2024全球数字经济财税金融动态-阿里研究院

1 全球数字经济财税金融动态 阿里研究院 2024 年 5 月 31 日 目 录 一、数字经济技术与产业前沿 1.麦肯锡：人工智能（AI）在经济发展领域的五大应用 2.微软：微软与合作伙伴将为金融服务领域推出由生成式人工智能（GAI）驱动的虚拟助手 3.谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 表示：Gemini 系列模型实现新突破 4.《麻省理工科技评论》：GPT-4o 允许用户在同一模型中使用语音或视频进行交互 5.雅虎：星链（Starlink）成功测试手机直连卫星的视频通话 6.世界银行：新兴技术在交通运输领域的应用 7.《自然-通讯》：人工智能能够提高聚变反应堆中的等离子体稳定性以及反应堆性能 8.西门子医疗高级副总裁 Ranga Sampath：人工智能、机器人及自动化在医疗领域的应用 9.宝马引进机器狗 SpOTTO 用于扫描并监控生产设备 10.《全球银行与金融评论》：支付编排释放商业潜力 二、数字经济财税政策与观点 11.国际组织及部分国家 5 月实施“双支柱”方案取得的新进展 12.IMF 举办公共财政管理数字解决方案区域研讨会 13.毕马威：欧盟委员会更新数字时代增值税（ViDA）一揽子改革提案 14.Tax Notes International：联合国应将人工智能（AI）和数据纳入税收议程 15.OECD 发布《21 世纪税收合作：2024 年进展报告》 16.立陶宛自由市场研究所等多家欧洲智库：实施全球最低税面临的四大挑战 17.越南计划将实施支柱二取得的税收用于外商直接投资激励 18.联合国环境税收小组成员 Tatiana 探讨支柱二全球反税基侵蚀规则的争议解决机制 三、数字经济金融政策与观点 19.世界经济论坛：全球主要经济体的加密货币监管规则摘编 20.巴塞尔银行监管委员会发布《金融数字化》报告，总结新技术的应用及相应政策 21.国际清算银行支付与市场基础设施委员会（CPMI）明确年度三大重点工作 22.彭博社：德意志银行表示探索使用区块链技术有助于缓解银行利润压力 23.路透社：瑞士央行正在探索金融资产代币化的方法 24.英国央行发布数字英镑实验报告，证明现有的 POS 终端可适用于数字英镑支付 25.印度储备银行：印度正式启动三项数字金融工具改革 26.新加坡金融管理局发布《数据治理和管理实践》报告，提出数据治理预期框架 四、综合性财税金融资讯 27.国际组织及部分经济体 5 月公布的财税政策（咨询）摘编 28.G7 财长和央行行长公报关注财税金融领域多项议题 29.国际公司税改革独立委员会：欧盟应支持《联合国国际税务合作框架公约》 30.世界银行发布《2024 年碳定价现状与趋势》报告 31.《自然》：碳定价有效性的系统评估和荟萃分析 32.法国经济学家 Gabriel Zucman 评估美国的财富税愿景 33.税收正义网研究员 Christoph Trautvetter：为什么欧盟需要超额利润税 34.OECD 发布《2024 年数字经济展望（第 1 卷）：拥抱技术前沿》报告 35.金融时报：欧洲央行警告称高债务水平使欧洲面临“负面冲击”风险 2 1.麦肯锡：人工智能（AI）在经济发展领域的五大应用。（1）具有全球竞争力的价值链。经济发展决策者经常被要求确定他们的国家（地区）可以在哪些领域具有全球竞争力。这需要他们评估各部门对可持续、包容性和弹性增长的潜在贡献。分析模型可通过对市场进行实时分析，识别新兴经济趋势，并发现有望增长的领域，为决策者提供信息。例如，东亚某城市使用分析模型来识别饮料、汽车零部件等尚未开发的经济竞争力领域，这些领域与该城市已经显示出强大实力的领域紧密相关。该市通过关注这些部门，利用好现有的人才、基础设施和供应链能力，在 6 年内将其人均 GDP 增加了 8500 美元。（2）招商引资和贸易支持计划。许多经济发展决策者专注于吸引外国投资和增加出口。AI 可以帮助领导者选择可能促进当地经济发展的企业，了解企业可以扩张的地点，评估投资结果，并确定政府吸引企业的预算。例如，美国组织 REDI Cincinnati（REDI 代表区域经济发展计划）采用预测性分析方法来识别有可能在未来进行融资的成长型企业，该模型整合了商业智能和实时数据分析，使用并购活动、收益报表等数据点来主动定位目标企业。（3）未来工作计划。劳工部门可以利用 AI 来识别就业市场中重要的长期变化，并实现关键转型。分析模型可突出显示那些有可能被自动化等力量所取代的工作岗位，为工人推荐更相关的、更有弹性的职业。例如，英国就业和养老金部使用劳动力分析来估计各种职业对工人的需求。这使得求职者能够更好地应对不断变化的劳动力环境。（4）经济“即时预测”。财政、经济以及央行部门不再需要在危机爆发数月后才识别危机，部门领导者可以使用 AI 技术来监测经济动荡的早期迹象，从而更快地调整方向，引导经济度过不同的经济周期。例如，OECD 现在利用来自 46 个国家（地区）各个经济部门的数据来即时预测每周 GDP 增长。该模型使用机器学习来识别搜索“失业”“投资”“危机”“衰退”等术语的频率与不同 GDP 组成部分变化之间的相关性。这种每周追踪报告可以轻松评估快速变化的数据，如在发生经济危机时。（5）利用地理信息系统和空间数据改变公共服务。政府部门正越来越多地利用空间数据和卫星图像来加强公共服务的提供，提高灾害响应能力。考虑到这些数据集的大小和粒度，可能需要复杂的AI 模型来近乎实时地生成指标。例如，哈萨克斯坦在农村定居点基础设施选址UV8ZoWgUfZuW6MaO7NsQoOsQnRkPmMqOfQnMnP8OoPqRvPqMsQvPnOyR 3 和开发时采用了将地理、人口和经济数据与分析技术相结合的统计模型，政府部门可以更高效、更精准地向农村地区提供基本服务和基础设施。 2.微软：微软与合作伙伴将为金融服务领域推出由生成式人工智能（GAI）驱动的虚拟助手。微软正与技术服务和咨询公司 Wipro 合作推出一套由 GAI 驱动的金融服务虚拟助手（VA），具体包括：（1）投资者情报 VA。它利用微软的 Azure OpenAI 服务为客户经理提供对话界面，同时可与金融机构自身的 AI模型集成，为各种股票和基金提供预测。它还与微软金融服务财富管理解决方案集成，用于提取客户数据。客户经理在询问与客户特定需求、财务目标和风险偏好相关的问题后，可及时从 VA 那里获得相关回复。这将有助于更快地完成交易，并减少因需要从后端团队收集详细信息而导致的任何延迟。（2）投资者加入（Investor Onboarding）VA。这是一个让新客户或投资者开始使用金融机构的投资平台的过程。对银行而言，该 VA 既可与银行网站和移动应用程序无缝集成，也可使用现有数据来帮助客户查询结果，进而大幅改善客户体验、显著提高银行运营效率。（3）贷款发放（Loan Origination）VA。它利用微软的 Azure OpenAI 服务促进金融机构与客户的对话，引导客户找到合适的贷款产品，并实现自动化的贷款申请流程。Wipro 公