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AI大模型驅(qū)動金融創(chuàng)新

□宋愛華

隨著AI大模型的興起與迅速發(fā)展，掀起了新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展浪潮，AI大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用大有可為。

AI大模型遇見金融，蘊(yùn)藏巨大機(jī)遇

(資料圖片)

大模型能力最終取決于數(shù)據(jù)、算力以及算法三要素的綜合能力。近年來，國內(nèi)企業(yè)進(jìn)一步加大對AI基礎(chǔ)能力的建設(shè)，并加快相關(guān)技術(shù)對應(yīng)用場景的賦能。尤其是我國一直十分注重算法在實際場景中的運(yùn)用，而應(yīng)用端的優(yōu)勢也將對相關(guān)技術(shù)的研發(fā)帶來極強(qiáng)的推動作用。相信在新一輪的AI競賽中，無論是技術(shù)創(chuàng)新還是落地應(yīng)用，中國都將具有廣闊的發(fā)展空間。

在千行百業(yè)中，金融業(yè)一直走在數(shù)智化前沿，領(lǐng)先的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、海量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和豐富的應(yīng)用場景，為此類技術(shù)的落地應(yīng)用提供了肥沃土壤。近期，北京、深圳等多個城市出臺推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)文件，其中均提到人工智能在金融行業(yè)場景的應(yīng)用。在可以預(yù)見的未來，AI大模型能力還將迎來進(jìn)一步突破，這將為金融行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型帶來新一輪變革與創(chuàng)新。包括智能營銷獲客、個性化推薦、風(fēng)險管理、智能客服等，都是大模型可以大顯身手的領(lǐng)域。

在智能營銷場景下，大模型可以從多個環(huán)節(jié)提升企業(yè)的營銷效果和客戶體驗。利用大模型和深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)個性化推薦、智能決策、精準(zhǔn)觸達(dá)、營銷活動效果評估和反饋的端到端的智能化、移動化和極致客戶體驗的數(shù)智化營銷模式，幫助金融機(jī)構(gòu)與客戶進(jìn)行全方位的鏈接和精細(xì)化經(jīng)營。

再比如，在生成式AI（AIGC）領(lǐng)域，大模型能夠提供更加強(qiáng)大的武器，并加速AI技術(shù)在金融業(yè)各類場景的融合應(yīng)用，帶來更多的降本增效。在大模型基礎(chǔ)上疊加金融領(lǐng)域的專屬知識，打造基于金融領(lǐng)域的知識庫，從而提升智能客服能力、文本生成能力。金融行業(yè)豐富的業(yè)務(wù)場景，需要大量優(yōu)質(zhì)內(nèi)容用于其業(yè)務(wù)運(yùn)營，AI大模型技術(shù)的突破意味著未來金融機(jī)構(gòu)具有更多自動化和智能化的工具用于其內(nèi)容生成，實現(xiàn)個性化精準(zhǔn)化營銷，從而大幅提升服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量。

AI大模型走進(jìn)金融，挑戰(zhàn)不容忽視

雖然AI大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊，但新技術(shù)的落地不可避免地會面臨一些挑戰(zhàn)。隨著未來技術(shù)的不斷創(chuàng)新應(yīng)用，需要針對性構(gòu)建新的風(fēng)控流程和監(jiān)管體系，推動新技術(shù)的迭代和落地。

一是模型應(yīng)用的風(fēng)險性和安全性問題。金融行業(yè)是對風(fēng)險管理和安全性要求非常高的行業(yè)，因此在應(yīng)用人工智能技術(shù)時，需把安全性和可解釋性擺在重要位置，防范模型和算法風(fēng)險。此外，打造金融領(lǐng)域?qū)俅竽Ｐ统蔀楸匾@需要很高的技術(shù)壁壘。模型結(jié)果是否可解釋，模型是否準(zhǔn)確、安全、公正、透明，是人工智能技術(shù)應(yīng)用面臨的新挑戰(zhàn)。而大模型具有更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和更多的參數(shù)，因此可解釋性也比較差。對于對模型可解釋性要求比較高的金融行業(yè)來說，大模型應(yīng)用面臨的信任風(fēng)險、模型風(fēng)險、安全性、倫理性、穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性等風(fēng)險的挑戰(zhàn)更加嚴(yán)峻，需要加強(qiáng)模型和算法風(fēng)險管理制度，規(guī)范技術(shù)應(yīng)用。

二是數(shù)據(jù)能力的提升。要訓(xùn)練出性能好的大模型，需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的支撐。算法可以被視為模型效果的基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)則是模型效果的上限，沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，即使是最先進(jìn)的算法也無法發(fā)揮其潛在作用。因此，應(yīng)用人工智能技術(shù)要有良好的數(shù)據(jù)獲取、儲存、加工能力。金融行業(yè)的一大優(yōu)勢是擁有海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)為算法提供了發(fā)揮作用的基礎(chǔ)。金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)能力，體現(xiàn)在以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過各種數(shù)據(jù)處理手段將數(shù)據(jù)充分利用。如果可以對自身擁有的數(shù)據(jù)做好深入的加工、探索和分析，并運(yùn)用相應(yīng)的算法發(fā)掘其潛在價值，將有助于提升各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域的響應(yīng)速度和效率。

三是模型管理能力的提升。引入大模型使金融行業(yè)能夠基于一個大模型解決多種問題，但同時也帶來了更多場景及大量針對這些場景的提示詞。無論是管理眾多傳統(tǒng)模型還是應(yīng)對大模型的多樣化場景，企業(yè)都面臨著更高的管理需求。企業(yè)管理者往往無法從全局視角掌握模型的運(yùn)行及應(yīng)用情況，進(jìn)而缺少對模型上線前后的統(tǒng)籌管理和整體監(jiān)控。為了整合模型資源、管理模型運(yùn)營和監(jiān)控模型性能，需要搭建完善的模型管理系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)籌管理，提升模型生產(chǎn)效率，提高數(shù)據(jù)分析產(chǎn)能，從而更有效地提升企業(yè)的數(shù)字化運(yùn)營能力。

四是與實際業(yè)務(wù)場景的融合。大模型進(jìn)入金融業(yè)務(wù)場景，需要針對業(yè)務(wù)屬性進(jìn)行增量訓(xùn)練，真正解決業(yè)務(wù)問題。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)構(gòu)建分析思維能力，更加合理有效地發(fā)現(xiàn)和解決問題，將梳理好的數(shù)據(jù)、算法、業(yè)務(wù)問題貫通起來，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的有價值規(guī)律。在合規(guī)前提下，通過大模型讓業(yè)務(wù)產(chǎn)生真正價值，還需要很長的路要走。

總之，AI大模型的風(fēng)口已然到來。為了適應(yīng)科技帶來的改變，金融機(jī)構(gòu)需要結(jié)合技術(shù)和實際場景來選擇最高效的模式賦能業(yè)務(wù)，在新技術(shù)的紅利下，為行業(yè)、為用戶帶來更多的便利和最佳的體驗。

（作者系索信達(dá)控股首席運(yùn)營官）

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