上海證券報
2024-12-18 
生成式AI如何重塑金融業？
生成式AI，正重塑金融業。
近年來，隨著ChatGPT的橫空出世，金融機構紛紛加速進入大模型領域。比如去年以來，建設銀行的“方舟計劃”、工商銀行的千億級參數規模AI大模型技術體系等。
在12月15日舉辦的香蜜湖金融峰會上，中國銀行原行長李禮輝表示，大模型等新一代智能技術已經成為銀行業數字化轉型的關鍵力量，正加速推進智能金融應用升級。
有業內人士認為，生成式AI技術在金融業中的應用尚處于技術探索和試點期，預計年內，首批大模型增強的金融機構會進入成熟應用期，3年后將會帶動金融業生成式AI的規模化應用。
恒生電子股份有限公司董事長劉曙峰對記者表示，2025年金融業大模型的發展將經歷從基礎模型建設到場景應用轉變的過程。他表示，期待金融行業也會出現基于大模型的原生AI應用入口。“國內現在也有幾個大模型的應用很快就達到幾千萬用戶量，這種基于大模型的原生應用入口會不會在金融業出現，值得期待和觀察。”
應用多落地在“對內運營”和“客服營銷”
目前，AI已經融入到金融業日常的營銷、服務、經營等多個方面。
12月15日，《香蜜湖智能金融發展報告（2023/2024）》（下簡稱《報告》）顯示，在調研了41家金融機構后發現，目前超六成案例的智能金融落地在對內運營和客服營銷方面，覆蓋了產品創新、客服營銷、運營管理和風控合規的方方面面。
比如，螞蟻集團“布谷鳥”首創時序編碼器（時序編碼器是一種AI技術，它能夠從時間序列數據中提取關鍵信息，并預測未來的數據變化）構建大模型，預測小微企業的資金流，為其提供更精準的金融服務；工商銀行通過“智能全旅陪伴”，實現事前前情提示、事中知識隨行、事后智能工單等，日均使用超40萬次，重點場景通話時長壓降約10%，有效提升座席的工作質效。
那么，大模型在客服營銷領域的應用，究竟帶來了哪些改變？
招商銀行首席信息官、信息技術部總經理周天虹介紹，在服務質檢方面，過去人工客服接聽電話、記錄內容、整理歸類的流程可能需要五分鐘，但現在可以借助語音識別轉換成文本后交給大模型處理，可以把流程縮短到“秒”級，大幅提升了工作效率。
對于金融機構如何落地應用AI產品，中國證監會原主席肖鋼建議，不同規模的金融機構要根據自身資源稟賦、業務定位，做好戰略規劃。在具體業務上，重點研究開發人工智能與科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融深度融合的新產品。
大小模型融合應用成為趨勢
“大模型”以其龐大的參數量和深度學習能力，為金融業務數字化轉型提供了動力，比如能夠批量且快速地處理和分析海量數據，提供精準的風險評估、信貸審批和客戶服務等。
相對而言，“小模型”則需要專門的開發、部署、維護，成本相對較高。“因為小模型有很好的解釋性與針對性，比如客戶的信貸額度評測，這需要很精準的數字要求，通常小模型的表現會更好。”
工商銀行首席技術官呂仲濤也對記者表示，生成式AI具有“大而強”優勢，擅長語言理解和推理，而傳統AI具有“小而美”特點，擅長結構化信息判別決策。
因此，大小模型融合應用將成為金融機構未來技術發展的一種趨勢。《報告》顯示，近80%的案例涉及生成式AI技術，其中一半為大小模型協同模式。
呂仲濤表示，隨著技術深入，比如大小模型的融合發展，未來金融應用將實現從“判別到生成”“弱理解到強理解”“操作交互到對話交互”的突破，智能金融應用向更廣范圍、更高層次、更優體驗發展。
另有某股份行數字金融業務負責人對記者表示，在機構內部協同上，也要做好模型指標、標簽等信息的萃取提煉與統籌管理。“模型特征的重復開發愈發普遍，需搭建企業級模型特征庫，實現模型及模型特征數據的‘一次治理、多場景復用’，提升模型搭建效率。”
加強智能金融治理和數據安全
技術創新的同時，智能金融的治理和數據安全也成為行業課題。
肖鋼建議，首先要把數據治理貫穿構建智能金融數據基礎制度體系全過程。“建立嚴格的數據安全管理制度，明確數據使用權限，提高算法的透明度，建立風險監測和預警機制，加強合規性審查。”
李禮輝認為，金融創新應以金融安全為前提，保障金融運行的安全。一方面，大數據、人工智能、區塊鏈等新興科技在金融領域的加速應用，雖然助力業務創新、提升效率，但也衍生出更復雜的信息環境，帶來更多樣化的安全風險。金融機構需構建前置的數據流通監管體系，強化金融數據的安全與隱私保護，打擊非法數據交易與濫用行為。另一方面，金融機構需要遵循相關法律法規，確保數據利用活動的合法性和合規性，不斷適應新技術的應用，解決“數據隱私安全”“供應鏈安全”等技術實施過程中可能遇到的問題。
其次，還要建立智能金融應用評測標準體系。肖鋼表示，要建立一套全面、客觀、高效的測評體系。鼓勵金融機構、科技企業、高校及科研機構等多方參與研發智能金融應用評測標準。
此外，還要完善數字金融基礎設施建設。近日，中國人民銀行、國家發展改革委等七部門聯合印發《推動數字金融高質量發展行動方案》，就要求金融機構完善數據治理制度和數據質量管控機制，全面整合內外部數據，實現全域數據的統一管理、融合共享。肖鋼建議，加強算力資源整合共享，探索建立行業層面的人工智能算力云。
（文章來源：上海證券報）
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