人工智能是金融新质生产力的关键驱动力，为金融新质生产力的发展提供了强大的技术支撑。随着社会发展的不断演进，党的十九届四中全会明确提出劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等七项生产要素[8]。在数字经济时代，数据成为关键生产要素，被誉为“第一生产要素”，其与人工智能技术相结合，能够产生超越传统生产方式的创新性解决方案[9]。人工智能与金融领域的各生产要素相互融合，优化资源配置，推动金融新质生产力的发展。其次，金融新质生产力的发展也为人工智能技术在金融领域的应用提供了广阔空间，两者相互促进，共同推动金融行业的智能化变革。在实际应用中，人工智能技术可以帮助金融机构更准确地评估风险、优化投资决策，提高金融服务的个性化水平，金融与新质生产力的融合催生了众多金融创新成果。创新不仅改变了金融服务的方式和形态，还拓展了金融服务的边界，为金融行业带来新的业务增长点和发展机遇，推动金融行业向更高层次发展。
2 人工智能对金融新质生产力提升的影响机制
人工智能对金融新质生产力的提升具有多维度、深层次的影响机制，这一影响在金融服务模式创新、资源配置优化、风险管理强化及与实体经济融合的深化等方面均有显著体现。随着人工智能技术快速发展，其在金融领域的应用日益广泛，正逐步重塑金融行业的发展格局，为金融新质生产力的提升注入强大动力。
2.1 提高金融服务效率
人工智能从多方面显著提高金融服务效率，有力推动金融新质生产力的提升。当下，人工智能的应用为金融行业带来了全新变革，其作用于金融服务的各个环节，重塑金融服务流程，已成为提升金融新质生产力的关键力量。
在业务流程自动化方面，人工智能实现了金融业务的高效处理。以往，金融业务如贷款审批、账户结算等依赖大量人工操作，流程烦琐、耗时久。如今，智能系统能依据预设程序快速处理任务。在贷款审批时，通过机器学习算法对客户信用数据、财务状况进行分析，瞬间完成风险评估，几分钟内即可给出审批结果，极大地缩短了业务办理周期，提高了金融服务的及时性。
在智能客服与精准营销方面，人工智能也发挥了关键作用。智能客服借助自然语言处理技术，可以快速理解客户问题，提供准确解答，实现24小时在线服务，提升客户满意度。同时，人工智能还可对海量客户数据进行挖掘分析，构建精准客户画像，实现金融产品的精准营销。
在优化资源配置效率方面，人工智能同样效果显著。通过大数据分析，金融机构能够精准把握市场趋势和客户需求，合理分配资金。借助智能算法，优化投资组合，提高资金回报率。人工智能还助力金融机构快速匹配资金供需双方，减少信息不对称，提升金融资源配置效率，为金融新质生产力的提升奠定坚实基础。
2.2 金融资源配置
在宏观经济领域，人工智能可以助力金融监管部门和决策机构全面分析经济数据、行业发展趋势和政策导向。通过大数据分析和智能算法，人工智能可为资源配置提供科学依据，引导资金流向国家战略重点支持领域，如科技创新、绿色发展等产业，有助于推动产业结构优化升级，促进经济的可持续发展。人工智能还能协助监测宏观经济运行中的风险，及时发现潜在的经济失衡和金融风险，为宏观调控提供决策支持，保障金融市场稳定运行，为金融新质生产力创造良好的宏观环境。
从微观角度，人工智能可以帮助金融机构更精准地评估企业和项目的价值与风险。通过对企业财务数据、市场竞争力、发展前景等多方面信息进行综合分析，金融机构能更准确地判断企业的融资需求和还款能力，实现金融资源的精准投放。利用机器学习算法对海量企业数据进行分析，金融机构可以筛选出具有高成长潜力的企业，为其提供资金支持，提高金融资源的配置效率，促进企业发展，进而提升金融新质生产力在微观经济主体中的作用效果[10]。
2.3 创新金融服务模式
人工智能凭借其强大的数据处理与分析能力，深入挖掘客户多维度数据，包括交易记录、消费习惯、投资偏好等，构建精准的客户画像。通过机器学习算法，精准把握客户需求，为不同客户量身定制个性化的金融产品与服务。这一模式打破了传统金融服务的同质化局限，提高了金融服务的精准度和针对性，增强了金融机构对客户的吸引力和服务能力。
人工智能技术推动金融服务方式向智能化方向变革。智能客服利用自然语言处理技术，实现与客户的自然流畅交互，快速准确解答客户咨询，处理常见业务问题，显著提升服务效率和客户满意度[11]。
2.4 金融风险管理
金融行业面临复杂多样的风险，人工智能技术极大提升了风险识别和预警的能力。借助大数据和机器学习算法，金融机构可以对海量金融数据进行实时监测和深度分析，及时发现潜在风险点。通过对客户交易数据、市场波动数据等进行实时分析，能够及时识别异常交易行为和潜在的市场风险，如利用深度学习算法构建风险预警模型，提前预测金融市场的波动，为金融机构提供风险预警，从而及时采取措施应对风险，降低风险损失[12]。
人工智能优化了金融风险评估模型，使风险评估更加科学准确。传统风险评估方法往往依赖有限的数据和经验，存在一定的局限性。而人工智能则通过整合多源数据，包括结构化和非结构化数据，运用复杂的算法进行建模和分析，能够更全面、准确地评估风险。在信用风险评估中，人工智能可以综合考虑客户的多种信息，构建更精准的信用评估模型，为金融机构的信贷决策提供更可靠的依据，提高金融机构的风险管理水平，保障金融新质生产力稳定发展[13]。
3 金融新质生产力视角下的人工智能效应
在金融新质生产力的发展进程中，人工智能扮演着关键角色，发挥了多方面的重要效应。人工智能为金融新质生产力带来了创新驱动效应，可推动金融产品、服务模式和业务流程实现创新；具有效率提升效应，可增强金融服务的精准性与及时性；具备资源优化配置效应，可改善金融资源的配置效率；具备风险防控效应，可有效提升金融机构风险识别与应对能力。这些效应有力地推动了金融新质生产力的发展。
3.1 创新驱动效应
人工智能成为金融创新的核心动力，全方位推动金融产品、服务模式和业务流程实现创新变革。人工智能驱动金融产品创新呈现出多元化和个性化的特点。在投资领域，智能投顾是典型代表，它借助机器学习和大数据分析技术，能根据投资者的风险偏好、财务状况、投资目标等多维度信息，精准定制个性化投资组合。
人工智能推动金融服务模式向智能化、便捷化方向转变。智能客服的广泛应用显著提升了服务效率和客户体验，促进了金融服务的线上化和远程化。线上金融服务平台借助人工智能技术，实现了业务的自助办理和远程操作，客户无需前往实体网点，通过手机银行、网上银行等平台就能便捷地完成账户管理、转账汇款、贷款申请等各类金融业务，突破了时间和空间限制，极大地提高了金融服务的可获得性。
人工智能实现了金融业务流程的自动化和智能化，可大幅提高运营效率。在贷款审批流程中，人工智能系统可以快速收集、分析客户的信用数据、财务状况、消费行为等多维度信息，并自动完成审批决策，能够显著缩短审批时间，提高审批效率。人工智能在金融交易结算流程中也发挥着重要作用，通过区块链技术与人工智能的结合，实现交易的自动化结算与清算，提高交易的透明度和安全性，降低交易成本，加快资金流转速度，促进金融市场高效运行。
3.2 效率提升效应
在金融新质生产力的视角下，人工智能的效率提升效应体现在金融服务的各个环节，极大地改变了金融行业的运作模式，提升了整体运行效率。人工智能借助大数据分析、智能算法及自动化流程等技术手段，实现金融服务的精准化、高效化，有效降低了成本，增强了金融机构的竞争力。
人工智能通过大数据分析和智能算法，能够深度挖掘客户信息，精准把握客户需求，从而提供个性化、定制化的金融服务。在信贷业务中，它可以综合分析客户的信用记录、消费行为、收入状况等多维度数据，精准评估客户信用风险，合理确定贷款额度和利率，不仅降低了违约风险，还提高了金融机构的资金配置效率。
在金融交易领域，人工智能的应用显著提升了交易速度和效率。智能交易系统借助高速算法，能够迅速捕捉市场变化，及时做出交易决策并自动执行交易指令。在高频交易中，人工智能算法可以在极短的时间内完成大量交易操作，抓住稍纵即逝的市场机会，提高资金的周转效率。人工智能还能有效减少人为因素对交易的干扰，降低交易风险。
人工智能实现了金融业务流程的自动化和智能化，从而大幅降低了金融机构的运营成本。在贷款审批流程中，人工智能系统可以自动收集、整理和分析客户资料，快速完成审批工作，减少了人工审核所需的大量时间和人力成本。一些金融机构利用人工智能技术，将贷款审批时间从传统的数天甚至数周缩短至几分钟，大大提高了审批效率，同时降低了人力成本。人工智能在数据处理和分析方面的高效性，也减少了因人工操作失误而带来的潜在损失。人工智能可对海量数据进行快速、准确的处理，避免人工处理数据时可能出现的错误，提高数据的质量和可靠性，进而降低金融机构的运营风险和成本。
3.3 资源优化配置效应
在金融资源配置方面，人工智能发挥着重要作用，可显著改善资源配置效率。它能够精准分析市场信息，把握资金的合理流向，引导金融资源向更具潜力和价值的领域流动。借助大数据和智能算法，人工智能可对企业的发展前景、盈利能力和风险状况进行全面评估，使金融机构能够更准确地选择投资对象，将资金精准配置到优质企业和项目中，提高金融资源的利用效率，并促进金融市场健康发展。
3.4 风险防控效应
人工智能为金融风险防控提供了强大支持，有效提升了金融机构的风险识别和应对能力。通过实时监测金融市场数据和交易行为，人工智能能够及时发现潜在风险，并迅速发出预警信号。利用机器学习算法对海量数据进行分析，可识别出异常交易模式和潜在风险点，为风险防控提供有力依据。在信用风险评估中，能更准确地评估客户信用状况，提前预防信用风险，保障金融体系稳定运行。
4 结论与建议
4.1 结论
在金融领域，人工智能的发展正以前所未有的态势重塑行业格局，对金融新质生产力的提升起到关键推动作用。凭借其强大的技术实力，人工智能能全方位渗透至金融的各个环节，在多个维度上为金融新质生产力的发展注入活力。在服务效率方面，人工智能的应用显著提升了金融服务的速度与质量，智能客服与智能投顾的广泛运用，极大地改善了客户体验；在资源配置领域，大数据分析和智能算法的助力，使金融机构能够更精准地把握客户信用风险和市场需求，实现金融资源的优化配置，提升配置效率；在创新层面，人工智能成为推动金融创新的重要引擎，催生出一系列新型金融产品和服务模式，拓展了金融业务边界；在风险防控层面上，人工智能凭借实时监测和预警能力，有效增强了金融机构抵御风险的能力，进而为金融稳定保驾护航。
然而，人工智能在金融领域的赋能效果并非一成不变，也受诸多因素综合影响。从企业内部因素来看，企业的人才密度、人工智能应用水平、绿色创新水平、所有制结构、政府补贴力度及资产禀赋状况等均会导致人工智能对金融新质生产力的赋能效果呈现出差异。从外部环境因素考量，地区的教育水平和市场一体化程度在人工智能赋能金融新质生产力的过程中扮演着重要的调节角色。教育水平较高的地区，拥有更丰富的高素质人才资源，能够为人工智能在金融领域的应用提供有力的智力支持，强化赋能效果。
4.2 建议
为加大技术研发与应用投入，政府和企业应加大对人工智能技术研发的投入力度，支持人工智能算法、框架、芯片及配套软件平台等基础技术的自主创新，提高人工智能在金融领域的应用水平，鼓励金融机构积极应用人工智能技术，推动金融业务流程改造升级，优化传统的生产方式和商业模式，发挥人工智能在金融发展中的重要作用，提升金融新质生产力。
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