新火種
2023-11-20 
人工智能加快金融業數字化轉型發展
本報記者 孫兆
隨著各地針對人工智能產業布局的不斷提速，以大模型為代表的人工智能應用此起彼伏，并逐漸成為角逐產業新賽道的關鍵要素。而金融業作為數字化需求強烈的數據密集型行業，業已成為人工智能發力的重要場景之一。接受中國經濟時報記者采訪的業內人士表示，金融機構應進一步深化數字化轉型，強化數字要素和數字技術的深度應用，以金融高質量發展來推動金融強國建設。金融領域應用廣泛“人工智能在金融領域的應用，為提升金融服務效率和體驗提供了重要途徑。”
中國銀行研究院高級研究員梁婧對中國經濟時報記者表示，在金融產品和服務創新方面，人工智能不斷推動金融產品和服務線上化，特別是在普惠金融領域，通過人工智能、大數據等科技手段，改進授信審批和風險管理模型，優化金融服務模式，提高了金融服務的可得性。在風險控制方面，通過大模型對企業財務報表、銷售訂單、水電費、稅務數據等進行對比分析，不斷優化金融機構風險控制體系。
在投資研究方面，通過大規模數據分析識別市場趨勢、挖掘交易機會，提供量化投資方案。浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員盤和林對中國經濟時報記者表示，人工智能尤其是大模型應用中，最顯著的一個功能就是輔助信息搜索，而金融業的資源配置則是建立在信息獲取充分的基礎上的，所以信息獲取充分程度和金融決策的正確性密切相關，而大模型能夠提升金融業對信息的搜索能力，從而提高金融業資源配置的效率、提高金融機構投融資的成功率、提高風控的精準性。緊抓機遇窗口如何抓住科技變革的機遇窗口，成為了各金融機構的“必修課”。
交通銀行相關負責人對中國經濟時報記者表示，手機銀行是交通銀行服務客戶的重要平臺，也是交通銀行數字化轉型成果集中展示的窗口。新發布的手機銀行8.0版本把“為客戶創造價值”放在更重要的位置，并將借助人工智能（AI）大數據分析、基金持倉透視等金融科技手段和功能，更好滿足客戶多層次財富管理需求。
梁婧表示，對金融機構來說，一是加快相關人才隊伍的建設，金融數字化轉型需要復合型、跨界型人才，既需要熟悉大數據、人工智能等數字化技術，又需要具備金融行業專業知識。
二是加強相關系統、平臺等數字基礎設施建設。為推動金融數字化轉型，金融機構需要對傳統IT架構進行改造甚至是重建，這既涉及機構內部不同業務、不同地區、不同部門之間協調與數據的整合，也涉及內部與外部數據的連接，還要考慮不同應用場景的需求差異。
三是要結合自身特色、資源進行差異化布局，真正將自身數據要素潛能激活，推動金融業務高質量發展。
盤和林表示，金融業尤其是金融信息庫應該主動和大模型融合，締造金融垂直領域的AI大模型，將AI對信息的檢索優勢延伸到金融信息庫當中，其中需要注意的是，金融AI不僅需要算法，也需要數據和算力，而金融數據要從其他領域獲得，所以需要積極參與數據要素流通，積極購買數據來完善信息數據庫。要平衡好創新與風險的關系在金融機構改革的大背景下，如何應對人工智能時代的挑戰，推動金融業高質量發展，成為當下金融領域的重要課題。
梁婧提出三點建議，一是要建立與金融數字化轉型相適應的風險管理體系。隨著人工智能等技術在金融領域應用的不斷增多，金融業面臨的風險也將更加復雜，金融市場之間聯系加強，可能會使得風險傳播更快，需要警惕人工智能等應用帶來的新風險。
二是信息安全與合規面臨更多考驗。金融數字化發展的一個核心是激發數據要素的價值，在使用數據的過程中如何確保數據安全與保護市場主體隱私值得關注。
三是為適應金融數字化轉型發展趨勢，監管政策也會相應進行調整，因此在轉型過程中，金融機構也需要與監管部門及時溝通，共同推動相關機制建設，助力創新與風險的平衡。
盤和林表示，金融業對AI的需求主要是搜索，而AI可能讓金融機構更容易獲取隱私數據，所以在AI大模型和金融信息搜索結合的過程中，需要對基礎算法進行審核，要避免AI過度獲取數據，關注各個金融機構在信息數據獲取方面的公平性。
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