人民網北京12月11日電 （記者杜燕飛）“從數字化到數智化，一字之差展現出人工智能在金融業的滲透深度。”“大模型有望提升金融機構客戶營銷、貸前風控、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，參會嘉賓表示，當前各類金融機構均在加速融入大模型的浪潮，以提升客戶營銷、貸前風控、貸后管理的效率。大模型高度依賴數據、算力和人才，隻有極少的企業能夠從頭到尾地完成產業級研發，在金融領域更需要多方共建生態。

金融行業是數字化轉型的“先行軍”，清華大學金融科技研究院副院長魏晨陽表示，金融行業對於數字化接受程度高，較早通過了科技賦能來提升產品和服務質量。以用保險行業為例，每一類保險都要經過產品設計、銷售、定價承保、保單管理、理賠等流程，每個環節都是一個場景，如果把人工智能賦能到這些場景，會看到保險業態裡會有很多人工智能的應用場景落地。

上海金融與發展實驗室主任曾剛認為，在過去10年，我國銀行業息差明顯收窄。從長期看息差還有下降的可能性，這也意味著金融行業賺錢越來越難。同時，銀行業客戶競爭越來越激烈，新增獲客、風險識別、產品定價等均要依賴數字化能力，需要從金融科技、大模型等方面發力。

“相較傳統模型，金融大模型與人的交互能力更強。”馬上消費人工智能研究院院長陸全表示，一個通用大模型不能代表所有，金融企業需要的大模型包括通用大模型、知識處理大模型、工具大模型、決策大模型等類型。隨著大模型技術快速發展，在金融場景會帶來人機交互、風控管理、合規管理方面的根本性、深層次革新。

值得關注的是，強監管的金融行業為大模型應用畫上了“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准確性、嚴肅性考驗。

中國互聯網金融協會法規咨詢部（研究部）主任肖翔建議，應結合大模型技術特點和金融業務領域相關監管要求，本著“由內而外，先易后難”的原則，現階段可先行探索將大模型作為智能助手應用在運營管理類場景，助力實現降本增效，圍繞算法合規、數據合規、業務合規、內容合規、外包合規、倫理合規等方面，建立健全多維度、全方位的大模型應用合規管理體系。

投資回報率是金融業關注的話題，多位參會的金融從業人士表示，由於大模型發展快、人才較為缺乏，在大模型應用上，金融機構要考慮整個投入產出比，思考要怎樣的場景、技術方式和策略方法，才能獲得最好的投資回報率。當前，出於合規性等因素考慮，大模型應優先服務金融機構內部，讓機器初步生成內容，再由人來評判。這在銀行對話系統已經廣泛運用，大模型能夠輔助銀行對話系統做得更好。

談及大模型落地的挑戰及應對舉措，魏晨陽表示，數據質量、規模和多樣性會影響大模型的效果和性能﹔數據獲取、處理、清洗和標注等需大量資源﹔數據資源和數據處理能力不足，會限制大模型的應用效果和准確性﹔大模型的訓練和應用過程中可能涉及用戶的隱私信息及企業的敏感數據﹔算力是大模型訓練的另一個剛需。他建議，未來要用數據質量保証大模型訓練效果，對於隱私要有明確的界定，要尊重知識產權加強版權保護。

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