以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习贯彻落实党的二十届四中全会精神，完整准确全面贯彻新发展理念，坚持高水平科技自立自强，突出应用导向，加快金融数字化、智能化转型，积极稳妥、安全有序推进人工智能金融应用，持续加大金融支持人工智能产业发展力度，加快健全与智能经济、智能社会发展相适配的现代金融体系。   加强顶层设计。加快出台“人工智能+金融”实施意见，明确人工智能金融安全应用的目标、方向、原则、措施。坚持需求引领，注重应用实效，不炒作、不虚化，警惕泡沫化，确保可持续。研究制定金融领域高质量数据集建设指南，探索分业务领域、分场景、渐进式推进行业高质量数据集建设。加快建设金融领域国家人工智能行业应用中试基地，降低行业模型训练成本和应用创新门槛。开展模型后训练和微调，训练数据和优化后的模型在基地不落地、不留存，保障数据和模型安全，助力中小金融机构解决智能算力不足、数据质量不高等问题。深化人工智能与数字人民币融合应用，助推人民币国际化。   健全治理体系。坚持发展和安全并重，健全守正向善、多元协同的人工智能金融应用治理体系。跨部门协同方面，研究设立涵盖金融、网信、发改、科技、工信、数据等部门的跨部门协调机制和技术委员会，加强“人工智能+金融”相关前沿问题研究、重要事项会商、重点制度协同和重大风险联防联控。金融管理部门要强化对智能化发展的规范引导，加强政策支持与生态培育，营造守正创新的良好环境；配套“长牙带刺”的监管措施，加快研究出台监管规则和标准规范，实现对人工智能应用风险的早识别、早预警、早发现、早处置。金融机构要按照“谁提供金融服务谁负责”“谁应用人工智能技术谁负责”的原则，在选模型、喂数据、蒸馏微调等各环节落实主体责任，强化风险分类分级管理和高风险应用准入管理，健全以人为本、人机协同的应用范式，确保最终决策由人作出、关键环节有人监督、紧急时刻有人干预，从源头避免技术失控风险。人工智能企业要筑牢伦理道德、公平竞争、意识形态安全等合规底线，在高质量数据集建设、基础大模型训练过程中，切实做到有技术不任性、有数据不滥用，守好人工智能安全第一道防线。行业协会要发挥自律作用，通过治理倡议、联合公约、自律惩戒等方式，助力营造负责任的人工智能创新应用氛围。检测认证、风险监控等专业机构要当好“守门员”，精准识别模型漏洞、算法偏见、数据安全、供应链风险等潜在隐患，帮助金融机构阻断技术风险向金融领域传导的路径。从业人员要恪守职业道德底线，坚持守正创新，自觉提升人工智能科技伦理素养。   强化产金协作。一方面，加强工信、科技、金融等部门协同，深化人工智能企业与金融机构合作。既要以金融应用促进产业创新发展，提升开源基础大模型、智能算力等软硬件产品的技术先进性、场景适配性和运行稳定性；也要以产业发展促进金融应用提质增效，发挥产业技术优势增强金融数据治理、智能模型研发、业务场景挖掘等能力，推动金融服务向精细化、智能化、普惠化、高效化升级；更要产用协同共筑安全底线，支持金融机构提前介入产业创新链条，了解掌握基础大模型的训练数据及潜在风险隐患，提升大模型金融应用安全性和可靠性。另一方面，加强人工智能全链条金融服务，发挥科技创新和技术改造再贷款作用，用好债券市场“科技板”和科技创新债券风险分担工具，鼓励创新“算力贷”等产品服务模式，支持探索数据资产增信、数据知识产权质押融资产品，为人工智能产业发展提供更加精准有力的金融支持。   完善人才保障。建立金融、教育、人社、工信等跨部门人才协同培育机制，聚焦人工智能金融应用实战需求，推动金融机构与高等院校、科研院所、人工智能领军企业深度合作。在高等教育方面，增设“人工智能+金融”交叉学科专业，共建校企实训基地，开设金融AI算法、智能风控实务、数据安全合规等核心课程，通过“订单式培养”向金融机构定向输送紧缺人才。在人才引进方面，健全海内外高端人才“绿色通道”，在国家和地方高层次人才引进计划中单设“金融科技”类别，重点引进大模型算法研发、高质量数据集建设等紧缺领域人才，并配套落户安居、有竞争力的薪酬等政策。在人才培养方面，健全复合型人才培育路径，优化职业晋升通道，通过校企联合培养、专业技能培训、跨条线轮岗学习、跨机构联合实践等方式，提升员工智能素养。作者：曾一春 来源：学习时报