主流商业银行开始通过“等量人工工时”“日均Token消耗”等数量指标，衡量技术落地的效能。 “人机协同”在银行业务中愈发普遍，然而行业尚未形成共识性的权责划分指引。 从实践来看，无论是普惠金融还是科技金融，以人工智能为代表的数字金融工具，均可形成有力的关键支撑。 从行业实践看，首批银行金融科技子公司长期面临投入高、盈利难的挑战，经营压力持续显现。近年多家银行调整布局，将科技能力收回总行一体化管理，不再坚持独立子公司的对外商业化路径。

四家国有大行虽然绿色信贷增速放缓，但仍占据约七成的绿色信贷存量，更贡献了四分之三增量，只是业务节奏与发力侧重点已呈现差异化。 部分城商行和农商行绿色信贷保持高增速，但小基数效应与集中度风险更为显眼。 大行把巨量资金投向能持续回款的重大项目，地方机构在特定区域内沉淀产业服务能力。 绿色金融与科技金融的底层重合。

整体而言，区域性银行、股份制银行与国有大行的分差有所缩小。 部分大行相当部分资源集中于产业链链主企业或大型拟上市龙头身上。如何覆盖更多处于成长期甚至早期的硬科技中小企业，考验着各家大行内部组织架构的敏捷度。 “垒大户”和同质化竞价现象时有发生。银行管理层需要在“让利实体经济”与“保持可持续专业经营能力”之间找到动态平衡。 种子期、孵化期、早期中试阶段的硬科技企业，尤其是掌握颠覆性技术但尚无产品销售收入的实验室初创项目，仍缺乏适配资金。这种供需错位的根源在于银行面对的风险收益不对称。

很长一段时间里，对金融有很多的批判性。今天看来，我们对金融的理解是片面的。它更大的作用在于跟科技结合、跟创新结合，支撑科技强大和国家强盛。 金融体系、金融发展模式，没有所谓的“最优”，只有“最适配”。它要和一个国家的发展阶段、基本国情、民族特点相匹配，脱离这些条件去谈“最优”，是没有意义的。但“适配”不是一成不变。 金融学突破了长期以来的“西方中心—其他模式为补充”的等级化叙事，开始形成一种平等对话的可能。 中国经验的价值在于提醒全球：金融的终极目的是什么，金融与实体经济和社会发展的关系应该如何定位。

将推出三张“新面孔”：首度发布理财公司专属测评。另外两张“新面孔”来自保险业：寿险业数字金融榜和财险业数字金融榜。 受测评金融机构数量将首次突破400家。 既有测评产品及其指标体系调优调精。其中，“基金损益榜”系列测评，将各增加一项重要指标——“盈利投资者占比”。 三大赋分系统不变：基于客观数据形成的量化测评结果，在终榜中的得分权重占比70%；基于调研团队发放的调研问卷反馈结果占比15%；评审团的背对背评分结果，占比15%。

2026年上半年，国内人形机器人行业发生105起融资，金额达710亿元，已超2025年全球规模。 对于相当一批技术快速迭代期的机器人企业而言，融资越来越像一次双向尽调式的“相亲”。 投资人不再止于出资，还要通过技术理解力和战略认同度的双重考核；企业也不再只是被动接受筛选，而是在主动设定标准、选择伙伴。 不同资本带来的“嫁妆”并不相同。金融机构能否通过企业的“面试”，取决于它能否在企业最缺资源的环节，拿出真正有用的东西。