近期，金融領(lǐng)域AI大模型呈現(xiàn)出“百花齊放”的景象。騰訊云發(fā)布了金融行業(yè)大模型解決方案，招聯(lián)金融、度小滿(mǎn)、星環(huán)科技、奇富科技等均發(fā)布了金融大模型。
AI與金融相遇，為金融科技領(lǐng)域帶來(lái)了創(chuàng)新和變革的可能。在傳統(tǒng)的金融業(yè)務(wù)中，紙質(zhì)資料的處理占據(jù)了大量的人力、物力和時(shí)間。如今AI大模型可以在十幾秒鐘的時(shí)間內(nèi)輕松讀完公司年報(bào)，從中提煉出重要的觀點(diǎn)和關(guān)鍵詞，并生成財(cái)務(wù)分析、業(yè)務(wù)發(fā)展預(yù)測(cè)等專(zhuān)業(yè)化內(nèi)容。同時(shí)，AI數(shù)字人已經(jīng)成為許多銀行大模型業(yè)務(wù)應(yīng)用落地的“標(biāo)配”之一，數(shù)字員工可以24小時(shí)無(wú)休地承擔(dān)客服等工作。
然而，發(fā)展伴隨著“成長(zhǎng)的煩惱”。在金融業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，AI大模型的風(fēng)險(xiǎn)始終存在，風(fēng)險(xiǎn)是否可控是人們最為關(guān)心的話(huà)題。以數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)為例，AI大模型的訓(xùn)練優(yōu)化需要大量數(shù)據(jù)作為支持，金融機(jī)構(gòu)如何確保數(shù)據(jù)來(lái)源合法和隱私保護(hù)到位？如果直接使用客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行AI大模型訓(xùn)練是違規(guī)的，因此金融機(jī)構(gòu)必須采取措施確保數(shù)據(jù)脫敏合規(guī)，并制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)使用規(guī)范和訪問(wèn)權(quán)限設(shè)置，讓數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)可控。
另外，AI大模型在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)，可能學(xué)習(xí)到的信息本身就存在錯(cuò)誤，以此生成新的內(nèi)容就會(huì)誤導(dǎo)投資者的決策。除此之外，AI大模型對(duì)生成式人工智能的運(yùn)用，可能生成“編造”的內(nèi)容，直接影響金融分析結(jié)果的可信度。一旦AI大模型產(chǎn)生不準(zhǔn)確的結(jié)果，目前也很難分清到底是算法技術(shù)不可靠，還是提供的底層數(shù)據(jù)不可信，這就使責(zé)任難以明確，可能造成金融業(yè)不同部門(mén)間的信任危機(jī)。
AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用到底有沒(méi)有那么大的作用，目前仍是有爭(zhēng)議的話(huà)題。從整體來(lái)看，金融機(jī)構(gòu)布局AI大模型潛力大，但仍處于起步階段。目前AI大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用還不夠廣，在運(yùn)營(yíng)和客服等重復(fù)性高、易被標(biāo)準(zhǔn)化的崗位上可以實(shí)現(xiàn)錦上添花，但在量化交易、精準(zhǔn)用戶(hù)畫(huà)像等需要“雪中送炭”的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，AI的可用程度仍需更多實(shí)例加以證明。
從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，金融行業(yè)需要的是可控、可信、可用的AI。人們期待金融科技帶來(lái)的創(chuàng)新，是積極、有益的創(chuàng)新，更好地使AI服務(wù)于社會(huì)，為人們帶來(lái)更多的便利和福祉。在未來(lái)的發(fā)展中，需要警惕AI大模型可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，要對(duì)AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行更為客觀和全面的評(píng)價(jià)。
（來(lái)源：經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)）
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