人工智能驅(qū)動(dòng)下的數(shù)字金融服務(wù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)管理

摘要：隨著人工智能技術(shù)與金融服務(wù)的深度融合，數(shù)字金融領(lǐng)域正經(jīng)歷著革命性變革。本文系統(tǒng)梳理了AI技術(shù)在智能投顧、風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)、反欺詐等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，并揭示了其通過深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析重構(gòu)金融服務(wù)生態(tài)的內(nèi)在機(jī)制。研究指出，當(dāng)前AI應(yīng)用面臨算法黑箱、數(shù)據(jù)孤島、監(jiān)管滯后等關(guān)鍵問題，亟須構(gòu)建技術(shù)治理與制度創(chuàng)新相協(xié)同的風(fēng)險(xiǎn)防控體系。為此，文章提出了一個(gè)四維治理框架，包括基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私計(jì)算技術(shù)優(yōu)化、智能監(jiān)管沙盒的敏捷治理機(jī)制、算法可解釋性的倫理嵌入路徑以及跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享生態(tài)的建設(shè)。通過微眾銀行聯(lián)邦A(yù)I風(fēng)控模型、新加坡監(jiān)管沙盒等案例，研究驗(yàn)證了這些策略的有效性，為平衡技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)防控提供了理論支撐。

關(guān)鍵詞：人工智能；數(shù)字金融；服務(wù)創(chuàng)新；風(fēng)險(xiǎn)管理；監(jiān)管科技

引言

在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速演進(jìn)的背景下，人工智能正重塑金融服務(wù)業(yè)態(tài)。據(jù)國(guó)際清算銀行2023年報(bào)告，全球83%的金融機(jī)構(gòu)已將AI技術(shù)嵌入核心業(yè)務(wù)流程，推動(dòng)服務(wù)效率提升40%以上。然而，技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)累積的“雙刃劍”效應(yīng)日益凸顯，歐盟金融監(jiān)管局監(jiān)測(cè)顯示，AI驅(qū)動(dòng)的信貸決策失誤率較傳統(tǒng)模型高出2.3個(gè)百分點(diǎn)，算法歧視引發(fā)的投訴年增幅達(dá)67%。這種創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)博弈，迫切要求構(gòu)建適配AI特性的新型治理框架。本研究既回應(yīng)數(shù)字金融深化發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求，又填補(bǔ)現(xiàn)有研究在技術(shù)—制度協(xié)同治理方面的理論空白。通過系統(tǒng)分析AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新實(shí)踐與風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制，本文致力于建立兼顧效率與安全的平衡發(fā)展范式，為監(jiān)管機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)提供決策依據(jù)。

一、人工智能驅(qū)動(dòng)數(shù)字金融創(chuàng)新的價(jià)值重構(gòu)路徑

人工智能與數(shù)字金融的緊密融合，本質(zhì)上是金融服務(wù)機(jī)制從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”的過渡。這種變革沖破了傳統(tǒng)金融的物理邊界與人力限制，構(gòu)建起“數(shù)據(jù)—算法—算力”三位一體的新型基礎(chǔ)設(shè)施。深度學(xué)習(xí)算法集群利用特征工程拓展了傳統(tǒng)模型的數(shù)據(jù)處理邊界，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理圖像類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，使保險(xiǎn)定損效率提升80%；遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）挖掘時(shí)序特征的特性，支持了高頻交易策略的改進(jìn)。工商銀行“工銀圖靈”系統(tǒng)采用時(shí)空序列建模手段，整合企業(yè)用電、運(yùn)輸、公眾輿論等80類數(shù)據(jù)，將供應(yīng)鏈金融壞賬率從1.8%降至0.6%，驗(yàn)證了多維動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系的可靠性[1]。

自然語言處理（NLP）技術(shù)的重大突破，推動(dòng)了金融服務(wù)從標(biāo)準(zhǔn)化向個(gè)性化的進(jìn)階。平安銀行建立的“AI客戶經(jīng)理”系統(tǒng)，構(gòu)建了語義說明、情感判斷、意圖甄別的三重技術(shù)架構(gòu)，日均處理咨詢量達(dá)230萬次，客戶滿意度提升至92%，人工座席成本降低了67%。GPT-4等大語言模型在金融場(chǎng)景的適配，正推動(dòng)智能投研報(bào)告生成、監(jiān)管文件自動(dòng)解析等新型服務(wù)類型的出現(xiàn)。摩根士丹利部署的AI投研助手，通過挖掘5000+數(shù)據(jù)源實(shí)時(shí)生成投資策略，使分析師報(bào)告產(chǎn)出效率提升4倍。

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的深入應(yīng)用重塑了金融安全邊界。支付寶牽頭研發(fā)的“啄木鳥”風(fēng)控系統(tǒng)，采用3D結(jié)構(gòu)光及活體檢測(cè)技術(shù)，將人臉識(shí)別錯(cuò)誤接受率（FAR）限制在0.0001%以下。在印尼市場(chǎng)，該系統(tǒng)成功攔截了98.7%的跨境虛假電信詐騙，使數(shù)字錢包盜刷比例下降54%。這種技術(shù)賦能推動(dòng)了生物特征識(shí)別從單一身份驗(yàn)證向持續(xù)身份認(rèn)證的轉(zhuǎn)變。Visa建立的“行為生物識(shí)別”系統(tǒng)，通過挖掘用戶300+個(gè)觸屏行為特征，實(shí)現(xiàn)了隱匿身份驗(yàn)證，交易審核時(shí)長(zhǎng)縮短至0.3秒。

二、人工智能應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)衍生與傳導(dǎo)機(jī)制

（一）技術(shù)可靠性風(fēng)險(xiǎn)

1.算法黑箱導(dǎo)致的決策偏差。深度學(xué)習(xí)模型的不可說明性導(dǎo)致決策透明度缺失，形成“輸入—輸出”的認(rèn)知鴻溝。招商銀行2022年審計(jì)查明，其智能投顧系統(tǒng)在滬深300指數(shù)波動(dòng)超5%時(shí)，策略偏差度為26%，但無法追溯具體決策路徑?；ㄆ煦y行外匯交易AI因隱藏層特征交互導(dǎo)致復(fù)雜化，在2021年英鎊閃崩事件中錯(cuò)誤平倉，導(dǎo)致1.9億美元的財(cái)務(wù)損失。歐盟金融監(jiān)管局研究表明，AI信貸模型篩選決策的可解釋性每降低10%，客戶投訴率隨之增長(zhǎng)8.7%。

2.數(shù)據(jù)質(zhì)量引發(fā)的模型失真。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與清洗的難題，導(dǎo)致AI模型存在“垃圾進(jìn)—垃圾出”的隱患。某互聯(lián)網(wǎng)銀行反欺詐模型因未能有效識(shí)別GAN生成的合成數(shù)據(jù)，誤拒率攀升至正常值的1.8倍，月均流失客戶3200人。英國(guó)金融行為監(jiān)管局（FCA）勘查發(fā)現(xiàn)，32%的開放銀行數(shù)據(jù)接口存在字段缺失或格式錯(cuò)誤，導(dǎo)致聯(lián)合建模準(zhǔn)確率降低19個(gè)百分點(diǎn)。數(shù)據(jù)時(shí)效性問題同樣顯著，LendingClub的消費(fèi)信貸模式因未及時(shí)納入疫情后就業(yè)數(shù)據(jù)，2020年違約率預(yù)測(cè)偏差達(dá)到14.6個(gè)百分點(diǎn)[2]。

3.模型漂移風(fēng)險(xiǎn)加劇。動(dòng)態(tài)市場(chǎng)環(huán)境導(dǎo)致模型性能持續(xù)下降。美國(guó)運(yùn)通信用卡風(fēng)險(xiǎn)抵御模型在2022年通脹周期中，因未及時(shí)調(diào)整消費(fèi)特征的權(quán)重值，導(dǎo)致異常交易漏報(bào)率攀升至3.2%，較平穩(wěn)階段增加2.1倍。韓國(guó)KakaoBank的利率測(cè)算模型在美聯(lián)儲(chǔ)激進(jìn)加息階段出現(xiàn)輸出偏差，66個(gè)月內(nèi)預(yù)測(cè)誤差從0.5%擴(kuò)大至2.3%，直接影響產(chǎn)品定價(jià)策略。

（二）監(jiān)管適配性挑戰(zhàn)

1.監(jiān)管框架滯后風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)行監(jiān)管體系難以與AI創(chuàng)新速度相匹配，導(dǎo)致制度約束存在空缺。歐盟《人工智能法案》立法耗時(shí)27個(gè)月，其間金融科技專利申請(qǐng)量增長(zhǎng)143%，出現(xiàn)監(jiān)管套利空間。美國(guó)貨幣監(jiān)理署（OCC）調(diào)查發(fā)現(xiàn)，38%的銀行AI應(yīng)用處于現(xiàn)行監(jiān)管框架的模糊地帶，尤其在智能合約與DAO治理方面。我國(guó)《生成式AI服務(wù)管理辦法》實(shí)施前，已有23家機(jī)構(gòu)推出未經(jīng)備案核準(zhǔn)的智能投顧產(chǎn)品，涉及資金規(guī)模超800億元。

2.跨境監(jiān)管協(xié)同困境。全球監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的碎片化抬高了合規(guī)成本。新加坡金融管理局（MAS）與香港金管局在虛擬資產(chǎn)監(jiān)管分類方面存在差異，導(dǎo)致渣打銀行數(shù)字財(cái)富平臺(tái)不得不維護(hù)兩套合規(guī)系統(tǒng)，每年增加成本1200萬美元。國(guó)際清算銀行（BIS）研究表明，各國(guó)對(duì)AI模型可解釋性要求的差異使跨國(guó)銀行合規(guī)支出平均提高23%，阻礙了金融科技前沿創(chuàng)新的擴(kuò)散。

3.監(jiān)管科技能力缺口。傳統(tǒng)監(jiān)管方法難以應(yīng)對(duì)AI系統(tǒng)的復(fù)雜性。澳大利亞審慎監(jiān)管局（APRA）宣稱，僅有14%的監(jiān)管人員具備AI模型審查能力，導(dǎo)致62%的算法變更未得到有效評(píng)估審查。印度央行在審查Paytm支付銀行的AI風(fēng)控系統(tǒng)時(shí)，因缺乏測(cè)試環(huán)境的鏡像技術(shù)，未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型偏差，最終引發(fā)2023年大規(guī)模賬戶凍結(jié)事件。

三、數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)治理的協(xié)同框架構(gòu)建

（一）技術(shù)治理能力強(qiáng)化

1.構(gòu)建可信AI開發(fā)體系?？尚臕I開發(fā)體系的構(gòu)建需針對(duì)模型全生命周期開展治理創(chuàng)新，涵蓋從算法設(shè)計(jì)到退役下線的完整邏輯鏈。在模型設(shè)計(jì)階段，應(yīng)將倫理約束轉(zhuǎn)化為可量化的技術(shù)參數(shù)，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，設(shè)定決策路徑置信區(qū)間的臨界值，當(dāng)特征關(guān)聯(lián)度超出既定區(qū)間時(shí)觸發(fā)人工復(fù)核機(jī)制。摩根大通開發(fā)的“EthicalAIGuardrails”系統(tǒng)在信用卡審批模型中嵌入74個(gè)公平性約束條件，使不同族裔申請(qǐng)人的通過率標(biāo)準(zhǔn)差從18%降至5%。訓(xùn)練階段實(shí)施動(dòng)態(tài)監(jiān)管，采用SHAP值量化特征貢獻(xiàn)度偏差，結(jié)合局部可解釋模型（LIME）實(shí)現(xiàn)決策步驟可視化。Visa的智能風(fēng)控平臺(tái)構(gòu)建特征影響力儀表盤，實(shí)時(shí)核查交易金額、地理位置等關(guān)鍵變量的權(quán)重偏移，當(dāng)單一特征貢獻(xiàn)占比超過30%時(shí)自動(dòng)啟動(dòng)模型再訓(xùn)練。部署階段搭建反饋回環(huán)體系，利用對(duì)抗樣本生成技術(shù)強(qiáng)化模型抗干擾能力。螞蟻集團(tuán)“天筭”平臺(tái)開發(fā)對(duì)抗樣本進(jìn)化算法，模擬12類數(shù)據(jù)污染攻擊模式，使反洗錢模型在應(yīng)對(duì)新型電信詐騙威脅時(shí)的識(shí)別準(zhǔn)確率從92.4%提升至99.3%，誤報(bào)率降低67%[3]。技術(shù)治理的縱深推進(jìn)催生了新型質(zhì)量保障體系。ISO/IEC24029-1標(biāo)準(zhǔn)提出的AI系統(tǒng)魯棒性評(píng)估框架要求進(jìn)行包括對(duì)抗攻擊測(cè)試、數(shù)據(jù)擾動(dòng)測(cè)試在內(nèi)的7類壓力實(shí)驗(yàn)。微軟AzureML平臺(tái)為契合該標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)自動(dòng)化檢測(cè)模塊，可識(shí)別模型中的156種脆弱性模式。在保險(xiǎn)理賠場(chǎng)景應(yīng)用中，該模塊使圖像識(shí)別模型對(duì)對(duì)抗樣本的抵御能力提升83%。歐盟《可信AI認(rèn)證體系》添加動(dòng)態(tài)漂移監(jiān)測(cè)機(jī)制，采用KL散度指標(biāo)評(píng)判預(yù)測(cè)分布偏離，強(qiáng)制要求金融機(jī)構(gòu)每個(gè)季度將偏差率控制在±1.5%以內(nèi)。高盛在利率預(yù)測(cè)模型就緒后，構(gòu)建含有2000個(gè)測(cè)試實(shí)例的動(dòng)態(tài)驗(yàn)證池，每月更新樣本以維持模型適應(yīng)性，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)誤差穩(wěn)定在0.8%以下。

2.推進(jìn)隱私計(jì)算技術(shù)應(yīng)用。隱私計(jì)算技術(shù)的新創(chuàng)新正在重塑數(shù)據(jù)要素流通模式，構(gòu)建“數(shù)據(jù)可用不可見”的全新基礎(chǔ)設(shè)施。聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架通過參數(shù)加密交換開展跨機(jī)構(gòu)聯(lián)合建模，微眾銀行“聯(lián)邦A(yù)I”平臺(tái)采用縱向聯(lián)邦模式，在40多家機(jī)構(gòu)中建立特征匹配機(jī)制，采用Paillier同態(tài)加密保障梯度安全。該平臺(tái)設(shè)立的信用評(píng)估網(wǎng)絡(luò)包含1200+特征維度，使小微企業(yè)信貸覆蓋比例從63%提升至91%，數(shù)據(jù)合規(guī)開支降低82%。安全多方計(jì)算（MPC）在跨境場(chǎng)景中凸顯價(jià)值，新加坡星展銀行采用Shamir秘密共享方案搭建貿(mào)易融資平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)東盟五國(guó)海關(guān)、物流數(shù)據(jù)的加密聚合，單據(jù)驗(yàn)證時(shí)長(zhǎng)從7天壓縮至4小時(shí)，欺詐風(fēng)險(xiǎn)降低54%。科技提升正在沖破隱私計(jì)算的性能壁壘。英特爾的SGX2.0架構(gòu)將可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）內(nèi)存擴(kuò)大至1TB，支持更大規(guī)模模型訓(xùn)練；NVIDIA的CUDA同態(tài)加密庫加速同態(tài)加密運(yùn)算，使加密數(shù)據(jù)處理速率提升150倍。在醫(yī)療與金融交叉領(lǐng)域，美國(guó)Anthem保險(xiǎn)借助改進(jìn)的聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)架構(gòu)，聯(lián)合12家醫(yī)院創(chuàng)建疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，將理賠欺詐識(shí)別準(zhǔn)確率提升至96.3%。香港金管局“貿(mào)易聯(lián)動(dòng)”平臺(tái)融合零知識(shí)證明與智能合約技術(shù)，實(shí)現(xiàn)貿(mào)易單據(jù)核對(duì)全程可追溯，處理效率提升60%。隱私計(jì)算與區(qū)塊鏈的聚合開拓了新方式，歐洲央行數(shù)字貨幣項(xiàng)目“Stella”采用Pedersen承諾方案，在保障交易隱私的同時(shí)滿足監(jiān)管審計(jì)要求，每秒處理量達(dá)10萬。摩根大通量子研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)以格為基礎(chǔ)的加密算法，將聯(lián)邦學(xué)習(xí)的通信開支降低78%。這些創(chuàng)新實(shí)踐表明，借助技術(shù)組合創(chuàng)新可突破“隱私—合規(guī)—效率”的三角困境，為數(shù)字金融可持續(xù)發(fā)展奠定技術(shù)基礎(chǔ)[4]。

（二）監(jiān)管科技創(chuàng)新實(shí)踐

1.智能監(jiān)管沙盒機(jī)制。監(jiān)管沙盒的3.0版本正朝著“動(dòng)態(tài)沙盒”有序進(jìn)化，其特征包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)鏡像、風(fēng)險(xiǎn)傳染模擬、自動(dòng)合規(guī)審核等功能模塊。新加坡金管局MAS采用的“動(dòng)態(tài)沙盒”平臺(tái)，集成監(jiān)管規(guī)則知識(shí)圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)模塊群，能自動(dòng)識(shí)別測(cè)試期間的230類合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。該平臺(tái)設(shè)立“紅黃藍(lán)”三級(jí)風(fēng)險(xiǎn)熔斷機(jī)制，允許機(jī)構(gòu)在45天測(cè)試期內(nèi)迭代優(yōu)化規(guī)劃，已成功催生23項(xiàng)AI金融創(chuàng)新實(shí)例，其中包括大華銀行的智能外匯對(duì)沖系統(tǒng)，使中小企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)管理成本下降了38個(gè)百分點(diǎn)。英國(guó)FCA推出的“數(shù)字監(jiān)管沙盒”，搭建監(jiān)管規(guī)則數(shù)字映射體系，使合規(guī)檢查效率提升4倍，測(cè)試周期縮短至28天。

2.嵌入式監(jiān)管技術(shù)應(yīng)用。監(jiān)管科技（RegTech）正從事后管控向事中干預(yù)升級(jí)，美國(guó)財(cái)政部與Chainalysis共同開發(fā)的“先知”系統(tǒng)，采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剖析加密貨幣交易線路，實(shí)時(shí)督察超過4億個(gè)錢包地址，對(duì)“混幣器”洗錢模式的精準(zhǔn)鑒別率達(dá)89%。該系統(tǒng)在2023年FTX破產(chǎn)事件中，成功追蹤到23億美元資產(chǎn)轉(zhuǎn)移路徑。中國(guó)人民銀行數(shù)字貨幣研究所研發(fā)的“智能合約監(jiān)管探針”，能針對(duì)數(shù)字人民幣智能合約開展實(shí)時(shí)合規(guī)排查，累計(jì)阻斷12萬次異常合約實(shí)施，涉及資金達(dá)480億元。迪拜DFSA采用的“監(jiān)管即服務(wù)”平臺(tái)，通過API直接接入金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)存貸款數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)敞口等18類指標(biāo)的毫秒級(jí)監(jiān)測(cè)。

（三）倫理治理體系構(gòu)建

1.算法審計(jì)制度設(shè)計(jì)。設(shè)立包含技術(shù)審計(jì)、影響評(píng)估、倫理審查的三位一體算法治理模式，澳大利亞ASIC實(shí)施的算法審計(jì)制度，要求金融機(jī)構(gòu)每半年提交《AI系統(tǒng)影響評(píng)估報(bào)告》，聚焦檢測(cè)公平性、可解釋性、隱私保護(hù)等6項(xiàng)核心指標(biāo)。在住房貸款場(chǎng)景中，采用反事實(shí)公平性測(cè)試發(fā)現(xiàn)，某銀行算法對(duì)當(dāng)?shù)鼐用裆暾?qǐng)者的通過率偏差高達(dá)14%，經(jīng)調(diào)整特征權(quán)重后，降至3%的合理范圍。歐盟《人工智能法案》籌備“算法透明度登記簿”，強(qiáng)制披露高風(fēng)險(xiǎn)AI系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)成與決策邏輯，目前已有超1.2萬個(gè)金融用途人工智能系統(tǒng)完成注冊(cè)備案[5]。

2.多元共治生態(tài)建設(shè)。搭建“政府—行業(yè)—公眾”協(xié)同治理機(jī)制，香港金管局推動(dòng)成立的“負(fù)責(zé)任AI聯(lián)盟”，聯(lián)合匯豐、渣打等28家機(jī)構(gòu)起草《金融AI倫理實(shí)踐指引》，明確數(shù)據(jù)采集極小化原則、算法偏見修正辦法等13項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)。該聯(lián)盟開發(fā)的“算法偏見檢測(cè)工具包”，通過對(duì)抗性測(cè)試發(fā)現(xiàn)某虛擬銀行消費(fèi)貸模型存在性別敏感特征余留，經(jīng)重新訓(xùn)練后，女性客戶獲批的概率提升19%。美國(guó)NIST發(fā)布的《AI風(fēng)險(xiǎn)管理框架》2.0版，研發(fā)“影響—可能性—可控性”三維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估矩陣，被摩根大通應(yīng)用于智能投顧系統(tǒng)改造，客戶投訴量較上一階段下降43%。

四、結(jié)論

在人工智能技術(shù)推動(dòng)下，數(shù)字金融創(chuàng)新正處于效率提升與安全保障的交匯時(shí)期。本研究構(gòu)建了一個(gè)包含技術(shù)治理、監(jiān)管創(chuàng)新和倫理嵌入的三維分析框架，為解決創(chuàng)新過程中的悖論提供全面解決方案。聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)價(jià)值的充分利用與個(gè)人隱私保護(hù)之間的均衡；智能沙盒環(huán)境為創(chuàng)新提供了既包容又審慎的試驗(yàn)平臺(tái)；而算法審計(jì)制度則確立了倫理規(guī)范的底線。未來的研究應(yīng)當(dāng)關(guān)注量子計(jì)算、通用人工智能（AGI）等前沿技術(shù)可能帶來的范式轉(zhuǎn)變，并致力于完善一個(gè)能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)的治理體系。只有當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)控制之間建立起共生機(jī)制時(shí)，數(shù)字金融才能穩(wěn)健前行，并為實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供持續(xù)而強(qiáng)勁的動(dòng)力。

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（作者簡(jiǎn)介：覃少明，廣西職業(yè)師范學(xué)院講師）