經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng) 記者 胡群 盡管各大金融機(jī)構(gòu)正在積極地在大模型領(lǐng)域進(jìn)行投入和應(yīng)用，但大模型何時(shí)才能達(dá)到金融專家級(jí)知識(shí)和思維水平？
9月6日下午，螞蟻集團(tuán)研究院、IDC與上海財(cái)經(jīng)大學(xué)聯(lián)合撰寫的《共享善治AI，智繪未來金融》白皮書給出了預(yù)測(cè)：63.3%的受訪機(jī)構(gòu)認(rèn)為以金融專家知識(shí)與思維參與決策的功能預(yù)計(jì)在35年內(nèi)可發(fā)揮價(jià)值潛力。
白皮書顯示，AI（人工智能）在金融機(jī)構(gòu)中應(yīng)用的場(chǎng)景具備業(yè)務(wù)屬性的強(qiáng)弱之分，隨著應(yīng)用場(chǎng)景從業(yè)務(wù)邊緣到核心，AI對(duì)金融機(jī)構(gòu)的價(jià)值將逐漸增大。同時(shí)金融業(yè)務(wù)具備較高的復(fù)雜性和不確定性，決策難度越高的場(chǎng)景，AI決策功能的價(jià)值體現(xiàn)越明顯和關(guān)鍵，對(duì)金融機(jī)構(gòu)的價(jià)值賦能也越大。風(fēng)險(xiǎn)管理作為金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)開展的核心，具備更強(qiáng)的金融業(yè)務(wù)屬性，AI所能賦予的成本收益改善的價(jià)值潛力更大。
目前，金融機(jī)構(gòu)主要在內(nèi)部運(yùn)營中應(yīng)用生成式AI，如自動(dòng)化報(bào)告生成、研發(fā)助手（代碼輔助生成等）、會(huì)議紀(jì)要生成與文案翻譯等，以提高員工效率。部分金融機(jī)構(gòu)也開始將其應(yīng)用于邊緣業(yè)務(wù)場(chǎng)景，例如用戶服務(wù)中的智能客服機(jī)器人、社交媒體監(jiān)控等，但涉及金融風(fēng)控等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用有限。
為何大模型應(yīng)用尚未觸及到金融核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景？
白皮書認(rèn)為，大模型幻覺問題是金融行業(yè)應(yīng)用大模型的一大挑戰(zhàn)。金融行業(yè)容錯(cuò)率非常低，無論是知識(shí)問答，還是內(nèi)容提取，都對(duì)大模型提出了非常高的要求。模型的準(zhǔn)確性成為金融行業(yè)采用生成式AI的重要堵點(diǎn)。因?yàn)槟Ｐ徒Y(jié)構(gòu)、解碼算法、暴露偏差等原因，大模型可能出現(xiàn)幻覺現(xiàn)象，即AI模型生成的內(nèi)容雖然流暢但與事實(shí)不符，或者與提供的源內(nèi)容不一致，生成看似合理卻無法應(yīng)用于實(shí)際情境的非事實(shí)性內(nèi)容。
IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰表示，盡管大模型在金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域展現(xiàn)了巨大的潛力，但其在金融行業(yè)的全面應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)。目前通用大模型與行業(yè)相結(jié)合整體仍處干初級(jí)階段，此外金融行業(yè)因其嚴(yán)監(jiān)管和強(qiáng)合規(guī)要求使得大模型的落地應(yīng)用需要更加謹(jǐn)慎，周期會(huì)更長�？傮w來看，大模型的行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)尚未完全成熟，在行業(yè)內(nèi)的廣泛應(yīng)用需要克服技術(shù)、行業(yè)演變、監(jiān)管和科技倫理等多方面的挑戰(zhàn)。
白皮書認(rèn)為，隨著各方面技術(shù)逐漸成熟以及金融機(jī)構(gòu)對(duì)AI的應(yīng)用程度加深，金融機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)在未來35年內(nèi)AI的決策功能將發(fā)揮更加充分的價(jià)值潛力。
根據(jù)IDC的調(diào)研，目前，金融機(jī)構(gòu)當(dāng)前的AI投入產(chǎn)出比在營收增長方面的成果尚未看到明顯的量化收益，但在成本節(jié)約、效率提升、用戶體驗(yàn)、風(fēng)控合規(guī)方面都取得了小幅提升，其他層面的收益預(yù)計(jì)在未來會(huì)逐步得以實(shí)現(xiàn)。出于對(duì)大模型在金融領(lǐng)域商業(yè)化進(jìn)程的判斷，金融機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)營收增長的成果需要23年后實(shí)現(xiàn)。
當(dāng)前，大模型的技術(shù)成熟度有待持續(xù)提升，與金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景的結(jié)合方面無論是深度還是廣度都還有待進(jìn)一步擴(kuò)展，相關(guān)制度與法規(guī)還有待持續(xù)完善。
白皮書認(rèn)為，AI在金融行業(yè)價(jià)值目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)需要分階段逐步推進(jìn)和實(shí)現(xiàn)。這主要基于兩個(gè)方面：一是金融行業(yè)產(chǎn)生和依賴大量數(shù)據(jù)，其決策過程高度依賴于數(shù)據(jù)的獲取和高效利用，對(duì)科技與業(yè)務(wù)的深度融合、跨領(lǐng)域知識(shí)的整合與分析等綜合能力具備高要求；二是不同于一般行業(yè)，我國金融行業(yè)具有強(qiáng)監(jiān)管的特殊性。金融風(fēng)險(xiǎn)涉及面廣且具備傳染性，需要快速識(shí)別并響應(yīng)，充分防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。因此，金融行業(yè)的數(shù)智化建設(shè)不僅要實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)經(jīng)營管理智能化，還要達(dá)成關(guān)鍵技術(shù)自主可控、防范金融風(fēng)險(xiǎn)等目標(biāo)。
