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大模型如何落地金融業(yè) 業(yè)界:多方共建新生態(tài) 安全合規(guī)是關(guān)鍵

2023-12-11 14:22:00

來源:人民網(wǎng) 原創(chuàng)稿

人民網(wǎng)北京12月11日電 (記者杜燕飛)“從數(shù)字化到數(shù)智化,一字之差展現(xiàn)出人工智能在金融業(yè)的滲透深度。”“大模型有望提升金融機(jī)構(gòu)客戶營銷、貸前風(fēng)控、貸后管理的效率。”在近日舉辦的2023年(第九屆)北京金融論壇上,參會(huì)嘉賓表示,當(dāng)前各類金融機(jī)構(gòu)均在加速融入大模型的浪潮,以提升客戶營銷、貸前風(fēng)控、貸后管理的效率。大模型高度依賴數(shù)據(jù)、算力和人才,只有極少的企業(yè)能夠從頭到尾地完成產(chǎn)業(yè)級研發(fā),在金融領(lǐng)域更需要多方共建生態(tài)。

金融行業(yè)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“先行軍”,清華大學(xué)金融科技研究院副院長魏晨陽表示,金融行業(yè)對于數(shù)字化接受程度高,較早通過了科技賦能來提升產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量。以用保險(xiǎn)行業(yè)為例,每一類保險(xiǎn)都要經(jīng)過產(chǎn)品設(shè)計(jì)、銷售、定價(jià)承保、保單管理、理賠等流程,每個(gè)環(huán)節(jié)都是一個(gè)場景,如果把人工智能賦能到這些場景,會(huì)看到保險(xiǎn)業(yè)態(tài)里會(huì)有很多人工智能的應(yīng)用場景落地。

上海金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室主任曾剛認(rèn)為,在過去10年,我國銀行業(yè)息差明顯收窄。從長期看息差還有下降的可能性,這也意味著金融行業(yè)賺錢越來越難。同時(shí),銀行業(yè)客戶競爭越來越激烈,新增獲客、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、產(chǎn)品定價(jià)等均要依賴數(shù)字化能力,需要從金融科技、大模型等方面發(fā)力。

“相較傳統(tǒng)模型,金融大模型與人的交互能力更強(qiáng)。”馬上消費(fèi)人工智能研究院院長陸全表示,一個(gè)通用大模型不能代表所有,金融企業(yè)需要的大模型包括通用大模型、知識(shí)處理大模型、工具大模型、決策大模型等類型。隨著大模型技術(shù)快速發(fā)展,在金融場景會(huì)帶來人機(jī)交互、風(fēng)控管理、合規(guī)管理方面的根本性、深層次革新。

值得關(guān)注的是,強(qiáng)監(jiān)管的金融行業(yè)為大模型應(yīng)用畫上了“紅線”。綜合考慮大模型本身的可靠性、隱私性以及可解釋性等情況,金融大模型還面臨著準(zhǔn)確性、嚴(yán)肅性考驗(yàn)。

中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)法規(guī)咨詢部(研究部)主任肖翔建議,應(yīng)結(jié)合大模型技術(shù)特點(diǎn)和金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域相關(guān)監(jiān)管要求,本著“由內(nèi)而外,先易后難”的原則,現(xiàn)階段可先行探索將大模型作為智能助手應(yīng)用在運(yùn)營管理類場景,助力實(shí)現(xiàn)降本增效,圍繞算法合規(guī)、數(shù)據(jù)合規(guī)、業(yè)務(wù)合規(guī)、內(nèi)容合規(guī)、外包合規(guī)、倫理合規(guī)等方面,建立健全多維度、全方位的大模型應(yīng)用合規(guī)管理體系。

投資回報(bào)率是金融業(yè)關(guān)注的話題,多位參會(huì)的金融從業(yè)人士表示,由于大模型發(fā)展快、人才較為缺乏,在大模型應(yīng)用上,金融機(jī)構(gòu)要考慮整個(gè)投入產(chǎn)出比,思考要怎樣的場景、技術(shù)方式和策略方法,才能獲得最好的投資回報(bào)率。當(dāng)前,出于合規(guī)性等因素考慮,大模型應(yīng)優(yōu)先服務(wù)金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部,讓機(jī)器初步生成內(nèi)容,再由人來評判。這在銀行對話系統(tǒng)已經(jīng)廣泛運(yùn)用,大模型能夠輔助銀行對話系統(tǒng)做得更好。

談及大模型落地的挑戰(zhàn)及應(yīng)對舉措,魏晨陽表示,數(shù)據(jù)質(zhì)量、規(guī)模和多樣性會(huì)影響大模型的效果和性能;數(shù)據(jù)獲取、處理、清洗和標(biāo)注等需大量資源;數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)處理能力不足,會(huì)限制大模型的應(yīng)用效果和準(zhǔn)確性;大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用過程中可能涉及用戶的隱私信息及企業(yè)的敏感數(shù)據(jù);算力是大模型訓(xùn)練的另一個(gè)剛需。他建議,未來要用數(shù)據(jù)質(zhì)量保證大模型訓(xùn)練效果,對于隱私要有明確的界定,要尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)加強(qiáng)版權(quán)保護(hù)。

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