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第七期 科技金融解碼:新質生產力如何破局?

6月29日傍晚,FT中文網與上海高級金融學院聯合呈現的金融大師課第7期在上海舉辦,三位來自不同領域的嘉賓與FT讀者、高金校友們一起梳理了科技發展與金融行業之間的相互促進作用,以及未來我們該如何正確看待人與技術之間的關係。

6月29日傍晚,FT中文網與上海高級金融學院聯合呈現的金融大師課第7期在上海舉辦,上海交通大學上海高級金融學院兼聘教授、上海交通大學中國金融研究院副院長、上海新金融研究院副院長劉曉春教授,歐科雲鏈研究院首席研究員畢良寰女士,蘇州銀行總行科創綠色金融部總經理史傑先生與FT讀者、高金校友們一起梳理了科技發展與金融行業之間的相互促進作用,以及未來我們該如何正確看待人與技術之間的關係。FT中文網高級策劃編輯戈揚主持圓桌環節。嘉賓們從理論、實踐、創新應用等維度,探討了新質生產力與科技金融的關係,重點討論了科技創新與技術應用的區分、金融如何支援科技創新、相關政策和制度的重要性,以及在快速發展的科技環境中如何培養適應未來需求的人才。此外,嘉賓們還分享了對AI和區塊鏈技術在金融行業中應用的看法,以及銀行在支援科創企業中的實際挑戰和策略。

精彩回顧


劉曉春

上海交通大學上海高級金融學院兼聘教授

上海交通大學中國金融研究院副院長

上海新金融研究院副院長

人類歷史發展到今天,每一次跨越式進步都和科技的創新有著密切的關係。科學發現發明創新與技術應用創新是兩條不同的路徑。科學發現如愛因斯坦的相對論屬於理論領域,而技術創新如原子彈則屬於應用領域。這兩者都需要經歷從0到1,再從1到N的過程,我們不能只重視基礎科學,而忽視應用科學。科技創新是技術創新的基礎,技術創新則是理論成爲現實生產力的途徑。如果沒有技術創新,理論永遠停留在理論層面。科技金融所要服務的正是技術創新應用的0到1,尤其是1到N階段,而不是科學理論的創新。要發展新質生產力,就是要讓新科學理論轉化爲新技術,進而促進產品創新、商業模式創新,實現全要素生產效率的提高,並高度重視精神生產力的重要性。我們不能簡單地認爲科技金融只是支援某個行業,而是要促進新技術在各行各業的應用,幫助傳統行業實現轉型升級。此外,風險投資和銀行貸款在支援新創企業中起到重要作用,併購重組將成爲新技術商業化的常態化模式。只有透過這些努力,我們才能真正實現新質生產力的發展,推動經濟成長和社會進步。

對於未來金融人才的培養,我們需要引進不同領域、不同地域的專家教授,確保他們在前沿領域有深厚的知識和豐富的經驗。教學不能純粹是概念性的,應該結合實際應用和實戰經驗。教授們不應只停留在理論上,而是要具備開放的思維,能與學生和社會產生思想的碰撞。學校需要培養學生的綜合素質,確保他們不僅掌握專業知識,還能適應快速變化的科技環境和複雜的社會需求。

畢良寰

歐科雲鏈研究院首席研究員

技術的發展應該服務於人類,提高效率和推動社會進步,而不是本末倒置。技術如Web3和AI的應用應首先考慮其在人類社會中的適用性和影響,人的作用在技術創新中非常重要,應強調技術的應用需要人的智慧和創新思維。區塊鏈技術在金融行業的應用涉及兩個階段:原生性的創新(如NFT和去中心化金融)和基於已有用戶數據和成熟技術平臺的大公司創新。應用區塊鏈技術時需要考慮合規性和實際效用,區塊鏈技術在跨境支付和虛擬資產管理中的應用逐漸廣泛,但仍需進一步提升深度和專業度。

當一個新的技術發展到一定階段時,我們還可以探索有關於基礎建設的獨特賽道。比如說在歐科雲鏈,我們有一塊業務專注於鏈上數據的分析,包括檢測鏈上資金流轉是否涉黑、犯罪活動等。這樣的工具不僅能爲整個市場的發展提供實際的效用,還能幫助平衡技術創新和監管的關係。區塊鏈行業的人才需求在增加,門檻也在提高,不同學科的融合和跨領域的知識非常重要,未來需要更多複合型人才來推動區塊鏈技術的發展和應用。

史傑

蘇州銀行總行科創綠色金融部總經理

科技金融更多是商業銀行傳統信貸金融模式向科技型企業的延伸與覆蓋,透過標準產品解決供給側問題;而科創金融是指針對科技型企業個性化、多元化的全生命週期、全生態環境、全資產需求加以管理,以加快促進科技創新創業、科技成果轉化、高新技術產業化以及解決需求側問題爲目標,透過持續的金融創新逐步形成的集政府政策引導、直接融資、間接融資和金融中介服務於一體的跨界金融生態服務體系。

目前金融支援科技創新仍存在不少問題,比如資本市場缺少「耐心資本」,長期權益類資金供給不足;銀行信貸期限短,缺少「內部投資機構」,投貸聯動落不到實處;創業投資差異化監管政策尚未落地,專注於投資中小科創企業的機構極少等等。在透過IPO退出難而基金存續期到期的情況下,併購貸款和S基金是兩條可行的途徑,但都存在評估和定價的難題。銀行需要創新風險評估方式和信貸模式。傳統的財務數據評估不適用於所有新創企業,應根據智慧財產、行業模型、資質和投融資等參數進行綜合評估。爲了適應科創企業的發展,銀行應該開發出新的貸款產品和風險管理工具,以支援科創企業的成長和創新。在一些商業銀行已經開始透過建立大數據模型來評估企業的科創能力,幫助銀行更好地支援新創企業。

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