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。