中新經(jīng)緯10月20日電 (魏薇)隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用正逐步深化，成為推動金融行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。在2024金融街論壇年會上，人工智能、大模型也成為業(yè)界探討的熱點(diǎn)話題。

　　大模型對金融領(lǐng)域產(chǎn)生哪些影響？在技術(shù)與實(shí)踐層面，金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行了哪些嘗試？在論壇期間，馬上消費(fèi)科技創(chuàng)新發(fā)展部總經(jīng)理、馬上消費(fèi)研究院院長赫建營在接受中新經(jīng)緯采訪時(shí)，談及了上述問題，尤其是馬上消費(fèi)大模型應(yīng)用于合規(guī)與消費(fèi)者保護(hù)的探索實(shí)踐。

　　大模型助力金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

　　“人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用，已經(jīng)覆蓋從營銷獲客到智能風(fēng)控、智能投顧和智能客服等多個(gè)場景。人工智能在整個(gè)金融場景是全鏈條、全場景的應(yīng)用�！焙战�營在2024金融街論壇年會“AI重塑金融與安全治理”分論壇上表示。

　　當(dāng)前，各行各業(yè)都在積極利用數(shù)字技術(shù)(如云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等)對其業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品和服務(wù)以及商業(yè)模式進(jìn)行改變，以適應(yīng)或引領(lǐng)市場變化的過程。赫建營認(rèn)為，在金融業(yè)，大模型等先進(jìn)的人工智能技術(shù)成為行業(yè)數(shù)字化發(fā)展的有效助力。

　　目前，不少金融機(jī)構(gòu)都在布局各自的大模型�！敖鹑跇I(yè)推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型更加迫切，這與行業(yè)自身的特點(diǎn)有關(guān)。”在赫建營看來，金融業(yè)是個(gè)智力密集行業(yè)，具備高經(jīng)濟(jì)價(jià)值、高數(shù)據(jù)密集、高服務(wù)品質(zhì)、高合規(guī)性、高科技投入等特點(diǎn)。

　　他進(jìn)一步指出，從穩(wěn)健發(fā)展、監(jiān)管合規(guī)、客戶服務(wù)等需求出發(fā)，金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具備迫切性；而行業(yè)具備的數(shù)據(jù)積累和科技基礎(chǔ)，又為技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用提供了肥沃的土壤。具體來看，金融業(yè)涉及巨額資金流動，創(chuàng)造著巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會價(jià)值，因此其安全性、準(zhǔn)確性和時(shí)效性要求極高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提供強(qiáng)有力的安全保障，確保金融業(yè)務(wù)的穩(wěn)健運(yùn)行。金融業(yè)擁有海量且高精度的數(shù)據(jù)資源，這是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的天然基礎(chǔ)；金融業(yè)作為高品質(zhì)的服務(wù)業(yè)，需要深刻分析客戶需求，提供差異化的服務(wù)；金融業(yè)受到包括資本充足管理、反洗錢等嚴(yán)格監(jiān)管要求，亟需數(shù)字化技術(shù)助力；金融業(yè)始終注重加大科技投入，具備深入應(yīng)用新技術(shù)的科技基礎(chǔ)。

　　“零售金融作為直接面向廣大C端客戶(即消費(fèi)者)的金融業(yè)態(tài)，擁有更大規(guī)模的客戶、更大頻次的交易、更大體量的數(shù)據(jù)，能夠?qū)��?shù)字化的優(yōu)勢發(fā)揮得淋漓盡致。”赫建營說。

　　大模型應(yīng)用面臨哪些挑戰(zhàn)？

　　“金融領(lǐng)域作為復(fù)雜決策交織的巨型系統(tǒng)，其對精準(zhǔn)度與穩(wěn)健性的嚴(yán)苛要求，使得大模型在此間的應(yīng)用面臨著與現(xiàn)實(shí)場景深度融合的艱巨挑戰(zhàn)與廣闊機(jī)遇。”赫建營說。

　　在他看來，和傳統(tǒng)的模型相比，大模型在研究復(fù)雜關(guān)系領(lǐng)域非常有優(yōu)勢，并且能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的特征、模式和關(guān)系，泛化能力更強(qiáng)，因而能更好地理解意圖和自然語言，甚至生成圖片、文字、視頻等。其主要特性是有泛化能力、意圖識別能力和邏輯分析能力。而小模型則在追求事物的確切性和可信度方面更有優(yōu)勢。

　　他舉例稱，在智能客服應(yīng)用中，馬上消費(fèi)在理解客戶意圖階段采用大模型來識別，一旦大模型理解了意圖，就調(diào)用小模型生成一個(gè)解答，再用大模型自然語言的聲紋技術(shù)生成可解釋的語言。馬上消費(fèi)將大模型應(yīng)用至智能語音助手、輔助人工坐席決策等多個(gè)環(huán)節(jié)，支持客戶服務(wù)過程中的自然語言多輪交互。當(dāng)前，馬上消費(fèi)的智能客服意圖識別率達(dá)90%，自助解決率已經(jīng)達(dá)到了91%，用戶好評率提升23%。

　　談到大模型應(yīng)用給金融機(jī)構(gòu)帶來哪些挑戰(zhàn)，赫建營認(rèn)為，如何高效利用有限數(shù)據(jù)，提升領(lǐng)域大模型的精準(zhǔn)度，同時(shí)確保模型的可解釋性與穩(wěn)定性、合規(guī)性、安全性成為亟待解決的難題，這些難題還缺乏業(yè)界廣泛的實(shí)踐，應(yīng)用框架、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、評價(jià)體系等有待建設(shè)。大模型的應(yīng)用對企業(yè)的多模態(tài)數(shù)據(jù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、智算基礎(chǔ)架構(gòu)都有比較大的影響，數(shù)據(jù)管理的高效與安全，也是制約大模型技術(shù)廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。

　　“面對以大模型為代表的人工智能技術(shù)帶來的監(jiān)管挑戰(zhàn)，金融機(jī)構(gòu)需要采取措施，確保在推動創(chuàng)新的同時(shí)，保障安全性和穩(wěn)定性�！焙战�營說。

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