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AI大模型驅動金融創新

來源：中國銀行保險報

□宋愛華

隨著AI大模型的興起與迅速發展，掀起了新一代人工智能技術的發展浪潮，AI大模型在金融領域的應用大有可為。

AI大模型遇見金融，蘊藏巨大機遇


(資料圖片)

大模型能力最終取決于數據、算力以及算法三要素的綜合能力。近年來，國內企業進一步加大對AI基礎能力的建設，并加快相關技術對應用場景的賦能。尤其是我國一直十分注重算法在實際場景中的運用，而應用端的優勢也將對相關技術的研發帶來極強的推動作用。相信在新一輪的AI競賽中，無論是技術創新還是落地應用，中國都將具有廣闊的發展空間。

在千行百業中，金融業一直走在數智化前沿，領先的數據基礎設施、海量高質量的數據和豐富的應用場景，為此類技術的落地應用提供了肥沃土壤。近期，北京、深圳等多個城市出臺推動人工智能產業發展的相關文件，其中均提到人工智能在金融行業場景的應用。在可以預見的未來，AI大模型能力還將迎來進一步突破，這將為金融行業數智化轉型帶來新一輪變革與創新。包括智能營銷獲客、個性化推薦、風險管理、智能客服等，都是大模型可以大顯身手的領域。

在智能營銷場景下，大模型可以從多個環節提升企業的營銷效果和客戶體驗。利用大模型和深度機器學習算法，實現個性化推薦、智能決策、精準觸達、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智化營銷模式，幫助金融機構與客戶進行全方位的鏈接和精細化經營。

再比如，在生成式AI（AIGC）領域，大模型能夠提供更加強大的武器，并加速AI技術在金融業各類場景的融合應用，帶來更多的降本增效。在大模型基礎上疊加金融領域的專屬知識，打造基于金融領域的知識庫，從而提升智能客服能力、文本生成能力。金融行業豐富的業務場景，需要大量優質內容用于其業務運營，AI大模型技術的突破意味著未來金融機構具有更多自動化和智能化的工具用于其內容生成，實現個性化精準化營銷，從而大幅提升服務效率和服務質量。

AI大模型走進金融，挑戰不容忽視

雖然AI大模型在金融領域應用前景廣闊，但新技術的落地不可避免地會面臨一些挑戰。隨著未來技術的不斷創新應用，需要針對性構建新的風控流程和監管體系，推動新技術的迭代和落地。

一是模型應用的風險性和安全性問題。金融行業是對風險管理和安全性要求非常高的行業，因此在應用人工智能技術時，需把安全性和可解釋性擺在重要位置，防范模型和算法風險。此外，打造金融領域專屬大模型成為必要，但這需要很高的技術壁壘。模型結果是否可解釋，模型是否準確、安全、公正、透明，是人工智能技術應用面臨的新挑戰。而大模型具有更復雜的結構和更多的參數，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來說，大模型應用面臨的信任風險、模型風險、安全性、倫理性、穩定性、準確性、數據安全、合規性等風險的挑戰更加嚴峻，需要加強模型和算法風險管理制度，規范技術應用。

二是數據能力的提升。要訓練出性能好的大模型，需要大量高質量數據的支撐。算法可以被視為模型效果的基礎，而數據則是模型效果的上限，沒有高質量的數據，即使是最先進的算法也無法發揮其潛在作用。因此，應用人工智能技術要有良好的數據獲取、儲存、加工能力。金融行業的一大優勢是擁有海量數據，大數據為算法提供了發揮作用的基礎。金融機構的數據能力，體現在以數據為基礎，通過各種數據處理手段將數據充分利用。如果可以對自身擁有的數據做好深入的加工、探索和分析，并運用相應的算法發掘其潛在價值，將有助于提升各個業務領域的響應速度和效率。

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模型還是應對大模型的多樣化場景，企業都面臨著更高的管理需求。企業管理者往往無法從全局視角掌握模型的運行及應用情況，進而缺少對模型上線前后的統籌管理和整體監控。為了整合模型資源、管理模型運營和監控模型性能，需要搭建完善的模型管理系統進行統籌管理，提升模型生產效率，提高數據分析產能，從而更有效地提升企業的數字化運營能力。

四是與實際業務場景的融合。大模型進入金融業務場景，需要針對業務屬性進行增量訓練，真正解決業務問題。金融機構應構建分析思維能力，更加合理有效地發現和解決問題，將梳理好的數據、算法、業務問題貫通起來，發現數據中蘊含的有價值規律。在合規前提下，通過大模型讓業務產生真正價值，還需要很長的路要走。

總之，AI大模型的風口已然到來。為了適應科技帶來的改變，金融機構需要結合技術和實際場景來選擇最高效的模式賦能業務，在新技術的紅利下，為行業、為用戶帶來更多的便利和最佳的體驗。

（作者系索信達控股首席運營官）

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