AI成為2024年諾貝爾獎最大贏家，物理學獎和化學獎均與人工智能相關，人工智能正以無所不能、無所不在的姿態滲透至人類的生產生活中。
10月19日，在2024金融街論壇年會「AI+金融賦能數碼金融新篇章」平行論壇上，與會嘉賓表示，金融行業已成為AI滲透率較高的領域之一，智慧銷售、智能問答和智能風控已成為金融大模型熱門套用場景。
大模型技術無疑將提升金融服務效率，但技術的套用是一把「雙刃劍」，背後存在的不透明、不可預知、網絡安全風險仍需關註。
大模型滲透金融領域
2024年諾貝爾獎多領域獎項與AI結緣，物理學獎與機器學習相關，化學獎的蛋白質結構預測也離不開人工智能的套用。
「人工智能的能力，構成了各個基礎學科的能力，構成了各個行業的能力，從而構成了各個國家能力的基礎。毫無疑問，今後金融的發展必將被AI全面滲透並被全面改造。」國家金融與發展實驗室理事長李揚說道。
金融業具備大規模、高質素的數據資源和多維度、多元化的套用場景，被視為大模型技術套用的最優行業之一。中國移動上海產業研究院副總經理陳豫蓉介紹，金融領域是大模型滲透率最高的行業，滲透率超過50%，而智慧銷售、智能問答和智能風控是現階段金融行業最熱門，也是套用成熟度最高的AI大模型套用場景。
圍繞金融領域，中國移動構建了金融投融資大模型。陳豫蓉表示，中國移動金融投融資大模型主要面向金融行業提供智能投研、資產監管、風險評估、合規質檢以及融資助手五方面服務。以智能投研運用為例，該服務涵蓋金融市場、宏觀經濟、行業趨勢行情分析投研的業務場景，透過大模型進行快速檢索，摘要生成，能夠提升投研效率。
銀行走在大模型套用前列。近年來，工商銀行、中國銀行、建設銀行、農業銀行、興業銀行、平安銀行等展開試水，套用聚焦智能客服、智能風控、智能行銷等多領域。
工商銀行技術長呂仲濤介紹了該行千億級大模型體系建設與套用情況。他表示，針對金融行業知識專業性高、任務執行嚴謹、許可權隔離嚴格等特點，工商銀行打造適配金融行業的「1+X」工程化解決方案。「1」是指智能中樞，透過智能中樞的任務感知、決策、執行、反饋等能力，實作金融復雜場景的套用；沈澱「X」可共享復用的範式能力，包含知識檢索、數據分析、文件編寫、智能搜尋等多項金融隨插即用的零程式碼工程化解決方案。
「目前千億級大模型體系已實作各個業務領域規模化推廣，覆蓋20多個業務領域、100多個業務場景。」呂仲濤舉例，在個人金融領域，大模型套用在經營決策、行銷執行階段，支持營運人員透過自然語言方式完成圈客戶、找產品、釋出，有效降低活動部署門檻，面向一線行銷人員，打造行銷陪伴助手，提供產品知識問答、產品比對等服務，行銷人員能夠便捷獲取產品資訊。
仍需關註潛在風險隱患
人工智能強大的計算能力和豐富的數據資源，有望在金融領域發揮越來越大的作用，但其賦能金融行業仍面臨著一些挑戰。
「大模型技術的套用存在‘雙刃劍’，大模型技術提升工作效率，同時生成偽造內容、數據泄露等安全風險也日益突出。」呂仲濤表示，要加強人工智能潛在風險研判和防範，不斷深化運用大小模型協同套用融合的人工智能技術，推動商業銀行在安全可控情況下，向著更加智能化、個人化、高效化的方向發展。
此外，大模型的不透明、不可預知、網絡安全風險也是金融套用中不可忽視的問題。十三屆全國政協經濟委員會主任、原中國銀監會主席尚福林指出，大模型具備不透明風險，透過復雜的演算法和模型輸出的結果，可能難以解釋和追溯輸出結果，增加了監管的難度，對金融穩定構成潛在的威脅。
大模型還具備不可預知風險，尚福林認為，人工智能工具是根據過去的數據進行訓練的，數據可能無法準確地反映現實和預測未來，在市場出現非常波動時，模型可能無法及時發出預警訊號，技術本身也可能會受到數據不可靠或前所未見極端情況的影響，而得出錯誤結論。
此外，在網絡安全風險也不容忽視，「隨著數據量的不斷增長和模型復雜度的不斷提升，人工智能套用需要處理大量敏感的個人和財務數據，增加了網絡攻擊的風險和數據泄露的可能。」尚福林說道。
仍有廣泛套用空間
盡管大模型在金融領域套用仍充滿挑戰，但透過算力、演算法和數據的不斷發展，套用空間仍然廣闊。
尚福林介紹，數據顯示，2027年全球在人工智能系統軟件、硬件和服務方面的銷售額將達到4000億美元，而金融業在這方面的支出將達到970億美元，年復合增長率為29%，是增速最快的行業之一。
算力、演算法、數據是金融大模型套用的基座。呂仲濤指出，「金融機構應根據自身體量，按照資源節約、資源集約共享復用、成本效益最優的準則，圍繞大模型的算力、演算法和數據三方面來開展人工智能大模型企業級技術能力的建設」。
大模型的套用離不開優質的數據訓練。呂仲濤表示，金融機構應重視數據資產的儲備與積累，關註數據資產建設問題，在數據的采集、儲存、分析、套用等多個階段來完善數據管理辦法，樹立以數據驅動為核心的理念，打破部門機構壁壘，推動數據共享與協作。
目前大模型所涉及的算力、演算法等相關核心技術尚處於快速發展期，仍需增強多領域合作。呂仲濤表示，金融行業需加深與頭部科研機構企業的聯合創新，持續保持資源投入，加速大模型技術在金融行業的研究和創新套用。
尚福林也認為，應支持關鍵技術的聯合研發與產業化套用，為金融業模型訓練，以及各類金融業務提供更強大的善意保證。同時，還應降低金融大模型套用門檻和成本，以大帶小，由弱帶強，不斷降低軟硬件使用成本，讓中小金融機構也能受益於先進技術，提升其市場競爭力，推動整個金融行業的均衡發展。
北京商報記者 李海顏
