“AI取代銀行(xing)業(ye)工(gong)作崗位的數量(liang)可能(neng)超過其他任何行(xing)業(ye)。”花旗集團近期的一份報告顯示，美國銀行(xing)業(ye)約54%的崗位可能(neng)實(shi)現自動化，還將有12%的崗位通(tong)過AI得到增強。

　　當(dang)下銀行業的種種跡象已然對(dui)此觀點(dian)有(you)所映射(she)，特別是這兩年(nian)正逢生成式AI大模型(xing)的風口，“AI+金融”發(fa)展(zhan)迅(xun)速(su)。從應用場景來(lai)看，銀行機(ji)構在客戶(hu)服務(wu)與智能(neng)(neng)問答、信(xin)貸審批與風險管理、智能(neng)(neng)運(yun)營(ying)與流程自動化等(deng)多個領域都(dou)開展(zhan)了AI應用探索且(qie)日趨成熟。

　　這背后的動力在(zai)(zai)(zai)于，在(zai)(zai)(zai)當前(qian)息(xi)差(cha)持續承壓、營收增速放緩的環境下，以(yi)銀行業(ye)為代表(biao)的金融(rong)(rong)機構正(zheng)在(zai)(zai)(zai)進行一場(chang)“刀刃向(xiang)內”的自我革新，而AI在(zai)(zai)(zai)金融(rong)(rong)領域的創新應(ying)用則(ze)推(tui)動金融(rong)(rong)服(fu)務向(xiang)著(zhu)更加智能(neng)化和個性化發展，促使金融(rong)(rong)機構更有效地管理風險(xian)、提高運營效率、優化客戶體驗。

　　有(you)觀點(dian)認為，以生成(cheng)式AI等為代表的(de)新興技術(shu)作(zuo)為驅動力，將為金融(rong)領域帶來一場前所未有(you)的(de)變革(ge)，而與(yu)此(ci)同時(shi)，行業仍面臨(lin)著(zhu)隱私(si)保護(hu)、成(cheng)本投入、決策(ce)可信度等多方(fang)面的(de)挑戰，如何(he)破局(ju)成(cheng)為各家(jia)金融(rong)機構面臨(lin)的(de)共(gong)同問題(ti)。

　　當前，在金融數字化轉型的(de)版圖上(shang)，一場新的(de)科技競賽已(yi)悄然(ran)展開。

　　人工智能正被銀行業廣泛應用

　　“就銀行(xing)業(ye)(ye)(ye)而(er)(er)言，各家(jia)商業(ye)(ye)(ye)銀行(xing)都在擁抱(bao)AI技(ji)術(shu)，希望利用技(ji)術(shu)創新來支撐業(ye)(ye)(ye)務創新發展，提升服務水(shui)平，在差異(yi)化(hua)競爭中(zhong)脫穎而(er)(er)出(chu)。”南京銀行(xing)相關負(fu)責人對記者表示，如智(zhi)能問答(da)、OCR輔助錄入、反(fan)欺詐、智(zhi)能投(tou)顧等(deng)。此(ci)外，在小微企業(ye)(ye)(ye)、中(zhong)大型企業(ye)(ye)(ye)、集團以及金(jin)融市場客(ke)戶中(zhong)，各類AI應用場景(jing)也逐漸豐富起來，并(bing)且銀行(xing)內部各項管(guan)理環節中(zhong)，也逐步出(chu)現(xian)了(le)增效、提質的AI場景(jing)。

　　行行AI董事長(chang)(chang)、工(gong)(gong)(gong)信部工(gong)(gong)(gong)業(ye)文(wen)化發展中心AI應(ying)用工(gong)(gong)(gong)作組執行組長(chang)(chang)、順(shun)福資本管理合伙人(ren)李(li)明順(shun)表示，人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)在金融行業(ye)的(de)應(ying)用歷史相當悠久，并(bing)非因(yin)為大(da)語(yu)言模型(xing)（LLM）的(de)出現(xian)，才開啟(qi)人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)在金融領域的(de)應(ying)用，要(yao)將傳統的(de)AI技術與大(da)語(yu)言模型(xing)加以(yi)區(qu)分(fen)。

　　李明順介紹(shao)：“據(ju)我了(le)解，至少(shao)從20世紀90年(nian)代開(kai)(kai)始(shi)，美國(guo)的(de)一些金融企業(ye)就(jiu)已經開(kai)(kai)始(shi)應用人工(gong)智(zhi)能技術。在(zai)十幾年(nian)前，我國(guo)金融行業(ye)也有一些企業(ye)開(kai)(kai)始(shi)采用人工(gong)智(zhi)能技術。可以說，金融行業(ye)是人工(gong)智(zhi)能應用較(jiao)早的(de)領(ling)域之一。”

　　一名在(zai)國(guo)有(you)行(xing)(xing)從(cong)事風險管理相關工作的員工告(gao)訴記者，在(zai)貴(gui)金(jin)屬、外(wai)匯等(deng)代客(ke)交(jiao)(jiao)易(yi)中，操作重復且(qie)結構(gou)化(hua)，往(wang)往(wang)只(zhi)在(zai)方向和金(jin)額上(shang)有(you)差異，故可(ke)使用(yong)量化(hua)交(jiao)(jiao)易(yi)算(suan)法（AI）代替交(jiao)(jiao)易(yi)員執行(xing)(xing)市場(chang)策(ce)略。而在(zai)資(zi)金(jin)業務中，虛擬(ni)交(jiao)(jiao)易(yi)員可(ke)利(li)用(yong)生成式(shi)AI，在(zai)資(zi)金(jin)拆借等(deng)場(chang)外(wai)交(jiao)(jiao)易(yi)中，通過聊天方式(shi)完成交(jiao)(jiao)流(liu)、報價甚至成交(jiao)(jiao)。

　　此外，銀(yin)行還通過在(zai)“易貸類(lei)”產品(pin)中應用AI技術簡(jian)化貸款審(shen)(shen)批流程。利(li)用AI分(fen)析客(ke)戶(hu)信息，形成“白名單”，名單內客(ke)戶(hu)將在(zai)輸入請求后快速獲(huo)得(de)信用額(e)度(du)。上述國(guo)有(you)行員(yuan)工表示(shi)，傳(chuan)統審(shen)(shen)批流程繁(fan)瑣(suo)，需(xu)信貸員(yuan)與客(ke)戶(hu)溝通、簽署材(cai)料、提交分(fen)行或(huo)總行審(shen)(shen)批，耗時(shi)可(ke)能(neng)數(shu)周至(zhi)數(shu)月。“易貸類(lei)”產品(pin)使審(shen)(shen)批模型化、實(shi)時(shi)化，客(ke)戶(hu)可(ke)迅速獲(huo)得(de)反饋(kui)。

　　在(zai)結算業(ye)務中，AI還用(yong)于反欺詐(zha)和(he)反洗錢，預判(pan)交易(yi)風(feng)險(xian)。上述國有行員工指出，以(yi)前身份證到期后(hou)需要(yao)去網點(dian)更新(xin)信(xin)息(xi)，現在(zai)不用(yong)去網點(dian)，拍(pai)照人臉識別即可，這也得益于AI的應用(yong)。

　　李(li)明順也表(biao)示(shi)，生成式AI正被用于提(ti)供(gong)輕度引(yin)導服(fu)務，包括為高凈(jing)值客戶(hu)提(ti)供(gong)投(tou)資理財(cai)咨詢。結合數(shu)字人(ren)技術，指(zhi)導客戶(hu)辦理手(shou)續(xu)，提(ti)供(gong)專業投(tou)資建議，同(tong)時降低(di)隱私信息泄露風險(xian)。傳統人(ren)工服(fu)務中(zhong)，客戶(hu)經理可能記(ji)住敏感信息，存在信息泄露風險(xian)。人(ren)工智能則能有(you)效保護(hu)客戶(hu)隱私，避免數(shu)據泄露。

　　人工智能(neng)還可被應用于催(cui)收(shou)。李明順表(biao)示，過去，催(cui)收(shou)工作通常由人工執(zhi)行。然而，人工催(cui)收(shou)存在情緒波(bo)動(dong)問題，可能(neng)導致不(bu)當溝通和(he)極端行為。生成式AI輔助(zhu)催(cui)收(shou)可通過預(yu)設表(biao)述(shu)避(bi)免過激語言，能(neng)夠始終保(bao)持禮(li)貌、專業，且不(bu)用休息。

　　硅谷風投機構“玩轉”人工智能

　　談(tan)及未來可(ke)探(tan)索的領域，李明(ming)順表示，人工(gong)智能(neng)(neng)輔助面(mian)試在大(da)規模招聘(pin)中極具(ju)潛力。人工(gong)智能(neng)(neng)可(ke)準確記(ji)錄候選(xuan)人的情(qing)緒、性格及專(zhuan)業程度，幫助面(mian)試官客觀評分，減少(shao)私(si)人關系影響。

　　一位(wei)在海外咨詢行(xing)業工(gong)作的(de)數(shu)(shu)(shu)據分析師(shi)(shi)告訴記者，他所在的(de)公司正在訓練(lian)自身的(de)大(da)模(mo)型。公司在這個(ge)(ge)行(xing)業已有20年歷史(shi)，想把歷史(shi)數(shu)(shu)(shu)據做(zuo)成(cheng)數(shu)(shu)(shu)據庫，輸入到大(da)模(mo)型中，做(zuo)一個(ge)(ge)聊(liao)天機(ji)器(qi)人(ren)。訓練(lian)過程(cheng)需要大(da)量數(shu)(shu)(shu)據微調(diao)，要將機(ji)器(qi)人(ren)變成(cheng)能回(hui)答某一領域(yu)問題的(de)專(zhuan)家(jia)，就(jiu)需要這個(ge)(ge)領域(yu)的(de)專(zhuan)家(jia)出(chu)馬，給出(chu)問題的(de)答案(an)(an)。組內(nei)的(de)數(shu)(shu)(shu)據工(gong)程(cheng)師(shi)(shi)再將答案(an)(an)拿走(zou)用作微調(diao)，逐步將大(da)模(mo)型調(diao)整(zheng)到可以給出(chu)合理(li)答案(an)(an)的(de)狀態。

　　此外，硅(gui)谷風險投(tou)資(zi)機構已廣泛采(cai)用人(ren)(ren)工智能(neng)參(can)與項目(mu)篩選、盡職調查(cha)，并撰寫投(tou)資(zi)備(bei)忘錄。AI通過算(suan)法和(he)數據分(fen)析，可提高風投(tou)與初創公司匹配效率，實現自動化篩選和(he)交易搜索。它(ta)輔助(zhu)商業(ye)數據分(fen)析，可使(shi)投(tou)資(zi)人(ren)(ren)快速決策。投(tou)資(zi)人(ren)(ren)還可利用專有數據源訓(xun)練人(ren)(ren)工智能(neng)平臺，構建內部知識庫，增(zeng)強(qiang)投(tou)資(zi)決策深度和(he)廣度。

　　在(zai)投(tou)資(zi)機會發現階段，AI通過(guo)分析招聘(pin)平臺(tai)動態(tai)、應用程序下載(zai)量和消費品交易規模，幫助(zhu)投(tou)資(zi)者(zhe)識(shi)別(bie)潛在(zai)項(xiang)目。在(zai)盡職調查環(huan)節，生(sheng)成(cheng)式(shi)AI可自動生(sheng)成(cheng)公司業(ye)務介紹，進行(xing)前瞻性分析，直接通過(guo)郵(you)件發送給投(tou)資(zi)者(zhe)，包括投(tou)資(zi)選項(xiang)比較和評估。在(zai)撰寫投(tou)資(zi)建(jian)議書(shu)環(huan)節，生(sheng)成(cheng)式(shi)AI可以(yi)完(wan)全自動化地完(wan)成(cheng)相關(guan)工(gong)作，提供專業(ye)且精準的投(tou)資(zi)建(jian)議。

　　此(ci)外，AI在時(shi)間管理和規(gui)劃方面也能為投(tou)資(zi)團(tuan)(tuan)隊提供有力支(zhi)持。團(tuan)(tuan)隊成員(yuan)可(ke)以在系統上查看同(tong)事對特定項目的(de)評價和反饋(kui)。系統具備定期提醒功能，確保投(tou)資(zi)團(tuan)(tuan)隊能夠(gou)及(ji)時(shi)回訪目標公司，并更新業務進展。

　　多(duo)位(wei)受訪人(ren)士(shi)指出，AI介入金(jin)融領域帶來的(de)(de)優勢(shi)是多(duo)方(fang)面的(de)(de)，其中最為顯(xian)著的(de)(de)是效率和成(cheng)本(ben)的(de)(de)優化(hua)。與傳(chuan)統的(de)(de)業務操作(zuo)流程相比，AI技術能夠自(zi)動(dong)化(hua)、智能化(hua)地處理(li)大(da)量數(shu)據，實現快速、準確地決策，從而顯(xian)著節省時間和人(ren)力成(cheng)本(ben)。

　　同(tong)盾科技創新研發(fa)負責人(ren)Tinus對記(ji)者表(biao)示，AI的(de)介入能夠(gou)提升金(jin)(jin)融風(feng)控、金(jin)(jin)融營銷等應(ying)用的(de)精準度(du)，提高(gao)金(jin)(jin)融機構的(de)效(xiao)率、降低運營成(cheng)本，并(bing)增強金(jin)(jin)融服(fu)務(wu)的(de)普及性。

　　他(ta)舉例說道(dao)，傳統金(jin)融(rong)業(ye)務(wu)流程主(zhu)要依(yi)賴專(zhuan)(zhuan)家(jia)決策(ce)系統，系統建設以(yi)(yi)指標和(he)專(zhuan)(zhuan)家(jia)規(gui)則為基礎，指標加工(gong)以(yi)(yi)數(shu)據批處理等離線方式為主(zhu)，數(shu)據時效性較低(di)；專(zhuan)(zhuan)家(jia)規(gui)則的(de)更(geng)新維護以(yi)(yi)數(shu)據分(fen)析為基礎，需(xu)要給(gei)付大量(liang)領域(yu)專(zhuan)(zhuan)家(jia)的(de)人工(gong)成本(ben)，且(qie)難(nan)以(yi)(yi)滿足日益增長的(de)業(ye)務(wu)體量(liang)需(xu)求。

　　與(yu)傳統的(de)(de)離線批處理方式相(xiang)比，AI可以更及時(shi)地(di)獲(huo)取最新的(de)(de)數(shu)據和信息，為決(jue)(jue)策提(ti)供更全(quan)面的(de)(de)參考。與(yu)傳統的(de)(de)基(ji)于指標和規則的(de)(de)風險(xian)評估相(xiang)比，AI優化(hua)的(de)(de)決(jue)(jue)策系(xi)統可以綜合利(li)用更多維(wei)度(du)的(de)(de)數(shu)據和因素，更全(quan)面地(di)識別潛(qian)在的(de)(de)風險(xian)，通過(guo)持續(xu)的(de)(de)數(shu)據分析和模型優化(hua)，可以不斷提(ti)升(sheng)決(jue)(jue)策的(de)(de)精準度(du)。

　　瑞銀證券非銀金(jin)融分析師(shi)曹(cao)海峰以證券行業為例闡釋AI介入帶(dai)來(lai)的優勢。

　　一(yi)是大幅減少基礎(chu)性、重復性的人力工作(zuo)，提升效率。例如，營銷環節中(zhong)的人工客服、營銷內容制(zhi)作(zuo)；投顧業務中(zhong)初步客戶信息收集、客戶咨(zi)詢；投研工作(zuo)中(zhong)的數據檢索(suo)、會議紀要、定期報告撰(zhuan)寫(xie)(xie)、路演(yan)材料制(zhi)作(zuo)；投行業務中(zhong)的銀行流水核(he)查、招股書撰(zhuan)寫(xie)(xie)等(deng)；投資中(zhong)的交(jiao)易策略代碼撰(zhuan)寫(xie)(xie)；中(zhong)后臺的報告生成、辦公、代碼開(kai)發(fa)。

　　二是提效，賦能(neng)員工，提升產(chan)品(pin)競(jing)爭力(li)。例如，投研(yan)業(ye)務(wu)中分析師(shi)可(ke)(ke)利(li)用“數(shu)字分身”提高(gao)傳播效果；投資業(ye)務(wu)中可(ke)(ke)實現數(shu)據的自動挖掘(jue)分析、股價預測、優化(hua)(hua)基金產(chan)品(pin)的收(shou)益風險比(bi)；交易業(ye)務(wu)中可(ke)(ke)優化(hua)(hua)交易策略以(yi)減少交易成(cheng)本及人為偏差(cha)。

　　三是優化(hua)服(fu)務(wu)(wu)(wu)，提(ti)升(sheng)客(ke)戶體驗。例(li)如，在營銷環(huan)節中可(ke)實(shi)現千(qian)人千(qian)面營銷；投(tou)(tou)顧業務(wu)(wu)(wu)中可(ke)深度分析客(ke)戶需求并(bing)提(ti)供(gong)(gong)個性化(hua)推薦，投(tou)(tou)顧通過智能檢索內部(bu)智庫為客(ke)戶提(ti)供(gong)(gong)專業化(hua)服(fu)務(wu)(wu)(wu)。

　　一位就(jiu)職于頭(tou)部(bu)券商(shang)的投資顧問告訴《每日(ri)經濟新聞(wen)》記者(zhe)，他在日(ri)常工(gong)作中(zhong)通過人(ren)機結合的方式擴大了服務半徑。一方面，生(sheng)成(cheng)式AI的介入提高了微信回復客(ke)戶的效率；另(ling)一方面，借(jie)助生(sheng)成(cheng)式AI將專業(ye)術語轉化為客(ke)戶易懂的語言或故事，再結合自己的專業(ye)知(zhi)識校正，增強溝通效果，提升(sheng)轉化率。

　　大(da)模型(xing)在直播準備中(zhong)也能發揮重要(yao)作(zuo)用。由于工(gong)作(zuo)需(xu)要(yao)，他經常需(xu)要(yao)直播。大(da)模型(xing)可(ke)以幫助確定主(zhu)題、搜索資料、設計(ji)PPT，節省(sheng)時間。主(zhu)播只需(xu)提供核心思想，給出總(zong)體趨(qu)勢(shi)或策略，并負責審閱修改。這(zhe)讓他能夠專(zhuan)注于核心策略和研究工(gong)作(zuo)。

　　人工智能尚不適用于金融行業核心部門

　　曹海峰認為，短期來(lai)看，對于生成式AI技術(shu)實際落地(di)(di)仍相對謹慎，特(te)別是(shi)對客業務，落地(di)(di)案例(li)較少。制度環境方面，隨(sui)著(zhu)《生成式人工智能服務管(guan)理暫行辦法》的(de)出(chu)臺，以(yi)及未來(lai)金融(rong)監管(guan)的(de)或(huo)有規定，公司(si)需要考(kao)慮(lv)如何合理地(di)(di)使用這(zhe)一技術(shu)。

　　合規風險方面，一方面需要保證內部數據的安全性，另一方面使用(yong)GPT技術服務客戶，直接推(tui)薦股票、基金等受到監(jian)管(guan)牌(pai)照限制(zhi)。技術方面，大模型在(zai)一些問題的回(hui)答上仍(reng)存在(zai)謬誤(wu)，需要人工介(jie)入審核和校(xiao)對(dui)，可能會招致(zhi)客戶投(tou)訴(su)。

　　同時，記者在采訪中了解到，目(mu)前(qian)AI在金融領(ling)域的應用還存在以下痛點。

　　一(yi)是(shi)大(da)模型可能(neng)導致(zhi)市(shi)場(chang)(chang)變得更(geng)加脆弱。前(qian)述國有(you)行員工指出，如(ru)(ru)果(guo)(guo)金融(rong)市(shi)場(chang)(chang)中(zhong)的(de)(de)參與者(zhe)(zhe)(zhe)廣(guang)泛(fan)采用同一(yi)模型進行決策(ce)，這可能(neng)會(hui)(hui)導致(zhi)市(shi)場(chang)(chang)變得更(geng)加脆弱。假設所有(you)參與者(zhe)(zhe)(zhe)使用相同的(de)(de)模型，并且(qie)輸入(ru)相同的(de)(de)數據，那(nei)么(me)很可能(neng)會(hui)(hui)得出相似的(de)(de)結論。金融(rong)市(shi)場(chang)(chang)的(de)(de)交易需要觀(guan)點不同的(de)(de)買賣(mai)雙方達成(cheng)一(yi)致(zhi)才能(neng)完成(cheng)交易。如(ru)(ru)果(guo)(guo)大(da)多數參與者(zhe)(zhe)(zhe)都采取相同的(de)(de)觀(guan)點，比如(ru)(ru)同時(shi)選擇賣(mai)出，那(nei)么(me)市(shi)場(chang)(chang)波動可能(neng)會(hui)(hui)因此而(er)更(geng)加劇烈。

　　二是大(da)模(mo)型(xing)(xing)尚不適用(yong)于金(jin)融(rong)行業(ye)(ye)(ye)核心部門(men)。李(li)明(ming)順總結(jie)了(le)金(jin)融(rong)業(ye)(ye)(ye)在(zai)應用(yong)大(da)模(mo)型(xing)(xing)時的(de)困境(jing)。他表示，可(ke)以將大(da)模(mo)型(xing)(xing)在(zai)金(jin)融(rong)行業(ye)(ye)(ye)中的(de)應用(yong)理解為(wei)人工智能技術的(de)一個分支。大(da)模(mo)型(xing)(xing)在(zai)金(jin)融(rong)行業(ye)(ye)(ye)的(de)主要應用(yong)體現在(zai)營(ying)銷端和(he)(he)服務端，例如(ru)資(zi)料整理、咨詢服務等。然而，在(zai)一些更為(wei)嚴格和(he)(he)關鍵的(de)金(jin)融(rong)領域，如(ru)風(feng)險控制和(he)(he)資(zi)產定價(jia)，其應用(yong)并不十(shi)分直接，因為(wei)大(da)模(mo)型(xing)(xing)目前還存(cun)在(zai)“幻覺”。

　　李明(ming)順認(ren)為，大模(mo)型本質上是一(yi)種語言模(mo)型，它能夠理(li)解和處理(li)文本，但并不(bu)是一(yi)個規則(ze)引擎，大模(mo)型并不(bu)適(shi)用于(yu)金(jin)融行業的(de)核(he)心部門。

　　前(qian)述券商投顧(gu)也(ye)認為，大(da)模型更適(shi)合專業人士使用(yong)。因為普通人可能(neng)缺(que)乏(fa)足(zu)夠的(de)金融知識和經(jing)驗來判斷生(sheng)(sheng)成式AI提(ti)供(gong)(gong)的(de)信(xin)息是否(fou)準確。如(ru)果生(sheng)(sheng)成式AI提(ti)供(gong)(gong)的(de)信(xin)息是錯誤(wu)的(de)，而用(yong)戶(hu)又無法辨別，這可能(neng)會導致問題(ti)。

　　三是(shi)缺乏個(ge)人信用評(ping)分領域的(de)(de)標(biao)(biao)準(zhun)化(hua)(hua)(hua)機構。李(li)明順表(biao)示，美國金融行(xing)業廣泛應用AI于證券和資產交易，得益于標(biao)(biao)準(zhun)化(hua)(hua)(hua)的(de)(de)用戶數據。我國銀行(xing)業雖收集用戶信息，但銀行(xing)間(jian)數據未互(hu)聯互(hu)通，資產量化(hua)(hua)(hua)評(ping)級面臨標(biao)(biao)準(zhun)化(hua)(hua)(hua)不(bu)足問題(ti)。AI在我國金融業主(zhu)要用于風險(xian)控(kong)制和初(chu)級營(ying)銷(xiao)，標(biao)(biao)準(zhun)化(hua)(hua)(hua)不(bu)足是(shi)其應用的(de)(de)主(zhu)要限制。

　　四(si)是隱私保護難(nan)題。前述數據分(fen)析(xi)師表示(shi)，其所在(zai)公司雖然正在(zai)致力于將(jiang)人工智能培育成領域專家(jia)，但對(dui)于將(jiang)聊天機器人開放(fang)給(gei)客戶使用也(ye)有顧(gu)慮。“假設一(yi)個場景(jing)，公司先后(hou)接了兩家(jia)公司的合同，這(zhe)兩家(jia)公司是競爭關系。他(ta)們都不可以通(tong)過我們知道對(dui)方公司的消(xiao)息，這(zhe)就需要一(yi)個壁壘。而大模(mo)型(xing)具有隨機性(xing)，這(zhe)很難(nan)實現(xian)。”該(gai)分(fen)析(xi)師表示(shi)，出于這(zhe)一(yi)顧(gu)慮，該(gai)模(mo)型(xing)初期僅供內(nei)部顧(gu)問使用，幫助(zhu)新員工快速獲取關鍵(jian)信息。

　　此外，為(wei)防止隱私(si)泄露，其所在公(gong)(gong)司(si)的法律(lv)部門提出不能(neng)在開放的大模(mo)型平臺上訓練。最(zui)終，該公(gong)(gong)司(si)決定將開源模(mo)型下(xia)載后(hou)部署到(dao)公(gong)(gong)司(si)服務器上，在本地完成檢(jian)驗、微調。

　　生成式AI對金融行業的潛在影響更大

　　曹海峰認為(wei)，生成式(shi)AI對金融行(xing)業的(de)潛在重塑將大于其他行(xing)業，主要由于其大量的(de)數據沉淀、勞動(dong)力密集(ji)度高(gao)(gao)，以及與語言(yan)相關的(de)工作內容占(zhan)比(bi)高(gao)(gao)。

　　Tinus表示：“金(jin)融領域(yu)正在(zai)經歷一場由多元技術融合(he)推動(dong)的創新浪潮(chao)(chao)。在(zai)這(zhe)場浪潮(chao)(chao)中，人工智能、區塊鏈、大(da)數據、云計算等前沿技術相互交織(zhi)，為金(jin)融應(ying)用創新提供(gong)了(le)強大(da)的動(dong)力(li)。”

　　Tinus表示，隨(sui)著這些(xie)多元技術的不斷(duan)融合和發展，人工智(zhi)能(neng)必將進一步推動(dong)金(jin)融科技創新和金(jin)融應用(yong)領域的變革。

　　Tinus認為(wei)，AI在金融(rong)領(ling)域的應用中，數據全生(sheng)命周期的安全保障問題至關重(zhong)(zhong)要(yao)(yao)，可信人(ren)工智能將(jiang)成為(wei)重(zhong)(zhong)要(yao)(yao)的發展趨(qu)勢。

　　可(ke)(ke)信(xin)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)要素包括安全(quan)性(xing)、魯棒性(xing)（在異常和危險(xian)情況(kuang)下系(xi)統生存的(de)(de)能(neng)(neng)力）、公平性(xing)、可(ke)(ke)解釋性(xing)、隱(yin)私(si)性(xing)、可(ke)(ke)控性(xing)等(deng)。采用隱(yin)私(si)計算、區塊鏈(lian)、數(shu)據(ju)沙箱(xiang)等(deng)技(ji)術(shu)搭配融(rong)(rong)合，是實(shi)現(xian)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)隱(yin)私(si)增強的(de)(de)有效手(shou)段。通過隱(yin)私(si)增強打造可(ke)(ke)信(xin)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)安全(quan)底(di)座(zuo)，將賦能(neng)(neng)金融(rong)(rong)科技(ji)在從“數(shu)字化(hua)”向“數(shu)智(zhi)(zhi)化(hua)”轉型的(de)(de)道(dao)路上，實(shi)現(xian)安全(quan)可(ke)(ke)靠可(ke)(ke)追(zhui)溯，促進人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)可(ke)(ke)持續(xu)發展和更多創新應用。

　　“AI Agent（AI智能體）是大(da)模型在金融領域應用的一個重(zhong)要趨勢(shi)。AI Agent是基于大(da)語言模型進行構建，同時(shi)具備記憶檢索(suo)、決策(ce)推理(li)及行動(dong)順序選擇等特(te)(te)性，讓其在處理(li)復雜(za)任務上(shang)更具備優(you)勢(shi)，被認(ren)為是未來的發展(zhan)方向。AI Agent的智能決策(ce)、自動(dong)化(hua)(hua)執行、個性化(hua)(hua)服務、持(chi)續學習(xi)和優(you)化(hua)(hua)等特(te)(te)點，能夠為金融機構提供更加智能化(hua)(hua)、更高效的服務和決策(ce)支持(chi)。”Tinus表示(shi)。