人工智能掀热潮 金融业的机遇与挑战

　　ChatGPT热潮再次掀起全球对人工智能（AI）的关注。目前，各行各业都在探索生成式人工智能（AIGC）能给行业带来哪些颠覆，而金融机构则是这方面的先行者。

　　7月12日，在2023新京报贝壳财经夏季峰会“AI如何助力金融行业服务实体经济”圆桌论坛上，马上消费CTO蒋宁，中国民生银行数据管理部副总经理王建宇，华夏理财有限责任公司金融科技部总经理李峰，众安保险金融科技CTO鞠君良，中信建投证券信息技术部总监潘建东分享了公司在AIGC领域的相关探索，并就金融的数字化转型进行了探讨。

　　蒋 宁 近期将发布金融大模型

　　蒋宁表示，生成式AI的先进之处在于其迁移学习能力、泛化能力较强，但目前金融机构大多使用的是工业级判别模型，即一定要给出结果，而不像GPT一样，它给你的回答可以是错误的，但经过训练，模型准确性会逐渐提升。所以，未来对大模型探索的主要思路应该是，将生成式模型的泛化能力、迁移学习能力与判别模型进行有效结合，才能解决金融机构的实际问题。

　　蒋宁透露，马上消费将会在近期发布金融大模型，结合了持续学习、组合式AI等能力，将在组合决策上作出实践。

　　组合式AI能力会给金融机构带来哪些改变？蒋宁提出了三个方面，一是金融机构如何基于新型数字化技术，深入洞察消费者，并提供个性化体验；二是提升传统金融的运营效率，如营销、获客等；三是做合规安全的决策智能。以用户洞察为例，蒋宁认为，未来的用户画像应该要实现每秒钟上亿的画像，且画像是自动化、动态化、贯穿全生命周期的，更智能、精细、准确、及时、深入地洞察用户，可以自动优化营销、风险等标签。

　　蒋宁表示：“今天我们接到许多电话，能听出是机器人打的，这其实很影响消费者的体验，我相信在不久的将来，每个人都能接到个性化的营销电话，就像真人打的一样，可以与客户进行非常个性化的聊天，这就是通过语音技术、交互技术的深化，大大提升传统金融服务的效率。”

　　王建宇 AIGC需防范过度依赖风险

　　王建宇表示，银行业有望通过AIGC技术优化资源配置、降低融资成本、提升融资效率、降低风险发生率，更好地服务于实体经济发展。据介绍，在ChatGPT爆火之后，民生银行从多个部门抽调相关人员组建了专门的研究团队。该团队已针对ChatGPT前期应用状况进行跟踪，目前民生银行内部还针对部分开源模型进行了预研，并探索和研究该技术未来可应用的场景。

　　王建宇指出，在服务实体经济的过程中，银行最基础的工作是“了解你的客户”（KYC）。如在甄别客户时，银行需要通过多种渠道和工具对其情况进行了解。相比此前智能搜索的技术，AIGC可以通过海量数据给出独到的分析，可为金融机构提供更为精准的信息内容。这有助于优化银行资源配置，提高融资效率。

　　值得注意的是，当前AIGC技术在金融领域的商业化落地仍存难点。王建宇指出，相对于其他行业而言，银行需要大模型给出更为精准、严谨的答案，而非目前市场上的通用模型所提供的模糊答案。因此，他期待具有行业深度的模型尽快问世，让这项技术真正地运用到银行实际的业务中。

　　在王建宇看来，当前AIGC技术在发展的过程中要特别注意数据安全和隐私保护方面的相关风险。“金融机构使用模型可能具有不确定性，这也会给金融机构带来一定的风险。”王建宇表示，如何保证模型在进行相关业务决策时保持可解释性、稳定性将是探索重点。

　　李 峰 AIGC助力提升风险管理能力

　　李峰表示，金融机构尤其是银行理财最核心的竞争力来自于风险管理和客户服务能力，而AIGC技术可助力金融机构提升这两方面的能力。他认为，金融机构以及从业者都应积极拥抱这一新的技术。

　　今年ChatGPT爆火之后，理财行业对生成式人工智能（AIGC）如何运用在未来的理财业务上的讨论从未停止。李峰认为，金融机构的风险管理主要通过风险偏好来表达。在合规前提之下，金融机构的风险偏好需要对大量以往数据进行分析，这就需要用到大数据、人工智能等技术来完成。AIGC技术可帮助机构分析在不同外部环境、资金环境下投资组合的表现，从而更好地评估和管理金融机构的风险偏好。

　　在客户服务能力方面，李峰指出，由于银行理财公司往往局限于以产品和管理为中心的策略，而正确的做法是真正以客户为中心。如何建立起以客户为中心的服务体系，是近年来金融机构尤其是银行理财不断探讨的问题之一。而AIGC可以让客户成为金融机构的“老师”，这将大大提升机构对客户的触达和服务能力。

　　AIGC技术对金融行业从业者的赋能同样巨大。李峰在论坛中指出，在ChatGPT支持下，金融从业者可以更快更好地完成工作。而金融机构最重要的资产之一是员工，ChatGPT对未来能力拓展的支持力度不容忽视，因此金融机构每个员工都应积极拥抱这一新的技术。

　　鞠君良 对新技术要保持理性

　　鞠君良表示，对于一项新技术，不仅要保持热情，也要保持理性，新技术势必会带来新机遇，但也要充分考量新技术是否适合应用在业务层面，能否助推公司实现新突破。“在这一基础上，众安保险对AI应用场景提出了三个问题，分别是AIGC能否为业务带来新的增量；新技术带来新增量的同时，是否也带来了新的风险；如何高效地将AIGC嵌入现有业务流程，形成业务闭环，以及其嵌入是否会改变原来的业务模式。” 鞠君良说道，“回答这3个问题后，就可以相对清晰地判别AI的落地方向。”

　　在鞠君良看来，AI在应用层面主要有两大风险，包括安全合规和专业化风险。其中，安全合规风险包括数据合规和功能合规风险。专业化知识风险则体现在当前以ChatGPT为代表的大模型是通用场景下的大模型，可能不太擅长金融场景下的专业领域，如何将专业知识层面的能力赋能到AIGC大模型中，也是一大挑战。

　　目前，众安保险主要通过三大步骤应对这两大挑战，首先是通过上述三大问题过滤和筛选不太适合使用大模型开展业务的场景，而挑选出投入AIGC会产生高价值的场景作为首选场景；其次，在使用过程中，公司会了解大模型的能力，然后通过提示工程规范对模型的输入，让大模型在调整的权重下进行合理工作；第三，公司会对积累的知识库进行切片，嵌入到大模型中，结合大模型的能力，让整个AI大模型具备对专业知识领域赋能的能力。

　　潘建东 GPT助力综合解决客户痛点

　　“以ChatGPT为代表的大语言模型有望解决我们过去针对特定领域问题的小模型不通用、不能综合解决客户痛点的问题。”圆桌论坛上，潘建东表示，中信建投在科技金融领域已经深耕多年，并于2022年底成立数据管理部，统筹推进全公司的数字治理工作。

　　谈及ChatGPT推出所带来的变化时，潘建东表示，“大语言模型具有超大量的参数，经过海量数据训练后，在对人类自然语言的理解以及多轮对话能力方面已表现出惊艳效果，大模型的自然语言交互界面将能够使金融机构与客户之间的交互沟通体验得到较大提升；内化在大语言模型结构中的海量知识，以及表现出的逻辑推理能力，将助力金融机构提升对客户的综合金融服务能力，解决客户痛点，提升服务价值。”

　　“如果ChatGPT要真正用到实际生产领域，对于金融这种强监管行业还是有很多工作要做。”潘建东认为，AIGC想在金融行业展开使用，首先要解决模型生成内容的准确合规问题；其次是大模型在训练和运行时计算量巨大，尽管不少金融机构积累有一定的GPU算力资源，但是目前大部分算力可能已被投资交易等业务排队占满，即便是轻量级的大模型，在做私有化部署时也有不少问题；第三，大模型部署落地垂直领域需要展开的参数微调和数据处理等工作，与过去训练小模型相比，其难度和专业性要求也有很大不同，相关人才需要提早进行培养。

　　新京报贝壳财经记者 潘亦纯 姜樊 胡萌