人工智能技术推动金融科技行业转型升级 天阳科技等业内企业争相布局

本报记者 蒙婷婷

7月18日晚间，天阳科技发布公告称，公司拟向北京蚌壳智能科技有限公司（以下简称“蚌壳智能”）投资1.2亿元，认购蚌壳智能新增注册资本87万元，剩余1.19亿元计入资本公积金，以取得此次增资完成后蚌壳智能8%的股权。

天阳科技董事长欧阳建平在接受《证券日报》记者采访时表示：“此次对外投资，旨在将蚌壳智能在大模型领域的研发成果和可持续研发能力，与天阳科技在金融应用领域领先的产品和解决方案融合，对公司既有优势业务实现大模型能力赋能，推动公司在‘AI+时代’赢得从数字化向智能化全面转型的市场先机，助力金融机构高质量发展。”

事实上，除了天阳科技以外，还有不少业内企业也在积极探索人工智能与金融科技领域的融合发展。当前，金融科技行业正身处全面推进数字化转型的大潮中，同时也站在通用人工智能技术爆发技术变革的前夜，行业发展的机遇与挑战并存，而大数据、人工智能等先进技术与金融服务深度融合亦成大势所趋。接受《证券日报》记者采访的业内人士和企业家均表示，人工智能技术将推动整个金融科技行业向着智能化转型升级，行业迎来前所未有的发展良机。

借助大模型技术赋能金融科技领域

资料显示，蚌壳智能是一家致力于创新的人工智能企业，拥有适合国内企业快速部署的通用大模型、代码大模型、多模态图文大模型、多模态语音大模型等多个基础大语言模型。尤其是蚌壳智能产品团队已深耕金融行业近20年，具备相关领域丰富的服务经验、完善的产品体系、独立的知识产权以及高效的实施能力。

而作为金融科技领域领军企业的天阳科技，围绕金融机构的关键业务领域、关键业务环节以及关键科技领域深耕20多年，现已建立起在信用卡、信贷、交易银行、风险管理、营销、大数据等众多细分领域强大的市场竞争优势。据赛迪研究院《2023中国银行业IT解决方案市场份额分析报告》显示，天阳科技综合排名位于领导者象限，在众多细分领域位居前三。

科方得智库研究负责人张新原接受《证券日报》记者采访时表示：“此次股权收购，将有助于进一步扩大天阳科技在人工智能领域的布局，借助蚌壳智能自主架构大语言模型全栈研发能力、人才优势和服务经验等，推动天阳科技现有业务的发展和智能化升级。”

业内企业抢抓人工智能发展机遇

根据东方财富Choice数据，经《证券日报》记者梳理，目前A股“人工智能”概念板块的金融科技上市公司有51家，其中不少公司也在积极探索人工智能赋能金融科技领域，助力金融行业向着更加智能化的方向发展。

据悉，信雅达自2019年以来，依托金融大数据研究院，打造以金融大数据基础平台、金融大数据平台工具集等产品为核心的金融大数据平台，增强从业务场景中自动化建模和抽取大数据问题的能力，提升具有金融特性的大数据技术竞争力。而新致软件主要向以银行、保险为主的金融机构和其他行业的终端客户提供科技服务，公司去年初提出了新一轮发展战略——“全面拥抱人工智能”，旨在通过将人工智能技术与公司的核心业务深度整合，不断推动软件产品的创新和迅速更新，加速公司发展步伐。

当前，作为银行科技赋能者，四方精创正在推进的“开放式智能金融微服务平台项目”将在传统业务中引入前沿的人工智能技术，构建AI推理和训练的基础底座，探索AI技术在金融行业各应用场景的应用。

另外，除了上述股权收购事宜外，天阳科技年内在金融大模型领域也是动作频频。2024年1月，天阳科技与阿里云重磅发布“探道数据中台”和“天阳纪元测试大模型”两项联合解决方案，同月天阳科技又与湖南大学签署金融超算联合创新中心合作协议，共同建设金融超算研发中心。同年5月，在“新质生产力与数智金融发展前沿论坛”上，天阳科技携手湖南大学发布了天策多模态大模型，该模型体系下有七大模型应用，涵盖营销、金融合规、测试、全面风险管理，智能化监管对接、智能信贷审核革新以及自动代码生成，基本覆盖天阳科技业务的优势细分领域。

欧阳建平表示，生成式人工智能有潜力彻底改变人们的生活、工作方式，其影响犹如互联网对全人类社会的影响一样重大。而公司的客户群体覆盖大部分银行机构，有场景、产品、数据、算力，接下来公司将会通过一系列的合作，补齐在新一代人工智能方面算法和人才的短板，建立起差异化竞争力，为公司后续的高质量发展奠定基础。

“人工智能可以提高金融服务质量、效率和降低成本，同时也可以提供更多创新性金融产品和服务，进一步满足消费者多元化需求。随着人工智能技术的不断进步和应用，金融科技行业将迎来更多发展机遇，未来发展前景十分广阔。”张新原表示，但在行业快速发展的同时，也需要关注到人工智能技术发展带来的一些挑战，如数据安全、隐私保护、算法公平性等问题，需要我们在发展人工智能的同时，加强监管和规范，确保其健康有序发展。

（编辑 闫立良）

鲁政委：科技金融行业分类探讨

鲁政委系中国首席经济学家论坛理事、兴业银行首席经济学家

科技金融，科技行业

发展科技金融，既是实现“科技 - 产业 - 金融”良性循环的重要内容，也是促进新质生产力加快发展的有力支撑。 近年来，政府部门、金融机构对发展科技产业高度重视，出台了一系列政策措施，有力促进了科技产业的发展壮大。但同时也面临概念泛化、标准不一、监管乏力等问题。

为进一步厘清科技产业边界，将金融资源引导聚焦到对推动科技发展最重要、最关键、最紧迫的产业上，为实现高质量发展奠定坚实的产业基础，我们编制了兴业研究科技行业分类，明确界定了科技金融所涵盖的国民经济行业范围。 对于政府部门，兴业研究科技行业分类可以用于出台投资、价格、金融、税收等方面政策措施时的参考；对于金融机构，兴业研究科技行业分类可在操作层面上用于科技金融的统计、监测和考核。

科技金融客户的界定有两种方法，分别是基于科技企业的界定方法和基于科技行业的界定方法，兴业研究科技行业分类属于基于科技行业的界定方法。 基于科技企业的界定方法是对“企业”进行判断，获得“专精特新”、“小巨人”等科创资质的企业可以纳入科技金融，但是该方法无法涵盖还没有取得科创资质的初创期、成长期企业，导致科技金融对“增量”科技型企业的扶持作用难以发挥。基于科技行业的界定方法是对企业所在的“行业”进行判断，归属于科技行业下的企业均可以纳入科技金融，能够涵盖科技行业下的全生命周期企业，更好的发挥科技金融对科技创新的促进作用。目前，和科技产业相关的行业分类包括《战略性新兴产业分类（2023）》、《高技术产业（制造业）分类（2017）》、《高技术产业（服务业）分类（2018）》、《知识产权（专利）密集型产业统计分类（2019）》，但是尚未出台完备、明确的科技行业分类。因此，兴业研究对科技行业分类进行了进一步梳理。

兴业研究科技行业分类以《国民经济行业分类》为基础，借鉴了国家现有科技相关的四个行业分类，并结合了兴业研究行业研究员的判断。 我们从1382个国民经济小类中选择出了425个国民经济行业小类，整理成12个科技一级行业、59个科技二级行业，构成了兴业研究的科技行业分类。 一、科技金融与科技行业分类的必要性 根据 2024 年 5 月，国家金融监督管理总局发布的《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》提到，科技金融旨在结合科技型企业发展规律和特点，研发专属金融产品，为科技型企业提供全生命周期的金融服务，努力形成“科技—产业—金融”良性循环。 为做好科技金融这篇大文章，客观上需要从业务操作层面清晰界定业务边界、数据统计口径、监测业务进度，由此就首先需要对科技金融的客户范围进行界定。 科技金融的客户包括企业、政府、科研院所、大学高校、产业园区、零售客户和同业机构，本文主要讨论企业客户的界定。 科技金融的客户有基于科技企业和基于科技行业两种界定方法，其中基于科技行业的界定方法更有利于实现科技金融的本意。基于科技企业的界定方法是对“企业”进行判断，一般以“专精特新”、“小巨人”、“单项冠军”等科创资质作为依据。但是该方法无法涵盖还没有取得科创资质的初创期、成长期企业，导致科技金融对“增量”科技型企业的扶持作用难以发挥。基于科技行业的界定方法是对企业所在的“行业”进行界定，归属于科技行业下的企业均可以纳入科技金融。该方法更能够涵盖科技行业下的全生命周期企业，更能发挥科技金融对创新的促进作用。 国家出台了四个科技相关行业的分类标准，但是尚未出台明确的科技行业分类。 “科技”是所有行业中都可能具有的元素，基于“科技”实际上是基于“指标”（比如研发强度等）。《高技术产业（制造业）分类（2017）》、《高技术产业（服务业）分类（2018）》、《知识产权（专利）密集型产业统计分类（2019）》以研发强度作为依据，但是直接采用这三个分类作为科技行业分类，会使涵盖的国民经济行业偏少。原因是国民经济行业分类的颗粒度较粗、对新产业结构的更新较慢，新出现的细分行业没有对应国民经济行业小类，只能挂在近似的国民经济行业小类上，一个国民行业小类下实际上包含了多个行业，这导致国民经济行业小类内部虽然有科技行业，但是研发强度指标被平均了，导致没有被选上。《战略性新兴产业分类（2023）》是以产品来界定，直接采用这个分类作为科技行业分类，会使涵盖的国民经济行业过多。以“3011水泥制造行业”为例，在《战略性新兴产业分类》采用“3011*”的描述，表示3011项下仅部分产品（低碳水泥、高渗漏水泥等）属于战略性新兴产业，而不是整个3011行业可以划归到战略性新兴产业，当然3011行业也不应纳入科技行业。 因此，考虑到现有科技行业分类标准的不足以及科技行业分类在业务操作层面的作用，有必要编制一个相对完备的“科技行业分类”。 二、科技金融客户界定 2.1 两种界定方法 界定科技金融的客户有两种方法，分别是基于科技企业的界定方法和基于科技行业的界定方法。 基于科技企业的界定方法 是对“企业”进行判断，如果企业属于特定领域（国家重点支持的高新技术领域）且满足特定财务指标（研发费用占比等），那么则认为该企业属于科技企业，将其归入到科技金融的业务范围。实务中一般是通过企业是否具有“专精特新”、“小巨人”等科创资质来界定其是否属于科技企业。 基于科技行业的界定方法 是对企业所在的“行业”进行判断，特定行业下的企业均可以归入到科技金融。政策文件中提到的产业方向一般认为是科技行业，例如2024年1月29日工信部等七部门发布的《关于推动未来产业创新发展的实施意见》（工信部联科〔2024〕12号）提到了“未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间、未来健康”等六个产业，2024年4月3日金管局、工信部、发改委发布的《关于深化制造业金融服务助力推进新型工业化的通知》（金发〔2024〕5号）提到了“信息技术、人工智能、物联网、车联网、生物技术、新材料、高端装备、航空航天”等八个产业，这些产业均可以认为是科技产业。将这些科技产业与国民经济行业进行匹配，对应国民经济行业分类下的全部企业，均可以划归为科技金融。

两个界定方法都有各自的统计缺陷。 按科技企业口径，会出现弃真（少统计）和取伪（多统计）的错误。初创企业尚未取得科创资质，未纳入这些企业导致弃真；而取得科创资质的企业有的属于传统行业，或者本来属于新兴行业但是逐渐转为传统行业，纳入这些企业导致取伪。按科技行业口径，也会出现弃真和取伪的情况。有的企业尽管主营从事高科技领域，但是填写国民经济行业代码时没有准确填写，或者填写行业代码时仅填写到行业大类，没有填写到行业小类，导致按行业小类统计时无法纳入，没有纳入这些企业导致弃真；而高科技行业中并非所有的企业都布局中高端产品，也有部分企业从事低端产品，纳入这些企业导致取伪。 尽管两类方法存在统计上的缺陷，但是从可操作性的角度看，可能是目前的次优选择。 科技企业和科技行业这两个口径，可以分别通过科创资质和国民经济行业分类来进行界定，有统一的标准，能够批量操作；进一步纠正弃真和取伪缺陷，就需要人来进行判断，不同人员、机构的判断尺度较难统一，并且工作量较大。

2.2 科技企业界定方法的进展 目前，基于科技企业的界定方法已经形成了一定共识。 科技企业界定是基于科创资质，因此界定科技企业就简化为选定科创资质的种类，具备相关科创资质的企业认为是科技企业。目前，较为公认的、纳入科技金融范畴的科创资质类型包括：国家技术创新示范企业、制造业单项冠军企业、专精特新“小巨人”企业、“专精特新”中小企业、国家级高新技术企业、科技型中小企业等，这些科技资质有明确的认定部门和认定标准。

2.3 科技行业界定方法的进展 基于科技行业的界定方法尚未有统一标准。 科技行业界定的核心是哪些国民经济行业类别划为科技行业，以便纳入科技金融的统计范围。《国民经济行业分类》将经济活动分为四个层级，行业代码由一位字母和四位数字构成。字母表示门类，前两位数字为大类，第三位数字为中类，第四位数字为小类。目前有四个基于国民经济行业的、科技相关的行业分类，分别是《战略性新兴产业分类（2023）》、《高技术产业（制造业）分类（2017）》、《高技术产业（服务业）分类（2018）》、《知识产权（专利）密集型产业统计分类（2019）》，但是目前尚未形成一个完备的、明确的科技行业分类。

《战略性新兴产业分类》和《高技术产业分类（服务业）》中，国民经济行业与这两个分类中的行业并不是严格的被包含与包含关系。 《战略性新兴产业分类》中，国民经济某行业类别仅部分活动属于战略性新兴产业，则在行业代码后加“*”做标识。以“3011水泥制造”为例，在《战略性新兴产业分类》采用“3011*”的描述，表示3011项下仅部分产品（低碳水泥、高渗漏水泥等）属于战略性新兴产业，而不是整个3011行业可以划归到战略性新兴产业。在《战略性新兴产业分类》涵盖的300多个国民经济行业中，不加“*”的行业有57个，占比不到20%；超过80%的行业，都无法齐整地对应到战略性新兴产业。《高技术产业分类（服务业）》的齐整度更好，涵盖的97个行业小类中，不加“*”的行业有90个。 《高技术产业（制造业）分类》和《知识产权（专利）密集型产业统计分类》中，国民经济行业与这两个分类中的行业是严格的被包含与包含关系。 《高技术产业（制造业）分类》总共纳入了85个制造业行业小类，以行业的R&D投入强度为界定标准。《知识产权（专利）密集型产业统计分类》总共纳入了188个国民经济行业小类，纳入标准需要满足三个条件中的一个：一是行业发明专利规模和密集度均高于全国平均水平，二是行业发明专利规模和R&D投入强度高于全国平均水平，且属于战略性新兴产业、高技术制造业、高技术服务业，三是行业发明专利密集度和R&D投入强度高于全国平均水平，且属于战略性新兴产业、高技术制造业、高技术服务业。这两个分类标准中的国民经济行业，均可以齐整的对应到分类的行业。

三、兴业研究科技行业分类 考虑到当前尚未出台明确的科技行业分类，为了更好的掌握科技金融业务的发展情况，以《国民经济行业分类》为基础、参考现有科技相关行业的行业分类标准、基于兴业研究行业研究团队研究经验判断以及可操作性，编制了“科技行业分类”。 3.1 定义与范围 对于科技行业，从操作层面，我们将其定义为科技含量高、符合新质生产力导向、建议纳入科技金融统计范畴的行业集合。 我们编制的科技行业分类中，一级科技行业包括： TMT 、医药、新能源、新材料、汽车、锂电池、高端装备、交通运输、节能环保、创新消费、生物农业、科技服务等12 个 。进一步将科技行业细分，二级科技行业包括：集成电路、智能终端、新型显示、通信、电子元器件、软件、互联网、传媒、化学药、生物药、中药、兽药、医疗器械、医药研发、电力设备、电网与储能、光伏、风电、核电、生物质能、化工新材料、无机非金属新材料、有色金属新材料、钢铁新材料、汽车整车、汽车零部件、锂电池、航空航天、机器人、机床、仪器仪表、轨道交通、通用设备、专用设备、工程机械、农业机械、金属制品、现代物流、船舶、通用航空、节能、环保、智能家居、日化、农化助剂、生物育种、研究试验、技术服务、技术推广等 49 个 。

3.2 编制原则 以《国民经济行业分类》为基础。 兴业研究科技行业分类依据《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017），对其中符合科技金融产业特征的国民经济行业小类进行再分类。 参考现有标准。 兴业研究科技行业分类借鉴了《战略性新兴产业分类（2023）》、《高技术产业（制造业）分类（2017）》、《高技术产业（服务业）分类（2018）》、《知识产权（专利）密集型产业统计分类（2019）》等四个科技相关的行业标准。 结合研究员判断 。本分类根据兴业研究行业研究员对行业的判断，添加了符合科技行业范畴但未纳入上述四套分类标准的国民经济行业小类；删除了属于上述四套行业分类标准但科技行业的经济活动占比较小的国民经济行业小类。 确保可操作性。 兴业研究科技行业分类与《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）行业小类是完全的包含关系，便于批量化统计。 3.3 科技行业分类目录 兴业研究科技行业分类包含12 个科技一级行业、49 个科技二级行业，总共涵盖1382 个国民经济行业小类中的425 个。 下表是科技行业分类目录（1.0版）。

3.4 添加和删除说明 兴业研究的科技行业分类是在国家现有科技相关的四个行业分类基础上，进一步添加了22 个国民经济行业小类。 其中，有的行业添加是因为行业本身具备科技行业的特征，例如3650电车制造、5292互联网零售、4120核辐射加工，有的行业添加是因为虽然行业是传统行业，但是出现了新的科技趋势，例如4413水力发电行业包含了抽水蓄能、3715铁路机车车辆配件制造包含了高铁核心部件，通用航空的四个国民经济小类与低空经济相关。

在国家现有科技相关的四个行业分类基础上，兴业研究科技行业分类删除了25 个国民经济行业小类。 删除的这行业属于采矿、建材和食品这三个成熟产业领域，与“科技”相关的经济活动在整个行业小类中占比较小。

四、总结 为了更好的反映科技金融的发展情况，兴业研究编制了科技行业分类。 兴业研究的科技行业分类以《国民经济行业分类》为基础，借鉴了《战略性新兴产业分类（2023）》、《高技术产业（制造业）分类（2017）》、《高技术产业（服务业）分类（2018）》、《知识产权（专利）密集型产业统计分类（2019）》，并结合了行业研究员的判断。在现有科技相关的四个行业分类基础上，兴业研究的科技行业分类添加了22个国民经济行业小类，删除了25个国民经济行业小类，最终从1382个国民经济小类中筛选出了425个，并整理成12个科技一级行业、59个科技二级行业。 兴业研究的科技行业分类可定期更新。 考虑到科学技术的发展是动态的，新技术的出现和现有技术的演进使得行业也会发生变化，因此对科技行业分类也需要应该与时俱进。以北美行业分类系统（NAICS）为例，每五年进行一次审查，以确保其适应经济和行业的变化。 科技行业分类的准确性除了受到企业是否准确填写国民经济行业分类的影响，还受到国民经济行业分类颗粒度的限制。 国民经济行业小类可以是包含低端产品的新兴行业，也有可以是包括最新技术的传统行业，是否纳入科技行业，主要依据行业内科技部分的占比和未来发展趋势，从而将整个行业小类进行界定，因此不可避免出现弃真和取伪错误。客观地讲，“科技行业分类”只是操作层面实用主义的操作，是在约束条件下退而求其次的可行解。进一步提高科技行业分类的准确性，有赖国民经济行业分类的细化和配套机制的完善。

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