每(mei)(mei)經記者｜肖世清    每(mei)(mei)經編輯｜馬(ma)子卿    

近日，在2023年服(fu)貿會(hui)現場(chang)論壇，普華永道中(zhong)國(guo)金融業(ye)(ye)管(guan)理咨(zi)詢(xun)服(fu)務合(he)(he)伙人(ren)、數字化(hua)產(chan)品創設咨(zi)詢(xun)服(fu)務合(he)(he)伙人(ren)張為(wei)峰針對生(sheng)成式人(ren)工(gong)智能（AIGC）對企(qi)業(ye)(ye)賦能的機會(hui)及邏輯，闡述了(le)其對企(qi)業(ye)(ye)未來認(ren)知作業(ye)(ye)模式的思(si)考(kao)。

他表示，AIGC作業的關鍵是基于信息的認知作業能力。現代化企業的認知作業，按照對信息的處理邏輯可以劃分為三類：“查詢”“判定”和“生成”，分(fen)別代表不同的認知處理(li)需求，基(ji)本上(shang)可以覆(fu)蓋(gai)大(da)部分(fen)的認知作業活(huo)動。

普華永道(dao)中國金融業管理咨詢服(fu)務合伙人(ren)、數(shu)字化產品(pin)創設咨詢服(fu)務合伙人(ren) 張(zhang)為峰

圖片來源：普華永道

談生成式AI在金融行業有哪些更好的創新可以預見，張為峰在接受《每日經濟新聞》記者專訪時表示，傳統AI是基于預設的規則模型的開發來作業的，而生成式AI則是通過分析和模仿當前數據來自我學習和作業的，這種機制的創新意義主要體現在兩個方面：一是模式創新，二是邊(bian)界創(chuang)新(xin)。可(ke)以(yi)預見，生(sheng)成式(shi)AI可(ke)以(yi)賦(fu)能金(jin)融(rong)行業(ye)快速降本(ben)增(zeng)效和人力(li)價值上(shang)移。

與(yu)此同時，張為峰也表示，AIGC與(yu)金融行業融合還(huan)需要(yao)解決數據隱(yin)私與(yu)安(an)全、法規管(guan)控與(yu)合規性、透明(ming)度和(he)解釋性等問題和(he)挑戰。

生成式AI具有“高知、高智、高產”的特性

AIGC是目(mu)前科(ke)技圈最(zui)火熱的技術。隨著2022年底(di)ChatGPT的發(fa)布，引發(fa)了科(ke)技巨頭們紛紛跟進開啟AI大模型平(ping)臺(tai)搭建(jian)。

那么，與傳統AI相比，生成式AI究竟具備何種特性？張為峰告訴記者，雖然生成式AI是模擬人類內容創作，但因其底座是計算機算力和全域信息庫，相較于人工作業更具生產意義，具有“高知、高智、高產”特性。

張為峰進一步指出，具體而言：一是高知，知識面廣，可以生成各種類型的內容，包括文本、圖像、音頻、代碼等，認知無邊界；二是高智，邏輯性強，可以根據不同用戶的需求、喜好和偏好，自動生成符合其要求的內容，認知下限高，基本能保證中上的內容質量；三是高產，生(sheng)產(chan)過程自(zi)動化，可以(yi)在短(duan)時(shi)間內創建大(da)量內容，極大(da)提(ti)高了生(sheng)產(chan)效率，節約了人力成本。

目(mu)(mu)前，企業(ye)認知作(zuo)業(ye)是以人(ren)工腦(nao)力為(wei)主，比(bi)如(ru)客(ke)服人(ren)員(yuan)、行政文員(yuan)、管理(li)人(ren)員(yuan)等(deng)(deng)(deng)，他們工作(zuo)中80%的認知作(zuo)業(ye)活(huo)動(dong)(dong)都屬于中低(di)階的認知作(zuo)業(ye)，即：記錄(lu)、查詢、比(bi)對、總結、編(bian)排(pai)等(deng)(deng)(deng)。張為(wei)峰認為(wei)，生成式AI目(mu)(mu)前已經具備了對中低(di)階信息處(chu)理(li)的能力，合理(li)規劃和引(yin)入(ru)AIGC能夠有效釋放這部分的人(ren)力，以投入(ru)到更高階的認知活(huo)動(dong)(dong)中，比(bi)如(ru)決策、創(chuang)新(xin)、科研、戰(zhan)略管理(li)等(deng)(deng)(deng)。

生成式AI在金融行業哪些層面有一些更好的創新？他回答稱(cheng)，傳統AI是基于預設的(de)(de)(de)規則模(mo)型的(de)(de)(de)開(kai)發來(lai)作(zuo)業(ye)的(de)(de)(de)，而生成(cheng)式AI則是通過分(fen)析(xi)和模(mo)仿當前數據來(lai)自我學(xue)習(xi)和作(zuo)業(ye)的(de)(de)(de)，這(zhe)種機制的(de)(de)(de)創(chuang)新意(yi)義主要體現在兩個方面。

首先是模式創新，高度的靈活性。金融行(xing)業是典型的數(shu)據密集型行(xing)業，有著巨量(liang)的數(shu)據分析、預(yu)測(ce)、生(sheng)成需(xu)求，傳統AI模(mo)式(shi)，企業要開發(fa)大(da)大(da)小(xiao)小(xiao)的模(mo)型，且(qie)需(xu)要持續迭代，需(xu)要持續投入(ru)大(da)量(liang)的資(zi)源(yuan)才(cai)能保(bao)障(zhang)模(mo)型運轉。生(sheng)成式(shi)AI是基于(yu)現(xian)實數(shu)據和(he)動態規(gui)則(ze)來服務，靈活性大(da)，不需(xu)要點對點的模(mo)型開發(fa)。

其次是邊界創新。傳(chuan)統AI因(yin)(yin)其龐大的(de)建模成本，所以(yi)限制了(le)只能投(tou)向核心業(ye)(ye)務的(de)核心模塊，比如貸款風(feng)控、反洗錢風(feng)控等，覆(fu)蓋面有(you)限，生成式AI因(yin)(yin)其屬于通用認知(zhi)能力，生成服務可以(yi)覆(fu)蓋到各(ge)個業(ye)(ye)務的(de)各(ge)個模塊，也可以(yi)覆(fu)蓋到前(qian)線業(ye)(ye)務部門(men)甚至(zhi)每一(yi)個客戶(hu)經理；舉個例(li)子，比如監管(guan)新(xin)規(gui)的(de)解讀(du)、宣導培訓文(wen)案的(de)制作這類(lei)非核心業(ye)(ye)，都可以(yi)低成本的(de)進行智能化支持。

“所以(yi)，可以(yi)預(yu)見，生成式AI可以(yi)賦能(neng)金融行業，實(shi)現快(kuai)速(su)降本增效與人力價值(zhi)上移。”張為峰指出。

AIGC與金融業融合還需解決數據隱私與安全等問題

記者(zhe)了(le)(le)解(jie)(jie)到，普(pu)華永道一(yi)直積(ji)極投入在(zai)新(xin)技術、新(xin)領域的(de)(de)前瞻性研究，近年來一(yi)直在(zai)全球(qiu)分享觀點(dian)，討論人工智(zhi)能的(de)(de)最新(xin)發展，并通過(guo)研究和(he)報告為客戶帶來更完整的(de)(de)觀點(dian)，捕捉思維(wei)空間。在(zai)列舉了(le)(le)生成式(shi)AI在(zai)給(gei)企業賦(fu)能帶來的(de)(de)一(yi)系列優勢(shi)之后，采訪中，張為峰還談到了(le)(le)AIGC與金融(rong)(rong)行業融(rong)(rong)合還需要(yao)解(jie)(jie)決(jue)的(de)(de)一(yi)些挑戰與困難。

他表示，生成式AI與金融行業融合面臨的第一個挑戰便是數據隱私與安全。AIGC技(ji)術的(de)(de)(de)開展需(xu)要(yao)大(da)量的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據作支撐，以進行模(mo)型(xing)訓練與模(mo)型(xing)推理(li)(li)，對于數(shu)(shu)據的(de)(de)(de)保(bao)(bao)密(mi)性、可用(yong)性與穩定(ding)性存(cun)在極大(da)的(de)(de)(de)挑戰，需(xu)要(yao)保(bao)(bao)障AIGC應用(yong)過程(cheng)以及模(mo)型(xing)訓練及推理(li)(li)過程(cheng)中數(shu)(shu)據的(de)(de)(de)安全(quan)與保(bao)(bao)密(mi)并保(bao)(bao)障數(shu)(shu)據主體身份(fen)不(bu)被(bei)識別或泄露。同時，金融(rong)行業處理(li)(li)大(da)量敏感(gan)數(shu)(shu)據，包括客戶(hu)信息、交易記錄等，確保(bao)(bao)這(zhe)些數(shu)(shu)據的(de)(de)(de)隱(yin)私與安全(quan)是至關重要(yao)的(de)(de)(de)。

張(zhang)為峰(feng)稱(cheng)，在AIGC應(ying)用(yong)(yong)于金(jin)融領域時，需要采取適當的(de)數(shu)據(ju)(ju)保(bao)護(hu)、數(shu)據(ju)(ju)清(qing)洗和加密措施，以防止數(shu)據(ju)(ju)泄露(lu)(lu)或(huo)濫用(yong)(yong)，并保(bao)障(zhang)客(ke)戶身份不可被識(shi)別或(huo)泄露(lu)(lu)。并且，需要建立(li)精準(zhun)且嚴格的(de)數(shu)據(ju)(ju)分(fen)級分(fen)類制度，區分(fen)和識(shi)別可用(yong)(yong)于或(huo)不可用(yong)(yong)于AIGC應(ying)用(yong)(yong)與模型(xing)訓練的(de)數(shu)據(ju)(ju)，保(bao)障(zhang)數(shu)據(ju)(ju)隱私安(an)全。

另一挑戰則是法規管控與合規性。張為峰指出，金融(rong)行業(ye)受到(dao)嚴格的(de)法規(gui)和(he)(he)合(he)(he)規(gui)要求的(de)約束，以確(que)保(bao)金融(rong)體系的(de)穩定和(he)(he)透明度。將AIGC技術應用于金融(rong)行業(ye)時(shi)，需要考(kao)慮合(he)(he)規(gui)性要求，并確(que)保(bao)符合(he)(he)相(xiang)關法律(lv)法規(gui)（例如銀保(bao)監會發布的(de)對于數(shu)據安(an)全的(de)規(gui)定與(yu)國家出臺(tai)的(de)個保(bao)法等），避免潛(qian)在的(de)法律(lv)風險(xian)。

“此外，還存在透明度和解釋性這一問題。”張為峰指出，AIGC技術通常(chang)以黑箱(xiang)模型(xing)運作，難以解(jie)釋其決策(ce)過程和(he)推理(li)邏輯。然而，在(zai)金融領(ling)域(yu)，透明度(du)和(he)解(jie)釋性(xing)對于(yu)監管機(ji)構、投資者和(he)客戶都非常(chang)重要。因(yin)此，在(zai)將AIGC應(ying)用(yong)于(yu)金融領(ling)域(yu)時，需要找到方法來解(jie)釋和(he)驗證AIGC系統的決策(ce)，以增(zeng)強透明度(du)和(he)可(ke)信度(du)。

除(chu)了上述(shu)這些問(wen)題(ti)，他還指出(chu)，“技術挑戰(zhan)”“人才需求(qiu)與(yu)文(wen)化轉變”也是當前面臨的(de)重(zhong)要問(wen)題(ti)。

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