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當(dāng)前，以ChatGPT為代表的人工智能大模型引領(lǐng)新一輪技術(shù)發(fā)展浪潮，生成式AI大模型熱度持續(xù)走高，受到業(yè)界廣泛關(guān)注。銀行業(yè)作為最早應(yīng)用傳統(tǒng)人工智能技術(shù)的領(lǐng)域之一，生成式AI大模型的應(yīng)用對(duì)其產(chǎn)業(yè)形態(tài)具有顯著影響力。銀行業(yè)貫徹落實(shí)中央金融工作會(huì)議精神，堅(jiān)定不移走中國(guó)特色金融發(fā)展之路，扎實(shí)推動(dòng)金融高質(zhì)量發(fā)展，加快建設(shè)金融強(qiáng)國(guó)，需要把握生成式AI大模型發(fā)展機(jī)遇，加快AI大模型在業(yè)務(wù)中的廣泛應(yīng)用，做好“五篇大文章”，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供高質(zhì)量服務(wù)。在大模型助力下，金融機(jī)構(gòu)將不斷提升全業(yè)務(wù)、全流程、全場(chǎng)景的智能化水平，賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過(guò)大模型全面提升金融服務(wù)質(zhì)效，推動(dòng)數(shù)據(jù)與實(shí)體的融合，改變行業(yè)發(fā)展格局。《生成式AI大模型：賦能金融業(yè)變革》的出版恰逢其時(shí)，我將圍繞“生成式AI讓金融服務(wù)更有溫度”談幾點(diǎn)看法，供讀者參考、指正。

    大模型將給銀行業(yè)帶來(lái)深遠(yuǎn)影響。一些銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)堅(jiān)定地加入了這場(chǎng)浪潮之中，農(nóng)業(yè)銀行推出ChatABC，工商銀行發(fā)布了基于昇騰AI的金融行業(yè)通用模型，中國(guó)銀行、交通銀行、郵儲(chǔ)銀行、招商銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行、浙商銀行、江蘇銀行等多家銀行都在探索大模型應(yīng)用。一些銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)已從戰(zhàn)略層面開(kāi)始重視大模型，但受制于算力資源緊缺、算力成本高昂等因素，很多金融機(jī)構(gòu)開(kāi)始從單純希望自己建算力、建模型，轉(zhuǎn)變?yōu)樘剿鲬?yīng)用層面多方合作。銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)更關(guān)心業(yè)界用大模型做了什么，實(shí)現(xiàn)了怎樣的效果。具體到不同規(guī)模的銀行，也走出了不同路徑。大型銀行具有海量金融數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景，可引入業(yè)界領(lǐng)先的基礎(chǔ)大模型，自建企業(yè)大模型，形成專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的任務(wù)大模型，快速賦能業(yè)務(wù)。值得一提的是，針對(duì)大模型落地過(guò)程中遇到的各種難點(diǎn)，各家銀行都在努力探索解決方案。

    對(duì)大模型應(yīng)用在銀行業(yè)落地應(yīng)持審慎態(tài)度。大模型應(yīng)用需要具備“三個(gè)條件”，即技術(shù)成熟度、政策支持、應(yīng)用場(chǎng)景。2022年元宇宙技術(shù)也曾眾星捧月，但最終并沒(méi)有在金融業(yè)“落地生根”，歸根結(jié)底還是因?yàn)榧夹g(shù)與業(yè)務(wù)沒(méi)能深度融合，沒(méi)能實(shí)際改善金融業(yè)的服務(wù)效率。對(duì)金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，合規(guī)是第一要?jiǎng)?wù)。國(guó)家網(wǎng)信辦聯(lián)合國(guó)家發(fā)展改革委、教育部、科技部、工業(yè)和信息化部、公安部、廣電總局公布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，自2023年8月15日起施行，目的就是促進(jìn)生成式人工智能健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用，維護(hù)國(guó)家安全和社會(huì)公共利益，保護(hù)公民、法人和其他組織的合法權(quán)益。沒(méi)有應(yīng)用場(chǎng)景，新技術(shù)就是“無(wú)根之木”。當(dāng)前，大模型技術(shù)并不成熟，而金融行業(yè)是一個(gè)強(qiáng)監(jiān)管、高安全的行業(yè)。目前金融大模型已經(jīng)應(yīng)用在內(nèi)部職能運(yùn)營(yíng)方面，如金融資訊、產(chǎn)品介紹等內(nèi)容的文本自動(dòng)生成，提升了內(nèi)容運(yùn)營(yíng)效率；以助手形式、人機(jī)協(xié)同來(lái)提升業(yè)務(wù)人員工作質(zhì)效，構(gòu)建虛擬客服在線(xiàn)交互等，給用戶(hù)提供更人性化的服務(wù)。而像投研、投顧等場(chǎng)景，價(jià)值很大，但很難快速產(chǎn)生效果，對(duì)數(shù)據(jù)的要求也高。總體而言，內(nèi)部員工訓(xùn)練模型目前使用比較廣泛，而對(duì)外、對(duì)客的使用還不是很多。

    銀行業(yè)大模型存在數(shù)據(jù)安全問(wèn)題和隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用涉及大量身份信息、金融資產(chǎn)、交易記錄、信用歷史等個(gè)人敏感數(shù)據(jù)，導(dǎo)致存在合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。隨著大模型應(yīng)用場(chǎng)景增多，需要打通的銀行各業(yè)務(wù)部門(mén)數(shù)據(jù)范圍越來(lái)越廣。然而當(dāng)前各業(yè)務(wù)部門(mén)的數(shù)據(jù)采集使用標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)治理與規(guī)范整理過(guò)程將成為新挑戰(zhàn)。行業(yè)亟須制定數(shù)據(jù)治理操作標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)規(guī)范整理操作指引，建立數(shù)據(jù)治理與評(píng)估體系，實(shí)現(xiàn)全域化數(shù)據(jù)治理。

    此外，生成式AI大模型賦能金融業(yè)還存在其他一些問(wèn)題。大模型對(duì)算力要求提升，硬件設(shè)施未來(lái)亟須完善。大模型的高成本、高能耗與綠色AI發(fā)展理念不符，如何平衡大模型訓(xùn)練需求與碳排量至關(guān)重要。國(guó)產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)和制造方面雖取得了顯著進(jìn)步，但與國(guó)際頂級(jí)廠商相比，仍存在一定的技術(shù)差距。我國(guó)大模型涌現(xiàn)，但均從Transformer等基礎(chǔ)模型衍生，在底層網(wǎng)絡(luò)及框架方面的研究布局較少，大模型底層技術(shù)、基礎(chǔ)架構(gòu)由國(guó)外頭部企業(yè)掌握，存在“卡脖子”隱患。大模型應(yīng)用于銀行業(yè)需克服幻覺(jué)問(wèn)題、基準(zhǔn)測(cè)試對(duì)標(biāo)難問(wèn)題等。

    大模型和人工智能對(duì)元宇宙的興起提供了很好的機(jī)會(huì)。元宇宙在2022年就已經(jīng)比較火爆，2023年大模型又對(duì)元宇宙起到了“空中加油”的作用。國(guó)內(nèi)外金融元宇宙的應(yīng)用重點(diǎn)在虛擬營(yíng)業(yè)廳、數(shù)字員工。目前，已有工商銀行、建設(shè)銀行、交通銀行等11家客服中心與遠(yuǎn)程銀行實(shí)現(xiàn)了虛擬數(shù)字人應(yīng)用落地。在應(yīng)用場(chǎng)景方面，虛擬數(shù)字人廣泛應(yīng)用于對(duì)客服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)控制、新媒體運(yùn)營(yíng)、內(nèi)部賦能等四大領(lǐng)域，并全面提升遠(yuǎn)程銀行智能化水平與客戶(hù)體驗(yàn)。大模型將賦能虛擬數(shù)字人“智能進(jìn)化”。AIGC大模型在語(yǔ)義理解和內(nèi)容生成方面有著卓越表現(xiàn)，虛擬數(shù)字人或成為AIGC在遠(yuǎn)程銀行的最佳著陸點(diǎn)。在AIGC大模型的加持下，虛擬數(shù)字人將被廣泛應(yīng)用于前臺(tái)員工輔助、中臺(tái)運(yùn)營(yíng)賦能、后臺(tái)管理支持等各環(huán)節(jié)，推動(dòng)金融場(chǎng)景內(nèi)容生產(chǎn)加速發(fā)展。虛擬數(shù)字人助推遠(yuǎn)程銀行轉(zhuǎn)型升級(jí)，其作為人機(jī)交互新入口，未來(lái)將助推遠(yuǎn)程銀行沉浸式交互體驗(yàn)更加擬人、降本增效更加顯著、數(shù)字化轉(zhuǎn)型質(zhì)效持續(xù)提升。

    總而言之，AIGC對(duì)金融業(yè)的影響主要在于減少人力成本、豐富并優(yōu)化有溫度的金融服務(wù)。具體來(lái)說(shuō)，在遠(yuǎn)程銀行、投研、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)控、數(shù)字員工等方面，AIGC都有一些很好的應(yīng)用案例。但同時(shí)也面臨一些挑戰(zhàn)，主要包括芯片設(shè)計(jì)制造、成本控制、數(shù)據(jù)安全以及法律法規(guī)制定等等。應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，我從四個(gè)方面提出發(fā)展建議與舉措。第一，監(jiān)管方面，應(yīng)形成一套完備的人工智能監(jiān)管體系，制定針對(duì)不同業(yè)態(tài)的法規(guī)，對(duì)生成式人工智能進(jìn)行監(jiān)管。第二，法律法規(guī)方面，應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，提高透明度和可解釋性；加強(qiáng)倫理和道德約束，制定倫理準(zhǔn)則和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。第三，人才方面，應(yīng)加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，通過(guò)與企業(yè)合作開(kāi)展實(shí)踐項(xiàng)目，加強(qiáng)國(guó)際合作和人才引進(jìn)。第四，生態(tài)方面，應(yīng)針對(duì)性開(kāi)放數(shù)據(jù)并共享數(shù)據(jù)，支持開(kāi)放研究合作。

    （作者為中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)首席信息官，本文為人民日?qǐng)?bào)出版社《生成式AI大模型：賦能金融業(yè)變革》序言）