在主题演讲环节，肖钢指出2025年一季度我国数字经济持续保持良好发展态势，数字经济核心产业增长超10%，显著高于同期GDP增速，数字制造业和数字服务业均表现亮眼，数字投资高速增长、数字消费稳中有升，区域分布上东部地区数字经济持续领跑。数字金融也发展势头良好，特别是DeepSeek的出现实现了AI平权，众多中小金融机构通过接入DeepSeek等大模型具备了应用AI大模型的能力，金融机构科技投入也更加注重投入产出比，资金投入呈现出向“精”向“效”的态势，金融数据市场建设也不断深化。对于未来发展，肖钢建议要完善数字经济产业生态，推动数字经济与实体经济深度融合，落实“AI+”战略；加快构建生成式 AI 金融应用的治理闭环，严格执行AI算法备案制度，加强AI技术滥用的风险治理；建设高质量的金融数据市场，探索数据要素权属、定价等理论依据和实践路径，构建金融行业可信数据空间，打破数据孤岛问题。

在圆桌讨论环节，张健华分享了金融行业找准“AI+”关键切入点的思考。他认为在“AI+”新形势下，金融业应围绕核心功能探索如何更好利用AI 技术，尤其是AI可在服务客户全流程中发挥增值作用，帮助金融机构更好地匹配客户需求。同时，金融机构利用AI需了解技术的能力、短板和风险，结合自身能力和需求，选择适合的技术投入，大型机构可大规模投入，中小型机构可借助通用大模型降低使用门槛，但也需开发自身专用的垂直类模型。此外，要重视在AI时代金融消费者权益保护，平衡好效率与公平、安全与权益的关系，将保护消费者的条件纳入金融机构的目标函数和全流程管控中。最后，张健华指出AI在金融领域将迎来爆发式增长，未来金融业将从数字金融迈向智慧金融，走向更加智能化的发展道路。

莫万贵分享了健全与新一代人工智能技术相适应的金融监管机制和治理体系的思考。他认为AI应用既带来模型幻觉、算法黑箱、算法歧视等新风险，也可能放大顺周期性、对大型科技公司过度依赖等传统风险，为此需构建覆盖各方的闭环治理体系：金融机构在推进AI技术应用时应更加审慎，要注重模型技术与业务场景适配性，避免过度依赖大型科技公司，注重构建自身个性化模型体系，并纳入内部整体风控合规机制，重视人机协同和业务流程再造，确保核心业务关键节点建立有效的人工干预机制；监管部门要秉持包容审慎原则与“技术中性”理念，深化金融科技创新监管工具应用，营造良好创新氛围，坚持分级分类风险管理，发挥标准规范引领作用，加强监管科技能力建设及对科技公司的监管，强化金融消费者教育；行业自律组织需制定行业标准、提出治理倡议和自律公约；科技公司需强化责任担当，严控伦理风险，确保产品技术安全可靠、风险可控；要大力培养复合型AI金融专业人才。同时，在宏观审慎政策层面，需关注AI对系统重要性金融机构的影响，强化对AI金融基础设施统筹监管，完善跨市场跨机构风险监测与协同处置机制，借助AI技术提升系统性金融风险监测预警能力，防范市场共振风险。最后，莫万贵强调AI驱动下的数字金融将有力促进金融强国“五篇大文章”协同发展，但须以安全和公平为前提。

李振华分享了AI大模型赋能普惠金融的思考。他认为随着AI技术的不断发展，大模型与小模型的配合应用将成为金融AI应用的新范式，大模型具备诸多优势可推进数字普惠金融，实现金融服务高效可得、精准赋能与个性化服务。同时，推进AI赋能普惠金融需要制度配合，探索金融领域的应用分级和监管制度，构建高质量的指令数据合作生态，推动建设可共享的基础设施，完善行业大模型的技术标准。最后，李振华指出AI大模型将进一步赋能金融行业腾飞，提升金融机构国际竞争力，需吸取过去教训，同步建设应用分级，防范系统性和跨领域风险。

张鹏分享了AI对金融价值链重构路径的思考。他认为大模型的本质是对世界信息的学习、压缩和表达，金融服务本质是对社会资源的优化分配，AI不仅是工具，更是金融体系中不可忽略的实体存在，会改变金融服务的思维和服务范式，从以产品为核心转向以服务为核心。在投研、风控、客户交互等方面，AI已展现出超越人力的效率，未来将实现“千人千面”的个性化服务。同时，AI技术落地需要技术、数据、管理和组织协调等多方面能力，监管侧也要积极拥抱技术。最后，张鹏指出数字金融未来应能如“水和空气”般融入生活，以技术、数据和监管为基础，让人们享受更好的金融服务。