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薩摩耶云科技集團:金融業(yè)應對“科林格里奇困境”的路徑與舉措

2024-04-11 14:37 來源:商丘網(wǎng) 次閱讀
 
薩摩耶云科技集團:金融業(yè)應對“科林格里奇困境”的路徑與舉措

  文|阿里達摩院院長 張建鋒

  探索“人工智能+”,發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的創(chuàng)新接力棒交到了“大模型”手中,如同火種照亮了整個金融領域。大型模型的到來如此耀眼,金融業(yè)又該如何應對?在充滿變革和不確定性的時代,薩摩耶云科技集團創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官林建明的《AIGC重塑金融:AI大模型驅(qū)動的金融變革與實踐》這本書呈現(xiàn)了前瞻性的觀點和思考,為每個人提供了掌握和應用AIGC的有益指導。無論是金融領域的專業(yè)人士還是普通讀者,都值得一讀。

  AIGC正在重塑 金融業(yè)務 模式

  生成式AI的不斷發(fā)展和應用,給金融業(yè)帶來巨大沖擊,傳統(tǒng)金融模式和業(yè)務流程正在被重新定義和塑造。從風險管理到投資決策,從客戶服務到市場分析,AIGC的應用正在讓金融業(yè)變得更加智能化、高效化和個性化。麥肯錫的研究表明,AIGC預計每年將為全球經(jīng)濟貢獻數(shù)萬億美元的增加值,同時為金融機構每年帶來2000億至3400億美元的增值。盡管金融大模型尚處于技術探索和試點應用的階段,但多國金融機構已經(jīng)圍繞AIGC緊密進行戰(zhàn)略布局,搶占發(fā)展高地。

  林建明是一位富有遠見且經(jīng)驗豐富的專業(yè)人士,曾在招商銀行信用卡中心擔任總工程師,并成功創(chuàng)辦了國內(nèi)領先的獨立云服務科技解決方案供應商薩摩耶云科技集團。他在書里將近20年的金融科技經(jīng)驗與AI大模型創(chuàng)新實踐相結合,深度探討了AIGC的技術演變、應用場景、架構設計、金融垂直大模型Prompt Engineering訓練、落地方法論、實施路徑以及行業(yè)最新案例。

  金融業(yè)是數(shù)字化需求強烈的數(shù)據(jù)密集型行業(yè),金融業(yè)務值得用大模型技術重做一次?!禔IGC重塑金融》提出,AIGC大模型因其極強的語義理解、多輪溝通對話和推理演繹能力,它將從內(nèi)部生產(chǎn)效率和外部服務效率維度為金融業(yè)提質(zhì)增效。新技術如同一塊未經(jīng)雕琢的玉石,充滿未知與挑戰(zhàn),但及早研究探索AIGC在金融領域的應用無疑是明智之舉。畢竟大模型拉開的平臺革命才剛剛開始。

  AIGC提升金融內(nèi)外部生產(chǎn)服務效率

  在提升內(nèi)部生產(chǎn)效率層面,AIGC在提高風險管理效率、改進數(shù)據(jù)分析能力、優(yōu)化財務報告生成效率、提升自動化運營管理水平以及優(yōu)化人機協(xié)同效率方面可成為人類的得力助手,幫助金融機構更好地實現(xiàn)降本增效。

  風險管理是金融永恒命題,聚焦新形勢金融機構現(xiàn)有的風險模型需要不斷更迭,以適應市場和業(yè)務變化。書中認為AIGC能夠提高風險識別和預測的準確性,自動化決策和處理流程,優(yōu)化和調(diào)整風險管理策略,處理多模態(tài)數(shù)據(jù),并提供實時監(jiān)控和警報功能,幫助金融機構更加高效、準確地管控風險。金融機構結合現(xiàn)有的風險管理工具,由簡單到復雜、按需融入AIGC,逐步提升現(xiàn)有風險管理能力,不失為一條可行的路徑。

  AIGC對提升金融業(yè)外部服務效率方面也將發(fā)揮關鍵作用。它在數(shù)字人、智能營銷、風險信用評估和智能投顧領域,能夠滿足客戶個性化服務需求,提升客戶體驗,并增強市場洞察和決策支持。比如在智能投顧場景,AIGC利用強大的計算和分析能力,從海量數(shù)據(jù)中提取關鍵信息和趨勢,自動識別和清洗數(shù)據(jù)異常值和噪音,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過機器學習和深度學習技術進行數(shù)據(jù)挖掘和模式識別,發(fā)現(xiàn)潛在的投資機會和市場趨勢?;谟脩舻臍v史投資數(shù)據(jù)和風險偏好,構建個性化的投資模型,預測用戶的風險承受能力和投資需求,實現(xiàn)資產(chǎn)配置優(yōu)化。實時監(jiān)測市場變化和用戶投資行為,動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化個性化投資組合。

  共筑可信AIGC破解“科林格里奇困境”

  任何一項技術的發(fā)展通常是波浪式前進、螺旋式上升,面臨問題和挑戰(zhàn)總是不可避免的。金融領域?qū)I(yè)性、邏輯性、風險控制、合規(guī)性和可靠性的高要求,使得通用大模型在金融領域的應用仍處早期階段,要解決知識、專業(yè)、語言和安全等方面的問題。迫切需要多方協(xié)作從數(shù)據(jù)、知識、架構、評估評測、生態(tài)體系等多個層面尋找解決方案,通過完善法規(guī)、促進跨學科合作、加強透明度和隱私保護、加強道德評估和公眾參與等措施,以滿足金融業(yè)特定需求。

  研究金融業(yè)安全合規(guī)應用大模型,對實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展意義重大。林建明提出了安全使用AIGC的策略,這一點無疑是本書的另一個亮點,對于金融數(shù)智化轉型具有重要的指導借鑒價值。金融業(yè)當探索共筑可信AIGC應對“科林格里奇困境”,即在技術發(fā)展中平衡過早與過晚控制的挑戰(zhàn)。可行舉措包括:

  1)建立健全敏捷監(jiān)管制度,全面加強數(shù)據(jù)隱私和安全管理,防止信息泄露和濫用;

  2)加強全鏈路監(jiān)管評估,制定清晰、具體、可操作的標準規(guī)則,確保運作程序和服務內(nèi)容符合規(guī)定;

  3)建立獨立倫理委員會審查機制,促進負責任的人工智能開發(fā)、部署和應用,增強生成式AI的安全、可解釋性、可問責性;

  4)加強模型安全對抗測試,建立應急演練機制,持續(xù)提升應對潛在攻擊和欺詐行為能力;

  5)加快高水平人才培養(yǎng),學習借鑒國際經(jīng)驗,參與行業(yè)標準制定推動AIGC可持續(xù)發(fā)展。

  書中也為金融機構勾勒出四條利用AIGC技術路徑:

  1)基于大模型的通用能力,疊加金融客服領域的數(shù)據(jù)和專業(yè)服務經(jīng)驗開展模型預訓練,進行私有化部署;

  2)先從智能客服、智能營銷場景切入,逐步拓展應用范圍;

  3)數(shù)字人打通線上線下服務場景,革新傳統(tǒng)銀行的人機交互模式;

  4)采用類似SaaS付費模式按需定制大模型能力。

  時代的車輪滾滾向前,只會眷顧堅定者、奮進者、搏擊者,而不會等待猶豫者、懈怠者、畏難者。整個金融業(yè)正處于被AIGC 重塑的前夜,大模型在金融行業(yè)的應用逐漸從外圍走向核心。唯有以“會當擊水三千里”的氣魄和行動,才能在金融數(shù)智化大時代乘風破浪。

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