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今日官方传递行业研究报告被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:官方服务专线，支持多品牌报修
全球服务区域:隆安县，武清区汊沽港镇，云南省西双版纳傣族自治州勐腊县，辽宁省铁岭市开原市，上海市市辖区嘉定区，云南省怒江傈僳族自治州福贡县，鹿泉区寺家庄镇，伊犁哈萨克自治州昭苏县，山西省阳泉市平定县，福建省漳州市龙海市，西藏山南市，濮阳市南乐县，百色市田林县，陕西省宝鸡市眉县，四川省德阳市广汉市，黑龙江省大兴安岭地区呼玛县，洛阳市汝阳县，山东省潍坊市青州市，长安区南村镇，广东省汕头市南澳县，黑龙江省绥化市明水县，朝阳区豆各庄地区，黑龙江省七台河市桃山区，山西省运城市夏县，福建省三明市梅列区，江苏省苏州市相城区，山西省临汾市安泽县，焦作市沁阳市，河东区大直沽街道，青海省海西蒙古族藏族自治州德令哈市，山西省晋城市泽州县，云南省丽江市宁蒗彝族自治县，丰台区右安门街道，鹿泉区白鹿泉乡，广东省珠海市斗门区，防城港市东兴市，湖北省宜昌市西陵区，蓟州区东赵各庄镇，青海省果洛藏族自治州，喀什地区叶城县，甘肃省兰州市，平山县小觉镇，元氏县，云南省红河哈尼族彝族自治州绿春县，山西省朔州市山阴县，福建省南平市建瓯市，马鞍山市博望区，广东省江门市，黑龙江省伊春市金林区，宝坻区牛家牌镇，阿克苏地区拜城县，乌鲁木齐市沙依巴克区，江苏省连云港市赣榆区，陕西省西安市未央区，钦州市，广东省惠州市龙门县，怀柔区雁栖地区，重庆市市辖区北碚区，大兴区，贵州省安顺市普定县，内蒙古呼伦贝尔市阿荣旗，陕西省宝鸡市千阳县，四川省成都市双流区，山东省泰安市泰山区，桥西区东华街道，江苏省南京市浦口区，昌平区小汤山镇，赞皇县西龙门乡，四川省宜宾市翠屏区，辽宁省铁岭市清河区，四川省成都市新都区，青海省玉树藏族自治州治多县，和平区南市街道，昌平区回龙观街道，湖北省宜昌市夷陵区，山东省青岛市城阳区，吉林省白山市浑江区，平顶山市湛河区，武清区上马台镇，丰台区和义街道，甘肃省白银市景泰县，延庆区康庄镇，甘肃省定西市渭源县，四川省凉山彝族自治州甘洛县，山西省晋城市高平市，四川省广元市，赞皇县院头镇，芜湖市南陵县，朝阳区双井街道，云南省文山壮族苗族自治州广南县，江苏省镇江市句容市，喀什地区麦盖提县，平顶山市卫东区，甘肃省天水市秦州区，朝阳区管庄地区，蚌埠市龙子湖区，北海市海城区，贵州省六盘水市水城县，山东省枣庄市台儿庄区，内蒙古鄂尔多斯市康巴什区，山东省威海市，陕西省汉中市西乡县，云南省红河哈尼族彝族自治州泸西县，巴音郭楞蒙古自治州和硕县，怀柔区龙山街道，福建省莆田市仙游县，四川省遂宁市蓬溪县，塔城地区和布克赛尔蒙古自治县，海淀区青龙桥街道，福建省厦门市海沧区，山东省烟台市龙口市，江苏省徐州市新沂市，静海区西翟庄镇，朝阳区小红门地区，山东省聊城市冠县，云南省玉溪市新平彝族傣族自治县，江西省宜春市奉新县，桥西区苑东街道，蓟州区官庄镇，西藏山南市贡嘎县，静海区大邱庄镇，亳州市利辛县，山西省忻州市宁武县，桥西区留营街道，四川省甘孜藏族自治州，元氏县殷村镇，北辰区，开封市通许县，内蒙古乌海市乌达区，四川省甘孜藏族自治州泸定县，蓟州区东二营镇，黑龙江省佳木斯市汤原县，四川省宜宾市珙县，内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗，四川省成都市金牛区，江苏省徐州市，内蒙古鄂尔多斯市鄂托克旗，四川省宜宾市江安县，福建省福州市永泰县，江西省萍乡市上栗县，湖北省恩施土家族苗族自治州恩施市，平山县上观音堂乡，固原市西吉县，平山县岗南镇，无极县大陈镇，新乐市协神乡，朝阳区小关街道，西乡塘区，贵州省黔东南苗族侗族自治州天柱县，陕西省汉中市南郑区，福建省莆田市城厢区，崇左市，云南省普洱市景东彝族自治县，山东省泰安市东平县，昌平区延寿镇，辽宁省大连市旅顺口区，元氏县苏村乡，湖北省宜昌市宜都市
本周监管部门公开新进展被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务
全国服务区域：隆安县，海南省海口市美兰区，云南省西双版纳傣族自治州勐腊县，山西省阳泉市平定县，福建省漳州市龙海市，陕西省宝鸡市眉县，四川省德阳市广汉市，黑龙江省鸡西市鸡冠区，江苏省徐州市丰县，四川省广安市岳池县，甘肃省甘南藏族自治州，朝阳区豆各庄地区，山西省吕梁市中阳县，青海省海北藏族自治州门源回族自治县，江苏省苏州市相城区，山西省临汾市安泽县，焦作市沁阳市，和田地区，山东省滨州市，山西省晋城市泽州县，广东省珠海市斗门区，防城港市东兴市，湖北省宜昌市西陵区，赵县沙河店镇，青海省果洛藏族自治州，甘肃省兰州市，山东省烟台市牟平区，元氏县，山西省朔州市山阴县，马鞍山市博望区，长安区广安街道，阿克苏地区拜城县，乌鲁木齐市沙依巴克区，南阳市内乡县，广东省云浮市新兴县，江苏省连云港市赣榆区，内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗，钦州市，内蒙古呼伦贝尔市阿荣旗，四川省成都市双流区，桥西区东华街道，江苏省南京市浦口区，赞皇县西龙门乡，四川省宜宾市翠屏区，昌平区阳坊镇，昌平区回龙观街道，湖北省宜昌市夷陵区，山东省青岛市城阳区，海南省三沙市西沙区，吉林省白山市浑江区，山西省晋中市榆社县，桂林市兴安县，丰台区和义街道，甘肃省白银市景泰县，重庆市县巫山县，贵州省黔南布依族苗族自治州惠水县，四川省凉山彝族自治州甘洛县，山西省晋城市高平市，辽宁省辽阳市白塔区，甘肃省陇南市武都区，江苏省镇江市句容市，广东省汕头市龙湖区，青海省海南藏族自治州贵德县，朝阳区管庄地区，江西省赣州市石城县，蚌埠市龙子湖区，南开区体育中心街道，北海市海城区，山东省枣庄市台儿庄区，密云区高岭镇，内蒙古鄂尔多斯市康巴什区，湖北省恩施土家族苗族自治州建始县，银川市贺兰县，山西省晋中市太谷区，山东省东营市垦利区，江西省鹰潭市余江区，黑龙江省鹤岗市，海淀区青龙桥街道，崇左市宁明县，福建省厦门市海沧区，延庆区沈家营镇，江苏省徐州市新沂市，广东省佛山市三水区，丰台区长辛店镇，桥西区苑东街道，蓟州区官庄镇，静海区大邱庄镇，福建省厦门市湖里区，怀柔区宝山镇，江西省吉安市永新县，湖北省孝感市汉川市，四川省甘孜藏族自治州九龙县，四川省甘孜藏族自治州，北辰区，江西省九江市武宁县，门头沟区大峪街道，蓟州区东二营镇，贵州省铜仁市玉屏侗族自治县，四川省宜宾市珙县，四川省成都市金牛区，四川省宜宾市江安县，哈密市伊吾县，青秀区，平山县东回舍镇，西藏拉萨市达孜区，固原市西吉县，平山县岗南镇，顺义区空港街道，新乐市协神乡，朝阳区小关街道，山西省吕梁市岚县，福建省莆田市城厢区，崇左市，四川省泸州市江阳区，云南省普洱市景东彝族自治县，江苏省南通市启东市，湖北省宜昌市宜都市，焦作市中站区
售后服务上门服务电话，智能分配单据：被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？
以前忙到没空喝水，现在日均多接50通电话；以前怕被AI替代，现在教AI“读懂”客户——
【探班“AI搭子”①】被数字员工“抢”走30%工作量，这里的客服在忙啥？
工人日报记者 王群
开栏的话
AI会“抢”走我的饭碗吗？当AI同事走入职场，劳动者该如何迭代成长？劳动者合法权益又该如何守护？……这是各行各业面临的时代之问。
客服中心里，数字员工“秒回”客户，把坐席从重复性工作中解放出来；智能车间中，工业机器人与技术工人默契协作，改写生产流程；三甲医院内，医疗机器人各司其职，辅助医生精准诊疗、提升效率；养老机构里，人形机器人开始服务银发族，带来温暖陪伴……人机协作的“新劳动故事”正不断“上新”。
即日起，本报推出系列报道《探班“AI搭子”》。让我们一起走进现场，和AI工友来一次“亲密接触”，在探班中为时代之问寻找答案。
“我在外地出差，加油卡不小心丢了，急着加油，咋补办啊？”
电话那头话音未落，坐席员王思扬的电脑屏幕已弹出跨省补卡全流程指引，所需证件、办理时限醒目标注，还详细推送了用户附近3个网点的地址、营业时间与联系电话。
“它比我反应速度快多了。”王思扬口中的“它”，是客服中心的数字员工——智能助手。电话铃声响起的瞬间，数字员工会同步上线，自动提取客户提供的关键信息，捕捉核心诉求，快速推送解决方案。
数字员工来了，它会“抢”走员工的饭碗吗？它究竟“聪明”在哪里？员工该如何更好地和它作同事？
带着这些疑问，日前，记者走进中国石油956100客户服务中心(以下简称956100客服中心)寻找答案。
话务大厅来了新同事
早上8点，阳光刚漫过窗沿，956100客服中心话务大厅一派繁忙景象：坐席员身着浅蓝色工装，佩戴话务耳麦，一边接听电话，一边紧盯屏幕，手指在键盘上翻飞。此起彼伏的应答声与键盘敲击声交织在一起，忙碌而有序。
几乎同一时间，王思扬旁边的同事，接通了一位老人的求助电话：“家里燃气没了，我不会用手机缴费，咋弄啊？”电话中的声音语速迟缓，带着浓厚的西北口音。
紧接着，智能助手悄然就位，立刻识别到“老年用户”“操作困难”的标签，将这通电话自动转接到“银发专席”何忠盼的坐席，并同步推送线上缴费解决方案。何忠盼根据提示，耐心指导老人成功缴纳了燃气费。
“客户一句‘卡丢了’，人工坐席还在思考，数字员工已抢先一步判断是否跨省、有无紧急需求，随即给出一对一的解决方案，反应快、思路清、方案细，比新手坐席还懂业务。”956100客服中心智能化工程师李宝海说。
956100客服中心总经理邵连群打了个比方：电话铃声响起的瞬间，数字员工就像一位“隐形搭档”同步就位，捕捉客户核心需求，从知识库中精准匹配相关内容并推送答案。
在956100客服中心，数字员工以7×24小时不间断的服务模式，承接了大量重复性、标准化的基础业务，将人工坐席从高频、繁琐的“盯消息、查系统”工作中解放出来。
数字员工缘何“知我意”
懂业务、效率高、可进化……这些数字员工缘何能够“知我意”？答案藏在那些“喂”它长大的研发人员身上。
记者了解到，为了让数字员工真正听得懂、答得准、会变通，公司专门组建AI攻坚专班，一头扎进海量话务数据里“摸规律”——精准分析30万条对话内容，逐句标注“补办卡=证件+网点+流程”“开发票=抬头+税号+时效”等语义逻辑，搭建起覆盖48个场景的动态知识库，让数字员工从“关键词堆砌”进化到“段落级理解”。
数据显示，经过长时间的数据“投喂”、模型调优和场景磨合，数字员工的应答准确率跃升至85%，复杂问题解决率提升了60%。
一直以来，工作压力大、劳动强度高、离职率高等问题是客服行业面临的现实挑战。数字员工的“上岗”大幅提升了一线坐席员的工作效率，减轻了劳动强度。记者了解到，目前，956100客服中心一线坐席员30%的工作量已交由数字员工完成。
“以前，每天大部分时间都在重复回答加油卡挂失、网点查询这些问题，忙到连喝水的时间都没有。”坐席员张敏对此深有体会，“现在有了数字同事，工作变轻松了，效率更高了，日均受理话务量增加了50通以上，工作更有成就感。”
拥有5年客服运营管理经验的梁竞文也在经历着类似的改变：“现在和数字同事搭档，处理问题的效率比以前高了1倍，不用再被重复问答绑住手脚，可以腾出更多精力，努力成为客服专家。”
从怕被替代到共同成长
数字员工在完成大量基础工作的同时，也催生了数据标注、数据分析、知识运营等新岗位。这些岗位不仅优化了客户体验，释放了岗位新需求，也使得客服从业者的能力要求从单一的“业务应答”转向“人机协同服务”。
以知识运营岗为例，该岗位主要负责AI动态知识库的维护与更新，实时补充业务场景解决方案、优化应答逻辑，让数字员工的解答更快速、更精准。
“一开始特别担心被AI替代，生怕多年客服经验没了用武之地。”数字员工的出现，一度让坐席员王晶感到既焦虑又迷茫。后来，公司安排了专项培训，让她转型成为数据标注员。
现在，王晶每天拆解客户的对话逻辑，把相关业务规则一条条“教”给数字员工。“看着它的应答准确率越来越高，我觉得自己就像数字同事的启蒙老师，职业发展的路更宽了。”王晶说。
那么，有了更“聪明”的AI同事，人工客服会被取代吗？
“遇到情绪激动的客户，数字员工往往只能输出标准化安抚回答，而人工坐席能够捕捉客户情绪变化，巧妙化解负面情绪、重建信任。面对老年群体时，AI客服难以做到手把手地耐心讲解，而人工客服能根据客户的接受程度进行人性化操作指导。”梁竞文告诉记者，在解决复杂问题、提供个性化服务、处理突发状况时，人工客服仍然不可或缺。
中国石油集团共享运营有限公司董事长、党委书记王长根介绍，为支撑数字员工规模化运营，公司构建了“技术+人才+协同”的三维保障网：深度融合“昆仑大模型”，推动智能应用与业务耦合；通过三级培训和传帮带，培育“数字工匠”；跨部门、跨区域联合攻关，确保数字员工能快速精准匹配服务需求。
截至目前，该公司的数字员工已覆盖客服热线、流程监控、账务处理等核心场景，业务处理自动化率达65%。
傍晚6点，话务大厅的灯次第亮起。
王思扬再次接起一通电话，他的“隐形搭档”同步上线。他想起刚入职时，师傅说过的一句话：“优秀的客服，除了应答速度快、解答专业，还要让客户感到温暖。”现在，效率的部分交给了AI，温暖的那部分，还握在他的手里。
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数字员工在完成大量基础工作的同时，也催生了数据标注、数据分析、知识运营等新岗位。这些岗位不仅优化了客户体验，释放了岗位新需求，也使得客服从业者的能力要求从单一的“业务应答”转向“人机协同服务”。
以知识运营岗为例，该岗位主要负责AI动态知识库的维护与更新，实时补充业务场景解决方案、优化应答逻辑，让数字员工的解答更快速、更精准。
“一开始特别担心被AI替代，生怕多年客服经验没了用武之地。”数字员工的出现，一度让坐席员王晶感到既焦虑又迷茫。后来，公司安排了专项培训，让她转型成为数据标注员。
现在，王晶每天拆解客户的对话逻辑，把相关业务规则一条条“教”给数字员工。“看着它的应答准确率越来越高，我觉得自己就像数字同事的启蒙老师，职业发展的路更宽了。”王晶说。
那么，有了更“聪明”的AI同事，人工客服会被取代吗？
“遇到情绪激动的客户，数字员工往往只能输出标准化安抚回答，而人工坐席能够捕捉客户情绪变化，巧妙化解负面情绪、重建信任。面对老年群体时，AI客服难以做到手把手地耐心讲解，而人工客服能根据客户的接受程度进行人性化操作指导。”梁竞文告诉记者，在解决复杂问题、提供个性化服务、处理突发状况时，人工客服仍然不可或缺。
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傍晚6点，话务大厅的灯次第亮起。
王思扬再次接起一通电话，他的“隐形搭档”同步上线。他想起刚入职时，师傅说过的一句话：“优秀的客服，除了应答速度快、解答专业，还要让客户感到温暖。”现在，效率的部分交给了AI，温暖的那部分，还握在他的手里。
在全球产业链重构与国内“双循环”新发展格局下，城市经济韧性已成为国家竞争力的核心维度。2023年中央经济工作会议指出，实施城市更新行动，通过提高经济韧性增强抗风险能力，打造宜居、韧性、智慧城市。2024年12月，中共中央办公厅、国务院办公厅联合印发的《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》中提出，到2030年，推动中国建成一批高水平的韧性城市。2025年8月，《中共中央国务院关于推动城市高质量发展的意见》进一步明确，要以建设创新、宜居、美丽、韧性、文明、智慧的现代化人民城市为目标，推动城市高质量发展。与此同时，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》强调要推动人工智能与经济社会各领域深度融合，加快培育新质生产力，并明确要求加大人工智能领域金融支持力度，发展壮大耐心资本、战略资本，为技术创新与产业应用保驾护航。多项政策的密集出台，勾勒出“金融赋能—AI创新—城市韧性”的发展脉络，也凸显了科技金融与人工智能在城市高质量发展中的核心价值。基于对二者协同作用的深入研究，我们得出三大关键逻辑：科技金融可以显著增强城市抗冲击、快恢复、稳增长的三重能力，且这种作用会随韧性基础夯实而持续增强;因城市禀赋差异，东部地区、人口密集城市及创新高地的政策效能更为突出;同时，科技金融可以突破行政边界，形成跨区域协同的韧性提升格局。这些逻辑呼应了国家战略部署，更在多地实践中得到生动印证。
一、科技金融赋能：三重韧性能力进阶，效应递增释红利
科技金融对城市经济韧性的核心价值，在于构建“抵抗—恢复—增长”的完整能力体系：既通过资金精准滴灌缓解AI产业创新压力，增强城市抵御外部冲击的“免疫力”;又借助快速响应机制加速冲击后的经济反弹，提升“修复力”;更通过培育AI新动能推动产业升级，夯实“持续增长力”。尤为关键的是，随着城市经济韧性基础不断夯实，科技金融的赋能效应会持续放大，呈现“韧性越强、赋能效应越显著”的进阶特征。
深圳的AI产业实践堪称典范。作为首批“促进科技和金融结合试点”城市，深圳通过构建“股贷债保汇”联动的科技金融体系，有力支撑了人工智能等前沿产业发展。在政策加持下，深圳明确目标到2026年实现人工智能企业数量超3000家、产业规模年均增长超20%的发展目标，并通过“投补贷联动”等创新举措降低企业创新成本。上海的发展则进一步印证“效应递增”的特点。作为经济韧性基础雄厚的城市，上海依托长三角跨区域协同机制，聚焦AI与高端制造融合领域强化科技金融支持。例如，针对某国家级高新技术企业的智能化汽车照明技术攻关项目，中行上海市分行联动常熟分行提供约10亿元资金支持，助力企业在常熟建立创新试验基地，技术转化周期较行业平均水平缩短30%。随着上海AI产业集群的成型，科技金融投入的“乘数效应”持续释放。
二、城市禀赋差异：三类区域凸显科技金融韧性效能
城市的地理区位、人口规模、创新基础等禀赋差异，直接影响科技金融的韧性赋能效果。实践表明，东部地区城市、人口规模较大的城市及创新水平较高的城市，因具备更密集的要素资源、更完善的产业配套、更高效的技术转化能力，成为科技金融释放韧性红利的“核心载体”，其科技金融的赋能效应显著优于其他类型城市。
东部城市以苏州为代表，作为长三角AI产业核心节点，苏州依托强大的产业基础与金融活力，吸引金融机构深度布局科技金融服务。中信银行苏州分行构建“股-贷-债-保”一站式体系。截至2024年6月已与超过90%的本地上市公司达成合作，其中为AI语音技术企业思必驰提供近1亿元授信支持，助力其完成“云+芯”战略布局，在智能座舱等领域实现技术突破。东部地区完善的产业链配套让科技金融效能充分释放。
人口规模较大的城市中，郑州的实践颇具代表性。作为千万人口省会，郑州航空港区以制度创新破解国资“不敢投”难题，通过《国有投资基金容错尽职免责管理办法》与科技金融25条举措，为人工智能产业注入“耐心资本”，成功股权投资上海卓益得机器人等创新企业。民生银行郑州分行则累计为3000余家科技型中小企业提供服务，科创企业贷款余额突破50亿元。其推出的“易创E贷”等产品，帮助智慧交通、生物科技等领域企业快速获得资金支持。庞大的人口规模带来的市场需求，为科技金融政策落地提供了广阔场景。
创新水平较高的合肥则展现出“技术驱动”的韧性优势。作为科创金融改革试验区，合肥在人工智能领域开展“产业金融”试点，截至2025年6月末，试点区域人工智能企业融资覆盖率达58.6%，较年初提高近9个百分点。国开行安徽省分行为星火大模型等重大研发项目累计发放贷款超13亿元，助力核心技术突破。创谷资本组建3亿元智能家电子基金，推动小视科技等企业补链延链，形成技术研发与产业应用的良性循环。在2024年全球AI算力紧张背景下，合肥凭借自主算力研发能力，本地企业算力成本仅为全国平均水平的65%，产业链抗风险能力显著提升。
三、空间协同效应：科技金融韧性红利的跨域辐射
科技金融对城市经济韧性的提升，可以通过创新要素流动、产业链协作、技术经验共享，形成“中心辐射、周边协同”的空间格局，这与《中共中央国务院关于推动城市高质量发展的意见》中“推动城市群一体化和都市圈同城化发展”的要求高度契合。这种跨域协同让韧性红利突破行政边界，带动邻近城市同步提升抗风险能力，成为区域韧性共同体建设的重要支撑。
长三角“上海—苏州—无锡”的联动发展是典型案例。上海发挥龙头带动作用，中行上海市分行为某生物医药企业提供近2亿元短期融资，支持其苏州新厂建设，通过跨区域协同机制实现研发与生产的高效衔接。在技术共享层面，上海AI企业研发的智能质检系统通过联合实验室模式引入苏州、无锡制造业企业，帮助两地企业产品合格率提升至99.2%;在资金支持层面，上海创投机构通过“跨区域投贷联动”，为苏州、无锡40余家AI配套企业提供超5亿元资金。在2024年供应链波动期间，三地AI产业链复工率同步达到92%以上，形成“一地政策、多地受益”的韧性协同格局。
成渝双城经济圈的实践同样印证这一逻辑。成都高新区依托“中试平台”知识产权资产支持专项计划，通过华润信托发行储架规模10亿元的金融产品，为科创企业提供低成本融资，该模式被纳入成渝地区科创金融改革试点。重庆则通过“银证担”合作模式复制类似经验，2024年发行的知识产权资产支持专项计划为8家高新技术企业提供8400万元资金支持，涵盖13余项核心专利。截至2025年一季度，成都的科技金融创新模式已带动重庆AI企业数量增长60%，两地联合开发的智能交通系统使成渝间物流运输效率提升25%，这充分体现了科技金融韧性红利的跨域辐射价值。
四、政策优化方向：让科技金融韧性效能更普惠
基于上述逻辑与实践，要充分释放科技金融对城市经济韧性的赋能作用。在紧扣政策精神的同时，结合城市禀赋差异与空间协同特征，针对性优化政策设计：其一，对东部、人口密集、创新高地等“优势区域”，可推广深圳“投补贷联动”、合肥“产业金融试点”等模式，加大知识产权证券化等市场化工具创新。聚焦AI前沿技术突破，呼应“人工智能+”行动中“加速技术落地迭代”的要求。其二，对中西部、中小城市，可借鉴郑州“容错免责机制”、成渝“跨区域产品复制”经验，通过“要素共享”“政策协同”承接韧性红利，落实高质量发展意见中“增强中西部城市群支撑作用”的部署。其三，建立长三角“跨区域专班”式协作机制，打破要素流动壁垒，让空间协同效应更持续，推动更多城市共享韧性发展成果。
科技金融与AI的深度融合，正成为城市经济韧性提升的核心动力。从三重能力进阶到区域禀赋适配，再到跨域协同辐射，这些逻辑既响应了国家战略对“韧性城市”与“智能经济”的双重召唤，更为高质量发展注入持久活力。未来，随着政策设计不断优化，科技金融必将为更多城市筑牢抗风险根基，助力实现2030年现代化人民城市建设的阶段性目标。
(朱宝河南牧业经济学院金融与会计学院，河南郑州450046;翟世婷河南牧业经济学院文法学院，河南郑州450046)
作者简介：朱宝(1989—)，男，博士，河南牧业经济学院金融与会计学院，讲师，校聘副教授，研究方向为科技金融。
基金项目：河南省软科学研究计划项目(232400412064)和河南牧业经济学院博士科研启动资金项目(2022HNUAHEDF039)。