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AI大模型在金融領(lǐng)域陸續(xù)落地，專家建議強(qiáng)化跨平臺(tái)、跨市場(chǎng)監(jiān)管

AIGC行業(yè)資訊2年前 (2023)發(fā)布 管理員
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隨著全國(guó)首個(gè)官方“大模型標(biāo)準(zhǔn)符合性測(cè)試”結(jié)果公布，AI大模型商業(yè)化應(yīng)用的關(guān)注度進(jìn)一步提升。
在金融領(lǐng)域，AI大模型被不少業(yè)內(nèi)人士視為第二次數(shù)字化浪潮，是金融科技向智能金融的進(jìn)階升級(jí)。但目前來看，智能金融的應(yīng)用、監(jiān)管都還處于探索階段，如何平衡發(fā)展與風(fēng)控的關(guān)系仍是關(guān)鍵議題。
“數(shù)字化發(fā)展與風(fēng)險(xiǎn)防控之間并非完全對(duì)立的關(guān)系，一定程度上可以提升金融機(jī)構(gòu)防范風(fēng)險(xiǎn)的能力。不過也要看到，數(shù)字技術(shù)發(fā)展的確會(huì)放大傳統(tǒng)的金融風(fēng)險(xiǎn)，也會(huì)帶來新的風(fēng)險(xiǎn)?！敝袊?guó)金融四十人論壇（CF40）資深研究員、中國(guó)證監(jiān)會(huì)原主席肖鋼對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示，接下來可以從完善監(jiān)管沙箱制度、發(fā)展監(jiān)管科技、建立跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警和防控體系等方面來強(qiáng)化監(jiān)管。
從近期CF40發(fā)布的智能金融發(fā)展報(bào)告來看，銀行、保險(xiǎn)、證券等金融行業(yè)的智能應(yīng)用規(guī)模和成效已有明顯提升，主要包括產(chǎn)品創(chuàng)新、客服營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)管理、風(fēng)控合規(guī)四大方向。
AI技術(shù)是如何在金融領(lǐng)域落地應(yīng)用的？
“通用語言模型的規(guī)模還在持續(xù)增長(zhǎng)?！痹?2月17日第二屆明珠灣金融論壇上，香港理工大學(xué)人工智能物聯(lián)網(wǎng)研究院副研究員、IEEE計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)區(qū)塊鏈和分布式記賬標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)主席李鳴提出了AI大模型的幾個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)：一是規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)，二是多模態(tài)和多領(lǐng)域拓展，三是數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，四是預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)改進(jìn)，五是提升個(gè)性和可解釋性，六是跨語言和跨文化研究。
這些趨勢(shì)對(duì)金融領(lǐng)域有何影響？李鳴指出，這是當(dāng)前智能金融應(yīng)用落地、升級(jí)的重要基礎(chǔ)，也決定了應(yīng)用的方向，比如智能客服機(jī)器人、智能風(fēng)控和反欺詐、投資分析和預(yù)測(cè)、個(gè)性化推薦和財(cái)務(wù)規(guī)劃等。
從入選上述智能金融報(bào)告的33個(gè)案例來看，目前銀行、保險(xiǎn)、證券對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用主要可以分為四大類：產(chǎn)品創(chuàng)新、客服營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)管理、風(fēng)控合規(guī)。
以銀行為例，報(bào)告指出，行業(yè)已經(jīng)在智慧鄉(xiāng)村、智能錄審、數(shù)智交易等場(chǎng)景中推出了一大批典型應(yīng)用，涉及的主要技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、AR/VR、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)中臺(tái)、即時(shí)BI、人工智能、OCR、多模態(tài)技術(shù)、隱私計(jì)算、區(qū)塊鏈等，大部分為多技術(shù)整合運(yùn)用。
以產(chǎn)品創(chuàng)新為例，銀行主要通過運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)進(jìn)行投資分析和決策，知識(shí)圖譜技術(shù)用于信貸風(fēng)險(xiǎn)防控，AR/VR則賦能智能網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)，深度學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別則可以應(yīng)用于智慧畜牧產(chǎn)品，是多重技術(shù)支撐下的場(chǎng)景融合。而在風(fēng)險(xiǎn)防控應(yīng)用中，涉及多種技術(shù)支撐的信貸檔案智能識(shí)別監(jiān)測(cè)、輿情分析、客戶畫像、智能風(fēng)控、多方安全監(jiān)管報(bào)送等場(chǎng)景。
AI大模型在金融領(lǐng)域陸續(xù)落地，專家建議強(qiáng)化跨平臺(tái)、跨市場(chǎng)監(jiān)管
資料來源：明珠灣智能金融發(fā)展報(bào)告（2022）
報(bào)告認(rèn)為，以ChatGPT為代表的生成式人工智能（AIGC）的出現(xiàn)無疑對(duì)金融業(yè)具有深遠(yuǎn)的影響，一方面可以通過快速準(zhǔn)確的信息和自動(dòng)化的任務(wù)處理推動(dòng)金融業(yè)降本增效；另一方面，ChatGPT“讓機(jī)器理解”的能力進(jìn)一步推動(dòng)了金融行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，拓寬了金融行業(yè)AI應(yīng)用的邊界。
聚焦人工智能生成內(nèi)容（AIGC）在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)首席信息官高峰指出，目前主要分布在智能客服、智能運(yùn)營(yíng)、智能風(fēng)控、智能投研、智能營(yíng)銷、智能程序員等場(chǎng)景。報(bào)告指出，從國(guó)內(nèi)外案例來看，頭部機(jī)構(gòu)已普遍在AIGC領(lǐng)域有大手筆投入，尤其資金實(shí)力更強(qiáng)的國(guó)有大行、股份行投入規(guī)模均是千萬元乃至億元級(jí)別。
不過，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，機(jī)構(gòu)之間因?yàn)榉A賦差異造成的分化一直備受關(guān)注。報(bào)告指出，大型銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化應(yīng)用發(fā)展較早，往往基于全技術(shù)棧面向全業(yè)務(wù)場(chǎng)景打造企業(yè)級(jí)平臺(tái)化能力，水平在同業(yè)中較為領(lǐng)先；中小銀行受制于資本、規(guī)模、人才等因素，其智能應(yīng)用水平較大型機(jī)構(gòu)總體上還有一定的差距，應(yīng)該根據(jù)自己的戰(zhàn)略定位和特色業(yè)務(wù)領(lǐng)域，通過專項(xiàng)技術(shù)產(chǎn)品引進(jìn)和持續(xù)打磨的方式賦能業(yè)務(wù)。
從應(yīng)用效果來看，報(bào)告顯示，隨著應(yīng)用規(guī)模穩(wěn)步增長(zhǎng)，金融行業(yè)智能應(yīng)用在提升普惠金融廣度、助力鄉(xiāng)村振興，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、分析和預(yù)警能力，以及提升營(yíng)銷精準(zhǔn)性、提升客戶體驗(yàn)等方面均有明顯成效，且效果還在增強(qiáng)。
平衡發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)，依然要靠技術(shù)
智能金融的發(fā)展還處于探索階段?！按竽Ｐ屠顺毕?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型明顯提升了金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，但也要科學(xué)推廣和使用大模型，不斷提升科技治理水平，有效防范技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)?！敝袊?guó)工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤在論壇上指出，當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)還面臨用戶入口集中化、生成式能力可控性差，以及技術(shù)、資金投入成本較高等挑戰(zhàn)。
報(bào)告也強(qiáng)調(diào)，由于AIGC技術(shù)目前尚處于起步階段，其大規(guī)模應(yīng)用面臨可信度、業(yè)務(wù)、成本投入等多方面的挑戰(zhàn)，還存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，需要謹(jǐn)慎探討。
中國(guó)銀行原行長(zhǎng)李禮輝指出，人工智能技術(shù)迭代可能造成在算力、數(shù)據(jù)治理和安全等方面的沖擊和挑戰(zhàn)，將尚不成熟的人工智能技術(shù)投入高風(fēng)險(xiǎn)的金融領(lǐng)域，可能放大現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)并產(chǎn)生新的風(fēng)險(xiǎn)。他進(jìn)一步指出，相關(guān)挑戰(zhàn)包括算力集中和算力競(jìng)爭(zhēng)、數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)治理、AI對(duì)齊與AI合成、AI信任和AI安全等，而從金融領(lǐng)域來看，現(xiàn)在主要的問題是AI算法和模型仍然不夠清晰和透明，有待解決技術(shù)方面的缺陷，比如模型技術(shù)黑箱、模型學(xué)習(xí)局限、模型決定歧視、模型輸出判決、模型算法趨同、模型服務(wù)冰冷、隱私保護(hù)薄弱、第三方依賴等。
“這就需要加快智能金融的監(jiān)管創(chuàng)新，比如制定法律法規(guī)，明確智能金融和參與方的責(zé)任邊界，包括智能金融監(jiān)管的基本原則、監(jiān)管機(jī)構(gòu)的職責(zé)和權(quán)限、金融機(jī)構(gòu)的智能金融業(yè)務(wù)規(guī)范等，建立穿透式、一體化、跨區(qū)域的智能金融協(xié)同監(jiān)管系統(tǒng)?！崩疃Y輝建議。
報(bào)告也指出，從現(xiàn)階段應(yīng)用實(shí)踐看，智能金融的主要問題和風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)集中在幾個(gè)方面：智能金融的倫理標(biāo)準(zhǔn)考量、人工智能技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)安全、金融數(shù)據(jù)安全與個(gè)人信息保護(hù)、市場(chǎng)行為與金融消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)、智能技術(shù)所引起的金融風(fēng)險(xiǎn)。
近期，在中央金融工作會(huì)議之后，國(guó)家金融監(jiān)督管理總局明確，既要管“有照違章”，更要管“無照駕駛”，尤其是“建立監(jiān)管責(zé)任歸屬認(rèn)領(lǐng)機(jī)制和兜底監(jiān)管機(jī)制”備受關(guān)注。
進(jìn)入新的監(jiān)管階段，對(duì)于如何平衡智能金融發(fā)展與監(jiān)管之間的關(guān)系，肖鋼指出，首先要正確看待二者之間的關(guān)系，其次做好風(fēng)險(xiǎn)管控和監(jiān)管。
肖鋼表示，數(shù)字化發(fā)展整體對(duì)金融機(jī)構(gòu)管控風(fēng)險(xiǎn)有利，二者并非完全對(duì)立關(guān)系?！爸悄芙鹑诘谋举|(zhì)還是金融，沒有消除金融風(fēng)險(xiǎn)，但利用數(shù)字技術(shù)、人工智能能夠提高金融機(jī)構(gòu)識(shí)別和防范風(fēng)險(xiǎn)的能力?！毙や撆e例說，數(shù)字化信貸產(chǎn)品的不良率遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)貸款的不良率，已經(jīng)說明通過數(shù)字技術(shù)能夠提升防范風(fēng)險(xiǎn)的能力，不能把兩者對(duì)立。
“同時(shí)也要看到，數(shù)字技術(shù)發(fā)展的確有可能放大原來傳統(tǒng)的金融風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)帶來新的風(fēng)險(xiǎn)?！彼瑫r(shí)指出，在數(shù)字化應(yīng)用過程中，原本傳統(tǒng)條件下概率較小的風(fēng)險(xiǎn)有可能會(huì)出現(xiàn)，需要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控和監(jiān)管，主要可從以下幾個(gè)方面入手：
第一，進(jìn)一步完善中國(guó)式監(jiān)管沙箱制度。肖鋼指出，最近幾年，中國(guó)式監(jiān)管沙箱試點(diǎn)取得了很好的成效，這是鼓勵(lì)創(chuàng)新同時(shí)又防范風(fēng)險(xiǎn)的有效制度安排，下一步建議進(jìn)一步推廣。“因?yàn)閯?chuàng)新可能會(huì)突破現(xiàn)有的一些監(jiān)管規(guī)則和制度，既然是在沙箱里面，應(yīng)該經(jīng)過批準(zhǔn)后允許他們?cè)跇I(yè)務(wù)制度上有一些創(chuàng)新?！彼f。
第二，加快發(fā)展監(jiān)管科技。肖鋼指出，要提高監(jiān)管能力，必須要依靠科技。
第三，建立跨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警和防控體系。數(shù)字化尤其人工智能條件下，跨市場(chǎng)、跨行業(yè)、跨區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)傳遞速度越來越快，風(fēng)險(xiǎn)形態(tài)也比過去更加復(fù)雜多樣。肖鋼認(rèn)為，這種情況下要加強(qiáng)跨市場(chǎng)、跨行業(yè)、跨區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)管控，需要建設(shè)跨部門、跨平臺(tái)、跨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)平臺(tái)和監(jiān)控體系。
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