随着去年年底ChatGPT的横空出世，当前人工智能正迎来以“大模型”，“生成式”为代表的新的发展浪潮。人工智能将如何改变我们身处的行业，会带来哪些投资机遇是投资界当下最关心的话题。2023年7月5日，“华泰 TMT 高峰论坛暨 2023 世界人工智能大会科技金融创新论坛”在上海隆重举办。复旦大学金融学教授黄毅受邀出席论坛并参与圆桌对话环节，与华泰证券研究所海外科技首席何翩翩，角井生物董事长、首席科学官周一鸣博士，驭势(上海)汽车科技有限公司总经理高丽萍，主线科技合伙人&CFO付月男，知行科技CEO宋阳，围绕AI在金融科技、医药研发、自动驾驶等领域的应用与创新进行深度探讨。

黄毅教授围绕“AI对数字金融和商业模式创新”话题做出精彩分享。他首先介绍，数字金融服务可分为两类：第一类是抓取信息和另类信息数字化，第二类是通过作为信息采集、验证及处理中心的数字系统提供数字金融服务。在金融科技创新1.0时代，1969年ATM出现；目前正在进入的数字金融科技创新2.0时代，出现了包括数字支付、数字货币在内的数字金融服务，可总结为ABCD（A-AI，B-区块链，C-云计算，D-大数据）四大技术。他分享了摩根大通在2019年致股东的信，其中指出人工智能和机器学习的作用已经在帮助摩根大通降低风险和欺诈，升级客户服务，提高了承销规模，也增强了公司的营销能力。此外，黄毅教授也谈及了行为金融学中的两种偏差：认知偏差和激励机制，因为这两种偏差的存在，需要通过另类数据进行行为数据分析，从而了解客户的风险偏好与承担能力。

黄毅教授介绍，根据国际清算银行数据，2020年，全球数字金融贷款总量超过750亿美元。科技公司布局金融化的优势在于，其以数字支付为基础，从而进一步带来信贷、保险、资管等各种金融服务的交互。同时，数字金融公司利用现存的商业网络例如电子商务或是社交网络提供金融服务。

黄毅教授详细分析了数字金融采用“DNA”的正循环商业模式。“DNA”的商业模式即Data-Network-Activities，通过在网络平台对以数字支付为入口的数据进行信息的收集、验证、处理，培育丰富的金融业务生态形成正循环。

“大数据信贷模型和信息优势（数字足迹）是数字金融的一大特点。大数据算法与AI算法帮助金融服务更为普惠的同时，利用海量的商业平台另类数据，可以提高金融业的业绩。”此外，黄毅教授还介绍了PET技术等研发项目，其专注于隐私保护，帮助用户在保护个人隐私的基础上使用、处理数据。

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