來源：金融時報-中(zhōng)國(guó)金融新(xīn)聞網 作(zuò)者：記者 陳彥蓉

由ChatGPT帶來的人工(gōng)智能(néng)熱潮仍在持續。據《金融時報》記者了解，近期多(duō)家金融科(kē)技(jì )公(gōng)司在AI領域加碼布局，包括嘗試應用(yòng)人工(gōng)智能(néng)生成内容（AIGC）、訓練封閉式生成式對話引擎、組建金融通用(yòng)大模型等。

　　國(guó)際數據公(gōng)司(IDC)預測，中(zhōng)國(guó)人工(gōng)智能(néng)市場規模在2023年将超過147億美元，到2026年将超過263億美元。在新(xīn)科(kē)技(jì )浪潮下，人工(gōng)智能(néng)與金融業務(wù)深度融合，提升服務(wù)小(xiǎo)微企業質(zhì)效成為(wèi)行業探索熱點。陸金所控股有(yǒu)關負責人告訴《金融時報》記者，AI技(jì )術的應用(yòng)發展，能(néng)夠将依賴專家個體(tǐ)知識與經驗的服務(wù)擴展到所有(yǒu)的金融從業者，不僅大大提升個體(tǐ)服務(wù)能(néng)力，也會提升整體(tǐ)行業服務(wù)水平。金融科(kē)技(jì )公(gōng)司積極探索人工(gōng)智能(néng)嵌入小(xiǎo)微融資服務(wù)各環節，通過數字化改造業務(wù)流程，能(néng)夠有(yǒu)效推動金融行業向科(kē)技(jì )型普惠金融演變。

　　競相探索大模型

　　人工(gōng)智能(néng)被認為(wèi)是引領新(xīn)一輪科(kē)技(jì )革命和産(chǎn)業變革的戰略性技(jì )術。二十屆中(zhōng)央财經委員會第一次會議強調，要把握人工(gōng)智能(néng)等新(xīn)科(kē)技(jì )革命浪潮。今年以來，尤其在ChatGPT催熱之下，多(duō)家金融科(kē)技(jì )公(gōng)司争相布局AI，發力探索金融大模型。

　　5月份，奇富科(kē)技(jì )發布國(guó)内首個自研金融行業通用(yòng)大模型“奇富GPT”，其所支持的産(chǎn)品級應用(yòng)預計會在年内推出，面向金融機構開放使用(yòng)；度小(xiǎo)滿也開展了一系列基于大模型的應用(yòng)；信也科(kē)技(jì )目前在結合大模型進行人工(gōng)智能(néng)探索布局；而據陸金所控股首席技(jì )術官毛進亮透露，陸金所未來會嘗試訓練封閉域的生成式對話引擎，以便更好更智能(néng)地服務(wù)客戶。

　　業内人士表示，金融大模型的底層技(jì )術離不開人工(gōng)智能(néng)積累。大模型可(kě)以分(fēn)為(wèi)理(lǐ)解式大模型和生成式大模型。理(lǐ)解式大模型的優勢在于數據洞察理(lǐ)解能(néng)力，可(kě)以用(yòng)在智能(néng)推薦、風險管理(lǐ)、智能(néng)經營上，幫助金融機構大幅提升經營效率和風險管理(lǐ)決策能(néng)力。生成式大模型可(kě)以自主地生成新(xīn)的數據、圖像、語音、文(wén)本等信息，成為(wèi)理(lǐ)财師、保險經紀人等金融從業人員的得力助手，大幅提升服務(wù)效率和服務(wù)體(tǐ)驗。

　　以客服為(wèi)例，大模型不僅能(néng)形成用(yòng)戶畫像，還能(néng)捕獲用(yòng)戶真實意圖，為(wèi)用(yòng)戶提供還款安(ān)排。在信貸領域最核心的風控環節，以大模型為(wèi)核心衍生的智能(néng)征信解讀，能(néng)夠幫助金融機構更加全面、高效地理(lǐ)解和分(fēn)析用(yòng)戶。

　　AI應用(yòng)多(duō)點開花(huā)

　　事實上，早在布局金融大模型之前，金融科(kē)技(jì )公(gōng)司在人工(gōng)智能(néng)領域已深耕多(duō)年，在用(yòng)戶引入、财富管理(lǐ)、風險管控等多(duō)個細化業務(wù)領域，已推出相應的産(chǎn)品和技(jì )術，從而為(wèi)小(xiǎo)微企業提供更為(wèi)精(jīng)準、及時的服務(wù)。

　　在智能(néng)客服方面，以陸金所控股為(wèi)例，通過AI科(kē)技(jì )全條線(xiàn)發力，高效觸達小(xiǎo)微客戶。陸金所控股通過拟人AI客服“小(xiǎo)惠”，全程與客戶“面對面”服務(wù)，可(kě)實現最少或零文(wén)字輸入、大幅降低等待時間。該AI客服可(kě)同時服務(wù)數百位在線(xiàn)客戶，一方面節省大量人力成本，另一方面能(néng)更智能(néng)地服務(wù)好客戶，讓客戶足不出戶就可(kě)完成整個貸款流程。

　　由于小(xiǎo)微企業主金融能(néng)力、互聯網應用(yòng)能(néng)力相對不足，因此需要便捷化的流程體(tǐ)驗和專業的金融指導。“我們也在嘗試通過結合人工(gōng)智能(néng)、大數據等技(jì )術，打造出智能(néng)機器人，能(néng)夠與客戶進行多(duō)輪對話，這已經應用(yòng)在我們的業務(wù)當中(zhōng)。”陸金所控股有(yǒu)關負責人表示。

　　在智能(néng)風控領域，多(duō)家金融科(kē)技(jì )公(gōng)司深耕細作(zuò)，開發出風控決策引擎項目、反欺詐系統等。智能(néng)風控決策引擎可(kě)根據不同行業小(xiǎo)微企業提供的經營數據，結合行業最新(xīn)發展情況，快速精(jīng)準識别其還款能(néng)力與還款意願，從而提供更精(jīng)準的小(xiǎo)微客戶信貸風險定價。而智能(néng)反欺詐系統能(néng)夠借助機器學(xué)習各類規則，分(fēn)析潛在風險用(yòng)戶特征和案件線(xiàn)索，并采取多(duō)樣化的反詐騙策略。

　　陸金所控股有(yǒu)關負責人認為(wèi)，“人工(gōng)智能(néng)技(jì )術不僅要有(yǒu)對星辰大海的仰望，也要有(yǒu)腳下帶泥的深耕”，當AI等前沿科(kē)技(jì )和金融業務(wù)深度融合，意味着廣大的小(xiǎo)微實體(tǐ)與之産(chǎn)生了緊密的鏈接，小(xiǎo)微的價值會被量化、被看見、被認可(kě)。

　　審慎應對風險挑戰

　　在ChatGPT的帶動下，金融機構對人工(gōng)智能(néng)的探索熱情逐漸走高，各界對于相關應用(yòng)也抱有(yǒu)更高期許。但也有(yǒu)行業專家坦言，我國(guó)大模型底層技(jì )術布局薄弱，雖然已湧現出一批大模型，但底層技(jì )術和基礎架構仍存在“卡脖子”隐患。人工(gōng)智能(néng)在金融領域的落地應用(yòng)仍有(yǒu)較長(cháng)的路要走。

　　科(kē)技(jì )部部長(cháng)王志(zhì)剛在今年全國(guó)兩會期間曾表示：“企業不僅是技(jì )術創新(xīn)主體(tǐ)，要解決技(jì )術問題，同時也是科(kē)學(xué)研究主體(tǐ)。”金融科(kē)技(jì )企業在發展技(jì )術的過程中(zhōng)，還要注意科(kē)技(jì )倫理(lǐ)，注意怎樣趨利避害。

　　以金融大模型為(wèi)例，有(yǒu)業内人士表示，金融行業具(jù)有(yǒu)客戶群、數據庫龐大的特點，金融通用(yòng)大模型研發面臨的一個主要挑戰就是數據處理(lǐ)方面的複雜性。由于AI模型、數據、系統的不成熟性造成的欺詐和安(ān)全問題不容忽視。因此，通用(yòng)大模型研發還需要應對數據安(ān)全方面的挑戰。

　　某金融科(kē)技(jì )公(gōng)司負責人表示，目前人工(gōng)智能(néng)安(ān)全技(jì )術是在特定的攻擊情況中(zhōng)針對性解決一些安(ān)全問題，人工(gōng)智能(néng)安(ān)全将持續處于一種攻防不斷對抗的狀态，相應的技(jì )術也要持續更新(xīn)升級。因此，金融行業應對安(ān)全風險的挑戰依舊任重道遠(yuǎn)，需持續提升技(jì )術研發能(néng)力，從數據治理(lǐ)、規範制定等方面降低可(kě)能(néng)存在的風險隐患。

　　金融科(kē)技(jì )是技(jì )術驅動的金融創新(xīn)。可(kě)以預見，以大模型為(wèi)代表的AI技(jì )術将對金融行業的智能(néng)化水平和數字化程度産(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，金融科(kē)技(jì )公(gōng)司要抓住這次技(jì )術變革的機遇窗口，積極探索大模型技(jì )術的應用(yòng)和發展，審慎應對其風險和挑戰，助力金融業實現從數字化到智能(néng)化的躍升。