“要素”中央财大陈端：AI大模型将推动以数据资产为核心的产融协同创新

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封面新闻记者 欧阳宏宇

“行业智能化作为数字化转型的高维阶段，将为行业带来的挑战与变革超越以往。”11月27日，中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端在产业转移大会上表示，数据资产日益成为企业战略资产的核心资源，在AI大模型等新一代信息技术的赋能之下，行业业有望迎来新一轮升维性变革。

当数据要素成为当代关键生产要素广泛介入生产流程和生活场景，与以往传统要素的最本质区别在于其对传统要素效能发挥的乘数作用。

陈端据此分析称，新的生产要素不仅有助于在产业端提升全要素生产率，加速数实融合进程，带动数字技术对传统产业全方位、全角度、全周期的数智化改造提升，而且以数据资源的共享为抓手，带动产业与金融之间的关系从协同走向融合。

一方面，面向垂直场景的行业大模型开始涌现，从产业数字化和数字产业化两个维度助推数实融合向纵深拓展；另一方面，大模型在金融领域的应用也为金融服务的精准化触达、精细化升级提供了新的可能。此外，未来很多人都可能拥有属于自己的AI助理，以数字化手段提升人机协同效率，同时借助数字化带来的网络效应带来整个社会价值产出的倍增效应。

“伴随数据要素打通供给与需求，贯穿一二三产且打破我们传统观念中产业与金融之间的边界，基于数据资产内外部协同的全新生态体系将逐步演化出现。”陈端表示，这为数实融合及产融协同提供了新的范式与价值空间。由于底层技术的同构性和数据资源的共享性，这一轮金融创新周期与外部技术创新周期、产业周期呈现出越来越多的同频同向特征。

今年11月，Open AI开发者发布会上提出GPTs store的理念，即一旦把移动互联时代基于APPs的开源创新模式引入大模型领域，生成式AI将大量替代传统人工，“万物摩尔定律”将从科幻小说走入现实。

对此，陈端认为，APPs时代的开源众创催生了移动互联时代的线上巨头，也让普通人感受到了线上线下商业协同带来的便利性，但因为AI大规模替代人工导致原有流程体系和组织架构，是社会层面是难以承受的。“在真正的技术奇点来临之前，我们必须取得面向硅基文明的发展共识，以应对各种可能的变化和挑战，这些挑战不光来自智能体领域，也来自这种变革所催生的人类自身组织、商业、利益格局和制度体系的再调整。”

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