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　　据十四届全国政协委员、科技部原副部长李萌介绍，当前大模型在金融领域渗透率达35%，而构建金融智能体的关键在于吃透各场景需求与痛点。他强调，智能体虽非新概念，但大模型时代赋予其新内涵与新能力，而Agentic AI（自主规划智能体和多智能体协同）未来或成为社会基本单元。发展大模型、智能体与AI的核心价值，在于推动智能体微观价值形成正向循环，并向宏观价值延伸，最终提升行业乃至全社会全要素生产率。他指出，从大模型到智能体，是AI向生产力落地的必然路径，金融智能体更是撬动金融新质生产力的有力工具。

　　“当前，我国科技金融发展成效显著，金融支持科技创新的政策力度不断加大，金融产品和服务体系持续优化，资本市场创新活力加速释放，为科技型企业发展提供了更加多元的金融服务。但仍面临融资结构偏重间接融资、银行风控与科创企业特性不匹配等问题。”民建北京市委副主委、中央财经大学金融学院教授郭田勇谈到，未来需立足国情，构建具有中国特色的科技金融体系。一是充分发挥银行主导的间接融资体系的主渠道作用；二是提升银行服务科技创新能力；三是完善投贷联动机制；四是更好发挥政府投资基金作用；五是畅通科技型企业直接融资渠道。

　　民建北京市金融委副主任兼秘书长，中国科学院大学经济与管理学院金融系副主任郭琨指出，京津冀地区研发投入强度高于全国平均水平，科技金融体系在政策协同、市场建设和产品创新方面已取得重要进展，对区域科技创新与产业融合的支撑作用日益凸显。当前体系仍面临政策协同落实不足、早期资本供给短缺、多层次市场衔接不畅以及金融产品适配性不够等结构性挑战。她认为，需通过深化区域政策协同、完善早期资本供给体系、畅通多层次资本市场衔接、提升科技金融产品与服务的适配性等举措，更好地推动科技创新和产业创新深度融合，为京津冀高质量发展注入新动能。

　　北京大学计算机学院教授、元宇宙技术研究所所长陈钟从学界角度，提供了冷静的观察。他在肯定大模型在算力优化方面仍有巨大潜力的同时，提醒业界需要关注后续发展动能，特别是要夯实数据采集、利用和加工的能力基础。他警示要预案外部科技巨变可能对金融业产生的颠覆性冲击，这种冲击的力度或许不亚于互联网带来的变革。关于风险与挑战以及未来应对，他直指问题的核心——大模型的“幻觉”问题源于其计算本质，而面客场景的法律风险尤为突出。他强调需要综合运用大模型和软件工程方法，在算力、算法、数据三个层面建立与人类价值观对齐的治理机制。

　　北京银行软件开发中心副总经理王曦以供应链金融这一核心业务为例，说明了大模型在审核贸易融资合同方面的突破——通过智能分析不同制式的企业合同，将准确率提升至90%以上，极大提升了传统人工审核的效率。关于风险与挑战以及未来应对，他指出常被忽视的算力供应链安全问题和体制机制挑战，特别是AI审批贷款的问责机制这一现实难题。他透露，目前业界普遍采用与传统方式结合的过渡方案，并严格遵守监管要求，谨慎控制生成式AI在面客场景中的应用范围。