界面新闻记者 | 安震

科技创新是引领现代化产业体系建设、实现实体经济高质量发展的核心动力。面对科创企业高风险、轻资产、长周期等特征，金融机构与政府引导基金应如何建立更加包容的风险分担与容错机制？

与此同时，人工智能等技术的发展，正在重塑金融服务模式和行业生态，如何推动金融科技在风险可控的前提下深化应用？

6月18日，在2026陆家嘴论坛全体大会上， 中外嘉宾围绕“金融如何服务实体经济”和“科技创新赋能金融高质量发展”展开讨论。以金融之力支持科技发展，用科技进步赋能金融应用，这是科技和金融的双向奔赴。

投早投小投硬科技，金融机构怎么做？

科技创新不同于传统产业，其高风险、轻资产、长周期的特征，对金融供给提出了特殊要求。

上海新金融研究院理事长屠光绍指出，科技金融最核心的支点是“科技资本”，中国不缺资金，缺的是懂科技、能赋能的科技资本。科技资本作为风险和耐心资本，能动态适应科技创新主体协同化、平面到立体的范式迭代，从而带动投贷联动等更多资源，打造出多方配合的科技金融生态网。

在这样的情况下，资本必须要在正确的阶段与需求实现精准匹配。迪拜金融服务局原主席Saeb Eigner 强调，信心基于连贯性与可预测性，政府、银行、资本市场和研究机构不应打造孤立的资金池，而要将各要素连接成无缝衔接的创新生态体系，确保创新企业在不同发展阶段不会出现空白期。

针对科创企业各生命周期的特点，大型金融机构已经展开了差异化的路径探索。中国进出口银行副董事长、行长王春英表示，将聚焦科技创新的金融需求，持续加大对基础研究、原始创新以及科技领军企业的支持力度，构建更科学的识别和评估体系，将覆盖领域向更早期延伸。深化与政府投资基金、商业银行、创投机构的合作，完善利益分享和风险共担机制，引导形成定位清晰、功能互补、接续发力的协同格局。

中信集团有限公司副董事长、总经理张文武认为，科技金融目前有两个问题比较突出：一是资金的结构问题，直接融资和间接融资的结构矛盾比较突出；二是科创企业阶段性的资金供给问题，主要是在其初创期、种子期、成长期。针对这类企业发展的四个阶段，中信集团匹配银行、证券、保险、理财等差异化金融产品，实现精准业务定位。

面对这种极致的成长速度，传统金融的估值模型也正在被推翻，工商银行副董事长、行长刘珺指出，工商银行将在三方面发力，一是以科技思维重构金融产品和服务，包括流程、产品组合以及交付方式，都要用新科技做新一轮的重塑；二是要推动时间的贴现逻辑向技术的期权逻辑进行转换，重视技术的突破，包括算力的投入、数据的积累，以及模型能力所蕴含的期权溢价；三是搭建交互式的金融平台。

科技赋能金融，在应用中坚守风险底线

当金融反向支持科技产业的同时，以人工智能为代表的前沿技术也在对金融业底层逻辑实施全面改造。

中国再保险集团董事长庄乾志表示，再保险作为高度竞争、全球经营的行业，核心数字化转型的关键正是利用数据和技术优势，解决传统直保公司“算不清楚”的巨灾、科技及人工智能等新兴风险管理问题，利用技术密集优势在多变的地缘政治和低利率环境下构建风险管理机制。

浦发银行董事长张为忠指出，从大模型到智能体，数字劳动力正加速诞生并实现非线性的产业规模爆发。AI的全面渗透让金融机构真正能够做到从客户需求出发，定制“千人千面”的产品与综合服务，这也极大地推动了针对长尾客户和小微企业的技术平权。

AI的深度嵌入必然伴随着系统性的管理重构与风险防范。在推进AI战略时，大型银行普遍将“安全底线”作为首要原则，中国农业银行董事长、执行董事谷澍介绍，针对大模型面临的模型黑箱、幻觉和不确定性风险，农行采取分类施策推进场景适配的策略，在信贷决策等强监管场景使用模型蒸馏技术将能力迁移至可解释的小模型上，建立业务标尺控制其应用路径，并创造性地提出用AI手段应对AI应用风险，建立纵深防御体系。

中国银行副董事长、行长张辉提出，人工智能在现阶段仍是概率预测系统，中行目前构建了包含敏捷与安全机制的“326”大模型赋能体系，但在管理上坚持“人类在环”的兜底原则，将AI定位为有效助手而非最终决策者，同时通过优先运用开源模型、总行集约开发来精准控制研发与运营成本，把牢投入产出比。

上海交通大学上海高级金融学院教授朱宁提醒道，AI带来了知识平权和效率提升，但也可能导致微观层面的“合成谬误”并加剧人类的非理性决策。如果AI替代人工导致对信任体系的冲击、引发社会伦理担忧或面临国际监管合作的真空，都将是全社会需要高度关注的宏观风险。