每經記者｜張宏 李(li)玉雯    每經編輯(ji)｜馬子卿(qing)    

“AI取代銀行業工作崗(gang)位的數(shu)量可(ke)能超(chao)過其他任何行業。”花旗集團近期的一份報(bao)告顯示(shi)，美國銀行業約54%的崗(gang)位可(ke)能實(shi)現自動化，還(huan)將(jiang)有12%的崗(gang)位通過AI得到增強。

當下銀行(xing)業的種種跡象已然對此觀點有所(suo)映射(she)，特(te)別是這(zhe)兩年(nian)正逢(feng)生(sheng)成(cheng)式AI大模(mo)型的風口，“AI+金融”發展迅(xun)速。從應(ying)用場景來看(kan)，銀行(xing)機構(gou)在客戶服務與智能(neng)問答(da)、信貸審批與風險管理、智能(neng)運營(ying)與流程自(zi)動化等多個領域(yu)都(dou)開展了AI應(ying)用探索(suo)且日趨成(cheng)熟。

這背后的(de)(de)動(dong)力在(zai)(zai)于，在(zai)(zai)當前息差持(chi)續承壓、營(ying)收增速放(fang)緩的(de)(de)環境下，以銀(yin)行業為(wei)代表的(de)(de)金融(rong)(rong)機(ji)構正在(zai)(zai)進行一場“刀刃向內”的(de)(de)自我革新，而(er)AI在(zai)(zai)金融(rong)(rong)領域的(de)(de)創新應用(yong)則推動(dong)金融(rong)(rong)服務向著更(geng)加(jia)智能(neng)化和(he)個性化發展，促使金融(rong)(rong)機(ji)構更(geng)有效(xiao)地管理(li)風險、提高運營(ying)效(xiao)率、優化客(ke)戶體驗。

有觀點(dian)認(ren)為(wei)(wei)(wei)，以生成式AI等為(wei)(wei)(wei)代表的新興技術作為(wei)(wei)(wei)驅動力，將(jiang)為(wei)(wei)(wei)金融領域帶來一場前所未有的變革，而與(yu)此(ci)同時，行(xing)業仍面(mian)臨(lin)著(zhu)隱私保(bao)護、成本投入、決策可信度等多方面(mian)的挑(tiao)戰，如何破局成為(wei)(wei)(wei)各家金融機構面(mian)臨(lin)的共(gong)同問題。

當前(qian)，在金(jin)融數字(zi)化轉型的(de)版(ban)圖上，一(yi)場新的(de)科技競賽已悄然展開。

2024年7月5日，上海(hai)，世(shi)界人工智能大(da)會(hui)（WAIC 2024）在世(shi)博展覽館舉行。圖為觀眾在“螞蟻(yi)集團”展臺上的(de)金融管家(jia)前駐(zhu)足觀看。視覺(jue)中國(guo)圖

人工智能正被銀行業廣泛應用

“就(jiu)銀(yin)(yin)行業而言，各家(jia)商業銀(yin)(yin)行都(dou)在擁抱AI技(ji)術，希(xi)望利用技(ji)術創新來(lai)支撐業務(wu)創新發展(zhan)，提升服務(wu)水(shui)平，在差異化競爭中脫(tuo)穎而出。”南(nan)京銀(yin)(yin)行相關(guan)負責人對記者表示，如智能問答、OCR輔助錄入、反欺(qi)詐、智能投顧等。此外(wai)，在小(xiao)微企(qi)業、中大型企(qi)業、集(ji)團以及(ji)金融(rong)市場(chang)(chang)客(ke)戶中，各類(lei)AI應(ying)用場(chang)(chang)景也(ye)逐漸(jian)豐富起來(lai)，并且銀(yin)(yin)行內部各項管(guan)理環節中，也(ye)逐步(bu)出現了增效、提質的(de)AI場(chang)(chang)景。

行行AI董事長、工信部工業文化(hua)發展中心AI應用(yong)工作組執行組長、順(shun)福資本管理合伙(huo)人(ren)李明順(shun)表示，人(ren)工智能在金融行業的應用(yong)歷史(shi)相當悠久，并非因為大(da)語言(yan)模(mo)型（LLM）的出現，才(cai)開啟人(ren)工智能在金融領域的應用(yong)，要將傳統的AI技術與大(da)語言(yan)模(mo)型加以(yi)區分。

李明(ming)順(shun)介紹：“據(ju)我了解，至少從20世紀(ji)90年代開始，美國的(de)(de)一(yi)些金融(rong)(rong)(rong)企(qi)業就已經開始應(ying)用(yong)人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)技術(shu)。在十幾年前，我國金融(rong)(rong)(rong)行業也有一(yi)些企(qi)業開始采(cai)用(yong)人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)技術(shu)。可(ke)以說(shuo)，金融(rong)(rong)(rong)行業是人(ren)工(gong)(gong)智能(neng)應(ying)用(yong)較早的(de)(de)領域(yu)之一(yi)。”

一名在(zai)國有行從(cong)事風險管理相(xiang)關工(gong)作的員(yuan)工(gong)告訴記者，在(zai)貴(gui)金屬、外匯(hui)等代客(ke)交易(yi)(yi)中(zhong)(zhong)，操作重復且結構化，往(wang)往(wang)只在(zai)方向(xiang)和(he)金額上(shang)有差(cha)異(yi)，故可使用(yong)量化交易(yi)(yi)算(suan)法（AI）代替交易(yi)(yi)員(yuan)執行市(shi)場策略。而在(zai)資(zi)(zi)金業務中(zhong)(zhong)，虛擬交易(yi)(yi)員(yuan)可利用(yong)生成式AI，在(zai)資(zi)(zi)金拆借等場外交易(yi)(yi)中(zhong)(zhong)，通過聊(liao)天方式完成交流(liu)、報價甚至成交。

此外，銀行還通(tong)過在(zai)“易貸(dai)類(lei)”產品中應用AI技術簡化(hua)貸(dai)款審(shen)(shen)批(pi)流程(cheng)。利用AI分(fen)析客戶信息，形成“白名單(dan)”，名單(dan)內(nei)客戶將在(zai)輸入請(qing)求后快速獲(huo)得信用額度。上述國有行員(yuan)工表示，傳統(tong)審(shen)(shen)批(pi)流程(cheng)繁(fan)瑣，需信貸(dai)員(yuan)與(yu)客戶溝通(tong)、簽署材料、提交分(fen)行或總行審(shen)(shen)批(pi)，耗時可能數(shu)周至數(shu)月。“易貸(dai)類(lei)”產品使審(shen)(shen)批(pi)模型化(hua)、實時化(hua)，客戶可迅速獲(huo)得反饋。

在(zai)結(jie)算業務中，AI還用于反欺詐和反洗(xi)錢，預判交易風險(xian)。上述(shu)國有行員工指出，以前身份(fen)證到期后需要去網點(dian)更新(xin)信息，現在(zai)不(bu)用去網點(dian)，拍(pai)照(zhao)人臉識別即可，這也得益(yi)于AI的應用。

李明順也表(biao)示，生成式(shi)AI正被用于(yu)提供輕度引導服務，包括為高(gao)凈值客戶(hu)提供投(tou)資(zi)理(li)財(cai)咨(zi)詢。結合數字人技術(shu)，指導客戶(hu)辦理(li)手續，提供專(zhuan)業投(tou)資(zi)建議，同時降低隱(yin)(yin)私信息(xi)泄露風險。傳統(tong)人工服務中，客戶(hu)經理(li)可能(neng)(neng)記住敏感信息(xi)，存(cun)在信息(xi)泄露風險。人工智能(neng)(neng)則能(neng)(neng)有效保護客戶(hu)隱(yin)(yin)私，避免(mian)數據泄露。

人工(gong)智(zhi)能(neng)還可(ke)被應用于(yu)催(cui)收。李明順表示，過去，催(cui)收工(gong)作通(tong)常(chang)由(you)人工(gong)執行(xing)。然而，人工(gong)催(cui)收存在情(qing)緒波(bo)動問題，可(ke)能(neng)導致不(bu)當溝(gou)通(tong)和(he)極端(duan)行(xing)為。生成式AI輔助催(cui)收可(ke)通(tong)過預設表述避免過激語言，能(neng)夠始終(zhong)保持禮(li)貌、專業(ye)，且不(bu)用休息(xi)。

硅谷風投機構“玩轉”人工智能

談(tan)及未(wei)來可(ke)探索的(de)領域，李明順表示，人工智(zhi)能(neng)輔助面試在(zai)大(da)規模招聘中極(ji)具(ju)潛力。人工智(zhi)能(neng)可(ke)準確(que)記錄候選人的(de)情緒、性格及專業(ye)程度(du)，幫助面試官客(ke)觀評分，減少(shao)私(si)人關系影響。

一位(wei)在(zai)海(hai)外咨詢行(xing)業(ye)工作的數(shu)據(ju)分析師告訴記者(zhe)，他所在(zai)的公司(si)正在(zai)訓練自身的大(da)(da)模型(xing)。公司(si)在(zai)這個(ge)行(xing)業(ye)已有(you)20年歷史，想把歷史數(shu)據(ju)做(zuo)成數(shu)據(ju)庫，輸入到(dao)大(da)(da)模型(xing)中，做(zuo)一個(ge)聊天(tian)機器人。訓練過程需(xu)(xu)要大(da)(da)量數(shu)據(ju)微(wei)調，要將(jiang)(jiang)機器人變成能回(hui)答某一領域問題的專家，就需(xu)(xu)要這個(ge)領域的專家出馬，給出問題的答案(an)。組內的數(shu)據(ju)工程師再將(jiang)(jiang)答案(an)拿走用作微(wei)調，逐步將(jiang)(jiang)大(da)(da)模型(xing)調整到(dao)可以給出合理答案(an)的狀態。

此外(wai)，硅谷風險投(tou)(tou)資(zi)(zi)機構已廣泛采用人工智能參與項目篩選、盡職調查(cha)，并(bing)撰寫投(tou)(tou)資(zi)(zi)備忘錄。AI通過算法和(he)數據分析(xi)，可(ke)提高風投(tou)(tou)與初創公司匹(pi)配效率，實現(xian)自動(dong)化篩選和(he)交(jiao)易搜索。它輔助商業數據分析(xi)，可(ke)使投(tou)(tou)資(zi)(zi)人快速決(jue)策。投(tou)(tou)資(zi)(zi)人還(huan)可(ke)利用專有數據源訓(xun)練人工智能平臺，構建內(nei)部知識庫，增(zeng)強投(tou)(tou)資(zi)(zi)決(jue)策深度(du)和(he)廣度(du)。

在(zai)(zai)投資(zi)(zi)機(ji)會發(fa)現階段，AI通(tong)過(guo)分析招聘(pin)平臺動態、應用程序下(xia)載量和消費(fei)品交易(yi)規(gui)模，幫助投資(zi)(zi)者識(shi)別潛在(zai)(zai)項(xiang)目。在(zai)(zai)盡職調查環(huan)節，生(sheng)成(cheng)式AI可自動生(sheng)成(cheng)公司業務介紹，進(jin)行前(qian)瞻性分析，直接(jie)通(tong)過(guo)郵件發(fa)送給(gei)投資(zi)(zi)者，包括投資(zi)(zi)選(xuan)項(xiang)比較和評估。在(zai)(zai)撰(zhuan)寫投資(zi)(zi)建議書環(huan)節，生(sheng)成(cheng)式AI可以完全自動化地完成(cheng)相關工作，提供專業且精準的投資(zi)(zi)建議。

此外，AI在時(shi)間管理和規劃方面也能(neng)(neng)為投資(zi)團(tuan)隊提供(gong)有力支持。團(tuan)隊成員(yuan)可以在系(xi)統(tong)上查(cha)看同事(shi)對(dui)特定項目(mu)的評價和反饋。系(xi)統(tong)具備定期提醒(xing)功能(neng)(neng)，確保投資(zi)團(tuan)隊能(neng)(neng)夠(gou)及時(shi)回訪目(mu)標公(gong)司，并(bing)更新(xin)業(ye)務進(jin)展。

多位受訪(fang)人士指出(chu)，AI介入金融領域帶來的(de)優勢是多方面的(de)，其中(zhong)最(zui)為顯(xian)(xian)著的(de)是效率(lv)和(he)成(cheng)本的(de)優化。與(yu)傳統(tong)的(de)業務操(cao)作流程相比，AI技(ji)術(shu)能夠自動化、智(zhi)能化地(di)(di)處理大量數據，實現(xian)快(kuai)速(su)、準確地(di)(di)決策，從而顯(xian)(xian)著節省時間和(he)人力成(cheng)本。

同盾(dun)科技創新研(yan)發負責(ze)人Tinus對記者(zhe)表示，AI的介入能夠提(ti)升金(jin)(jin)(jin)融風(feng)控、金(jin)(jin)(jin)融營(ying)(ying)銷(xiao)等應用的精準度，提(ti)高金(jin)(jin)(jin)融機構的效率、降低運營(ying)(ying)成本，并(bing)增(zeng)強金(jin)(jin)(jin)融服務(wu)的普及性。

他舉例(li)說道(dao)，傳統(tong)(tong)金融業(ye)務流程主要依賴(lai)專家決策系統(tong)(tong)，系統(tong)(tong)建(jian)設(she)以(yi)指標(biao)和(he)專家規(gui)則為基礎(chu)(chu)，指標(biao)加(jia)工以(yi)數據批處(chu)理等離線方式為主，數據時效性較低；專家規(gui)則的更新(xin)維護以(yi)數據分析為基礎(chu)(chu)，需(xu)要給(gei)付大量領域專家的人(ren)工成本，且難以(yi)滿(man)足日益增長的業(ye)務體量需(xu)求。

與傳(chuan)(chuan)統的(de)(de)離線批處理方式相比，AI可以(yi)(yi)更(geng)及時地獲取(qu)最新的(de)(de)數(shu)(shu)據和(he)信息，為(wei)決(jue)策(ce)(ce)提(ti)供更(geng)全(quan)面的(de)(de)參(can)考。與傳(chuan)(chuan)統的(de)(de)基(ji)于指標和(he)規則的(de)(de)風險(xian)評估相比，AI優(you)化的(de)(de)決(jue)策(ce)(ce)系統可以(yi)(yi)綜合利用更(geng)多(duo)維度的(de)(de)數(shu)(shu)據和(he)因素，更(geng)全(quan)面地識別潛(qian)在的(de)(de)風險(xian)，通(tong)過持續(xu)的(de)(de)數(shu)(shu)據分析和(he)模型優(you)化，可以(yi)(yi)不斷提(ti)升決(jue)策(ce)(ce)的(de)(de)精(jing)準度。

瑞銀(yin)證(zheng)券非(fei)銀(yin)金融(rong)分析師曹海峰以證(zheng)券行業為例闡釋AI介入(ru)帶來的優勢。

一是大(da)幅減(jian)少基礎性、重(zhong)復性的(de)人(ren)力工作(zuo)，提升效率。例(li)如，營(ying)銷環(huan)節中(zhong)的(de)人(ren)工客服、營(ying)銷內容制作(zuo)；投(tou)顧業務(wu)(wu)中(zhong)初步客戶(hu)信息(xi)收集(ji)、客戶(hu)咨詢；投(tou)研工作(zuo)中(zhong)的(de)數據檢(jian)索、會議紀(ji)要、定期報告撰(zhuan)寫(xie)、路演材料制作(zuo)；投(tou)行業務(wu)(wu)中(zhong)的(de)銀行流水核查、招股(gu)書撰(zhuan)寫(xie)等；投(tou)資中(zhong)的(de)交易策(ce)略代(dai)碼撰(zhuan)寫(xie)；中(zhong)后臺的(de)報告生成、辦公、代(dai)碼開發。

二(er)是提(ti)效，賦(fu)能員工，提(ti)升產品競(jing)爭(zheng)力。例(li)如，投(tou)研業務中分(fen)析師可利(li)用“數(shu)字分(fen)身”提(ti)高(gao)傳播(bo)效果；投(tou)資(zi)業務中可實現數(shu)據的自(zi)動挖掘分(fen)析、股(gu)價(jia)預測、優化基金產品的收益風險比；交(jiao)易(yi)業務中可優化交(jiao)易(yi)策略以(yi)減少交(jiao)易(yi)成本及人為偏差。

三是優化服務(wu)(wu)，提升客(ke)戶體驗。例如，在營(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)環節中可實(shi)現(xian)千人千面營(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)；投顧業務(wu)(wu)中可深(shen)度分析客(ke)戶需求并提供(gong)個(ge)性(xing)化推薦，投顧通過智(zhi)能檢索內(nei)部智(zhi)庫(ku)為客(ke)戶提供(gong)專業化服務(wu)(wu)。

一(yi)位就職于(yu)頭部(bu)券商的(de)(de)(de)投資(zi)顧問告訴《每日經濟(ji)新聞》記者，他在日常工作中(zhong)通過人機結(jie)(jie)合的(de)(de)(de)方式擴大了(le)服務半徑。一(yi)方面，生(sheng)成式AI的(de)(de)(de)介(jie)入提(ti)高了(le)微信回復客(ke)戶的(de)(de)(de)效率；另一(yi)方面，借助生(sheng)成式AI將專業術語(yu)轉(zhuan)化為(wei)客(ke)戶易懂(dong)的(de)(de)(de)語(yu)言或故事，再結(jie)(jie)合自己的(de)(de)(de)專業知識(shi)校正，增(zeng)強溝通效果(guo)，提(ti)升(sheng)轉(zhuan)化率。

大模型(xing)在(zai)直(zhi)播準備中也能發揮重要作(zuo)用。由于工作(zuo)需(xu)(xu)要，他(ta)經常需(xu)(xu)要直(zhi)播。大模型(xing)可以幫助(zhu)確定主題、搜索資(zi)料、設計PPT，節省時間。主播只需(xu)(xu)提供(gong)核心思想，給(gei)出總(zong)體趨(qu)勢或(huo)策(ce)(ce)略(lve)，并(bing)負責審閱修改。這讓他(ta)能夠專注于核心策(ce)(ce)略(lve)和研究工作(zuo)。

人工智能尚不適用于金融行業核心部門

曹海峰認為，短(duan)期來(lai)看(kan)，對于(yu)生成(cheng)式(shi)AI技術實際(ji)落地(di)仍相對謹慎，特(te)別是(shi)對客業務，落地(di)案例較少。制度環境方面(mian)，隨著《生成(cheng)式(shi)人工智能服務管理(li)暫行(xing)辦法》的(de)出臺，以(yi)及未來(lai)金融(rong)監管的(de)或有規定，公司(si)需要考慮如何合理(li)地(di)使用這一技術。

合(he)規風險方(fang)面，一方(fang)面需要保證內部(bu)數據的安全(quan)性，另一方(fang)面使用(yong)GPT技術(shu)服務客戶，直接推薦股票、基金(jin)等(deng)受(shou)到(dao)監管(guan)牌照限制。技術(shu)方(fang)面，大模型在一些問題的回答上(shang)仍存在謬(miu)誤，需要人工介入審核和校對，可能會招(zhao)致(zhi)客戶投訴。

同(tong)時，記者(zhe)在采(cai)訪中了解到，目前AI在金(jin)融領域(yu)的(de)應(ying)用還存在以(yi)下痛點。

一(yi)是大模型(xing)可(ke)能(neng)導(dao)(dao)致(zhi)(zhi)市(shi)場變(bian)得(de)更加(jia)(jia)脆弱。前述國有行員工指出(chu)，如果金(jin)融市(shi)場中的(de)(de)參(can)與(yu)(yu)者(zhe)(zhe)廣泛采用同一(yi)模型(xing)進行決(jue)策，這可(ke)能(neng)會(hui)導(dao)(dao)致(zhi)(zhi)市(shi)場變(bian)得(de)更加(jia)(jia)脆弱。假設(she)所有參(can)與(yu)(yu)者(zhe)(zhe)使用相(xiang)同的(de)(de)模型(xing)，并(bing)且(qie)輸入相(xiang)同的(de)(de)數(shu)據，那么很可(ke)能(neng)會(hui)得(de)出(chu)相(xiang)似的(de)(de)結論。金(jin)融市(shi)場的(de)(de)交(jiao)易(yi)需(xu)要觀(guan)點不同的(de)(de)買賣(mai)雙(shuang)方(fang)達(da)成一(yi)致(zhi)(zhi)才能(neng)完成交(jiao)易(yi)。如果大多數(shu)參(can)與(yu)(yu)者(zhe)(zhe)都(dou)采取相(xiang)同的(de)(de)觀(guan)點，比如同時選(xuan)擇賣(mai)出(chu)，那么市(shi)場波動可(ke)能(neng)會(hui)因(yin)此而更加(jia)(jia)劇烈(lie)。

二是大模型(xing)尚不(bu)適用(yong)(yong)于金融(rong)行(xing)業(ye)(ye)(ye)核心部門。李(li)明順總結了金融(rong)業(ye)(ye)(ye)在(zai)(zai)應用(yong)(yong)大模型(xing)時的(de)(de)困境。他表示，可(ke)以(yi)將大模型(xing)在(zai)(zai)金融(rong)行(xing)業(ye)(ye)(ye)中的(de)(de)應用(yong)(yong)理解(jie)為(wei)人工(gong)智能技術的(de)(de)一個(ge)分支(zhi)。大模型(xing)在(zai)(zai)金融(rong)行(xing)業(ye)(ye)(ye)的(de)(de)主要(yao)應用(yong)(yong)體現(xian)在(zai)(zai)營銷端(duan)和(he)服(fu)務端(duan)，例如(ru)資料(liao)整理、咨詢服(fu)務等。然(ran)而(er)，在(zai)(zai)一些更為(wei)嚴格(ge)和(he)關鍵(jian)的(de)(de)金融(rong)領域，如(ru)風(feng)險控制和(he)資產定價(jia)，其(qi)應用(yong)(yong)并(bing)不(bu)十分直接(jie)，因為(wei)大模型(xing)目(mu)前(qian)還存在(zai)(zai)“幻覺”。

李(li)明順認(ren)為，大模型本質上是一(yi)種語言模型，它(ta)能(neng)夠理解和處(chu)理文本，但并不是一(yi)個規則引擎(qing)，大模型并不適(shi)用于金融行(xing)業的(de)核心部門(men)。

前述(shu)券商投(tou)顧也認為，大模型更適合專(zhuan)業人(ren)士(shi)使用。因為普通人(ren)可能缺乏足夠的(de)金融知(zhi)識和經驗(yan)來判斷生成(cheng)式AI提(ti)供的(de)信息(xi)是(shi)否(fou)準確。如果(guo)生成(cheng)式AI提(ti)供的(de)信息(xi)是(shi)錯誤(wu)的(de)，而(er)用戶又無法辨(bian)別(bie)，這可能會導致問題。

三(san)是缺乏個人信用(yong)評(ping)分領域的(de)標(biao)準化機構。李明順表示，美(mei)國金融行(xing)業廣泛應用(yong)AI于(yu)證券(quan)和資(zi)產交易，得益于(yu)標(biao)準化的(de)用(yong)戶數(shu)據。我國銀(yin)行(xing)業雖收集用(yong)戶信息，但銀(yin)行(xing)間數(shu)據未(wei)互(hu)聯(lian)互(hu)通，資(zi)產量(liang)化評(ping)級面(mian)臨標(biao)準化不足問題。AI在我國金融業主要用(yong)于(yu)風險控制和初級營銷，標(biao)準化不足是其應用(yong)的(de)主要限制。

四是隱私保護難題(ti)。前述數據分析(xi)師表(biao)(biao)示(shi)，其所在(zai)公司雖然正在(zai)致力(li)于(yu)(yu)將人工(gong)智能培育成(cheng)領域專家，但對于(yu)(yu)將聊天機(ji)器人開放給客戶使用(yong)(yong)也有顧慮。“假(jia)設一(yi)(yi)個(ge)場景，公司先后(hou)接了(le)兩家公司的合同，這(zhe)兩家公司是競爭關系。他們(men)都不可以通過我們(men)知道對方公司的消(xiao)息(xi)，這(zhe)就需要(yao)一(yi)(yi)個(ge)壁壘(lei)。而大模型具有隨機(ji)性，這(zhe)很難實現(xian)。”該分析(xi)師表(biao)(biao)示(shi)，出于(yu)(yu)這(zhe)一(yi)(yi)顧慮，該模型初期僅(jin)供內部顧問使用(yong)(yong)，幫助新員工(gong)快速獲取關鍵信息(xi)。

此外，為防(fang)止隱私泄露，其(qi)所(suo)在(zai)公(gong)司(si)的(de)法律部門提出不能在(zai)開(kai)放的(de)大(da)模(mo)型平(ping)臺上訓練。最終，該公(gong)司(si)決定將開(kai)源模(mo)型下載(zai)后部署(shu)到公(gong)司(si)服務器上，在(zai)本(ben)地完成檢驗、微調。

生成式AI對金融行業的潛在影響更大

曹海峰認為，生成(cheng)式AI對金融行業的潛在重塑將大(da)于其(qi)他(ta)行業，主要由于其(qi)大(da)量的數據沉淀、勞動力密集度高，以及與語言相關的工作內(nei)容占比高。

Tinus表示：“金(jin)融(rong)領域(yu)正在經歷一(yi)場由多元技術融(rong)合(he)推(tui)動(dong)的創新(xin)浪潮。在這場浪潮中，人(ren)工智(zhi)能、區塊鏈、大(da)數據(ju)、云計(ji)算等前沿技術相互交織，為金(jin)融(rong)應(ying)用(yong)創新(xin)提供了強大(da)的動(dong)力。”

Tinus表示，隨(sui)著這些多元技術的不斷(duan)融(rong)(rong)合(he)和(he)(he)發展，人工智能必將進一(yi)步推動金融(rong)(rong)科技創新和(he)(he)金融(rong)(rong)應用領域的變革。

Tinus認為，AI在(zai)金融領(ling)域的(de)應用中，數據(ju)全生命周期的(de)安全保障(zhang)問(wen)題至關重(zhong)要，可信人工智能將成為重(zhong)要的(de)發(fa)展(zhan)趨勢。

可(ke)(ke)信(xin)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的要素(su)包括安(an)全(quan)(quan)性、魯棒性（在(zai)異常和危險情況下系(xi)統生存的能(neng)力）、公(gong)平(ping)性、可(ke)(ke)解釋性、隱(yin)私(si)性、可(ke)(ke)控性等。采用隱(yin)私(si)計算、區塊鏈、數(shu)據沙箱等技(ji)術搭配融合，是實(shi)現(xian)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)隱(yin)私(si)增強(qiang)的有效手段。通(tong)過隱(yin)私(si)增強(qiang)打造可(ke)(ke)信(xin)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的安(an)全(quan)(quan)底座，將賦能(neng)金融科技(ji)在(zai)從“數(shu)字化(hua)”向“數(shu)智(zhi)化(hua)”轉型(xing)的道(dao)路上，實(shi)現(xian)安(an)全(quan)(quan)可(ke)(ke)靠可(ke)(ke)追溯，促進人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)的可(ke)(ke)持(chi)續(xu)發展和更多創新應用。

“AI Agent（AI智能體）是大模型(xing)在(zai)金(jin)融領域(yu)應用的(de)(de)一個(ge)重要趨勢。AI Agent是基于大語言模型(xing)進行(xing)構(gou)建，同時具(ju)備記憶(yi)檢(jian)索、決策(ce)(ce)推(tui)理及行(xing)動(dong)順序選(xuan)擇(ze)等特性，讓其在(zai)處理復雜任務上(shang)更具(ju)備優勢，被認為是未來的(de)(de)發展(zhan)方向。AI Agent的(de)(de)智能決策(ce)(ce)、自動(dong)化(hua)(hua)(hua)執行(xing)、個(ge)性化(hua)(hua)(hua)服(fu)務、持(chi)續學習和(he)優化(hua)(hua)(hua)等特點，能夠(gou)為金(jin)融機(ji)構(gou)提供更加智能化(hua)(hua)(hua)、更高效的(de)(de)服(fu)務和(he)決策(ce)(ce)支持(chi)。”Tinus表示。

封面圖片來源：視覺中國