金融科技安全是国家安全的重要内容之一，保障金融科技安全发展，实现金融科技领域内信息技术和产品的自主创新、安全可控，是金融机构践行“金融安全是国家安全”的必经之路。早在2014年我国就启动了党政信创一期试点，主要目的就是为了支持国内金融科技自主研发和技术落地应用。

同时也是在这一年，银保监39号文出台，要求银行业实现安全可控、自主创新。随着党政信创的试点成功，金融信创也在2019-2022年开启三期试点，同时试点范围也由银行、保险、证券等机构向中小型金融机构渗透。金融信创也是在这期间获得发展良机。

今年1月，中证协向券商下发《网络和信息安全三年提升计划（2023-2025）》征求意见稿，这次下发对于整个金融信创领域具有重要意义，其中提到鼓励有条件的券商未来三年信息科技平均投入金额不少于平均净利润的8%或平均营业收入的6%，有条件的券商积极推进新一代核心系统的建设。根据证券业协会数据，2021年信息技术投入占收入比例超过6%的仅有20家，在政策的推动下，有望有更多的增量资金进入金融信创领域。

此外，7月7日晚，中国人民银行、国家金融监督管理总局、中国证监会共同宣布平台型金融业务大部分问题已完成整改，对相关企业的处罚也已落地。随着平台金融企业的整改结束，金融科技板块有望在新的常态化监管下焕发生机。

未来几年引爆金融科技的不仅仅有政策，还有AI大模型的技术应用将逐渐落地金融科技领域。

金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础；金融行业大量产品最终服务于C端用户，大模型应用场景丰富；同时，金融机构技术资金投入巨大，是大模型落地的大舞台。随着大模型与证券、保险、银行业务的融合，创新应用将层出不穷。

比如彭博社推出的金融行业大语言模型BloombergGPT，拥有500亿参数，依托彭博社的大量金融数据源，可以支持金融行业内的各类任务。还有今年哥伦比亚大学联合上海纽约大学推出的FinGPT，采用端到端的设计，可以实现自动化数据管理，并向大众开放，能为投资者提供机器顾问、算法交易和低代码开发等功能。最后就是度小满今年五月发布的轩辕大模型，他是在Bloom大模型基础上训练而来，在金融名词结束、金融市场评论、金融数据分析和金融新闻理解等任务上，具有明显的金融领域优势。

根据艾瑞咨询的数据，2022年，以银行、保险、证券为主的金融机构技术资金投入预计将超过4000亿元。巨额投入夯实金融机构的IT基础，做好AI金融应用的底层设施建设。

金融科技行业还受券商、银行和非银金融板块等的行情影响。在7月24日政治局会议中提出活跃资本市场后，券商和银行板块纷纷大涨，金融科技板块亦是有所表现。随着活跃资本市场相关措施的陆续出台，投资者数量和两市成交额有望迎来高增长，对金融科技的需求也会同步增加，且全面注册制下，券商等的业务系统也需要一系列的改造需求。展望未来，金融科技行业有望在大模型+政策利好+全面注册制等的持续释放下，下有望迎来行业高景气。