近日，隨著全國首個官方“大模型標(biāo)準(zhǔn)符合性測試”結(jié)果公布，AI大模型商業(yè)化應(yīng)用的關(guān)注度進一步提升。
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階升級。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)險防控之間并非完全對立的關(guān)系，一定程度上可以提升金融機構(gòu)防范風(fēng)險的能力。不過也要看到，數(shù)字技術(shù)發(fā)展的確會放大傳統(tǒng)的金融風(fēng)險，也會帶來新的風(fēng)險。”中國金融四十人論壇（CF40）資深研究員、中國證監(jiān)會原主席肖鋼對第一財經(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、建立跨市場風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警和防控體系等方面來強化監(jiān)管。
從近期CF40發(fā)布的智能金融發(fā)展報告來看，銀行、保險、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、客服營銷、運營管理、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。”在12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計算機協(xié)會區(qū)塊鏈和分布式記賬標(biāo)準(zhǔn)化委員會主席李鳴提出了AI大模型的幾個重要發(fā)展趨勢：一是規(guī)模持續(xù)增長，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，四是預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)改進，五是提升個性和可結(jié)實性，六是跨語言和跨文化研究。
這些趨勢對金融領(lǐng)域有何影響？李鳴指出，這是當(dāng)前智能金融應(yīng)用落地、升級的重要基礎(chǔ)，也決定了應(yīng)用的方向，比如智能客服機器人、智能風(fēng)控和反欺詐、投資分析和預(yù)測、個性化推薦和財務(wù)規(guī)劃等。
從入選上述智能金融報告的33個案例來看，目前銀行、保險、證券對人工智能技術(shù)的應(yīng)用主要可以分為四大類：產(chǎn)品創(chuàng)新、客服營銷、運營管理、風(fēng)控合規(guī)。
以銀行為例，報告指出，行業(yè)已經(jīng)在智慧鄉(xiāng)村、智能錄審、數(shù)智交易等場景中推出了一大批典型應(yīng)用，涉及的主要技術(shù)包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、AR/VR、知識圖譜、深度學(xué)習(xí)、圖像識別、數(shù)據(jù)中臺、即時BI、人工智能、OCR、多模態(tài)技術(shù)、隱私計算、區(qū)塊鏈等，大部分為多技術(shù)整合運用。
以產(chǎn)品創(chuàng)新為例，銀行主要通過運用機器學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)進行投資分析和決策，知識圖譜技術(shù)用于信貸風(fēng)險防控，AR/VR則賦能智能網(wǎng)點建設(shè)，深度學(xué)習(xí)、圖像識別則可以應(yīng)用于智慧畜牧產(chǎn)品，是多重技術(shù)支撐下的場景融合。而在風(fēng)險防控應(yīng)用中，涉及多種技術(shù)支撐的信貸檔案智能識別監(jiān)測、輿情分析、客戶畫像、智能風(fēng)控、多方安全監(jiān)管保送等場景。
資料來源：明珠灣智能金融發(fā)展報告（2022）
報告認為，以ChatGPT為代表的生成式人工智能（AIGC）的出現(xiàn)無疑對金融業(yè)具有深遠的影響，一方面可以通過快速準(zhǔn)確的信息和自動化的任務(wù)處理推動金融業(yè)降本增效；另一方面，ChatGPT“讓機器理解”的能力進一步推動了金融行業(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，中國銀行業(yè)協(xié)會首席信息官高峰指出，目前主要分布在智能客服、智能運營、智能風(fēng)控、智能投研、智能營銷、智能程序員等場景。報告指出，從國內(nèi)外案例來看，頭部機構(gòu)已普遍在AIGC領(lǐng)域有大手筆投入，尤其資金實力更強的國有大行、股份行投入規(guī)模均是千萬元乃至億元級別。
不過，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，機構(gòu)之間因為稟賦差異造成的分化一直備受關(guān)注。報告指出，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)場景打造企業(yè)級平臺化能力，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，通過專項技術(shù)產(chǎn)品引進和持續(xù)打磨的方式賦能業(yè)務(wù)。
從應(yīng)用效果來看，報告顯示，隨著應(yīng)用規(guī)模穩(wěn)步增長，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)險識別、分析和預(yù)警能力，以及提升營銷精準(zhǔn)性、提升客戶體驗等方面均有明顯成效，且效果還在增強。
平衡發(fā)展和風(fēng)險，依然要靠技術(shù)
智能金融的發(fā)展還處于探索階段。“大模型浪潮下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型明顯提升了金融機構(gòu)的市場競爭力，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。”中國工商銀行首席技術(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)。
報告也強調(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，需要謹(jǐn)慎探討。
中國銀行原行長李禮輝指出，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)險的金融領(lǐng)域，可能放大現(xiàn)有風(fēng)險并產(chǎn)生新的風(fēng)險。他進一步指出，相關(guān)挑戰(zhàn)包括算力集中和算力競爭、數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)治理、AI對齊與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)管機構(gòu)的職責(zé)和權(quán)限、金融機構(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)。”李禮輝建議。
報告也指出，從現(xiàn)階段應(yīng)用實踐看，智能金融的主要問題和風(fēng)險點集中在幾個方面：智能金融的倫理標(biāo)準(zhǔn)考量、人工智能技術(shù)風(fēng)險與系統(tǒng)安全、金融數(shù)據(jù)安全與個人信息保護、市場行為與金融消費者權(quán)益保護、智能技術(shù)所引起的金融風(fēng)險。
近期，在中央金融工作會議之后，國家金融監(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)任歸屬認領(lǐng)機制和兜底監(jiān)管機制”備受關(guān)注。
進入新的監(jiān)管階段，對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)險管控和監(jiān)管。
肖鋼表示，數(shù)字化發(fā)展整體對金融機構(gòu)管控風(fēng)險有利，二者并非完全對立關(guān)系。“智能金融的本質(zhì)還是金融，沒有消除金融風(fēng)險，但利用數(shù)字技術(shù)、人工智能能夠提高金融機構(gòu)識別和防范風(fēng)險的能力。”肖鋼舉例說，數(shù)字化信貸產(chǎn)品的不良率遠低于傳統(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)險的能力，不能把兩者對立。
“同時也要看到，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，同時帶來新的風(fēng)險。”他同時指出，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)險有可能會出現(xiàn)，需要加強風(fēng)險管控和監(jiān)管，主要可從以下幾個方面入手：
第一，進一步完善中國式監(jiān)管沙箱制度。肖鋼指出，最近幾年，中國式監(jiān)管沙箱試點取得了很好的成效，這是鼓勵創(chuàng)新同時又防范風(fēng)險的有效制度安排，下一步建議進一步推廣。“因為創(chuàng)新可能會突破現(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)后允許他們在業(yè)務(wù)制度上有一些創(chuàng)新。”他說。
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，建立跨市場的風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警和防控體系。數(shù)字化尤其人工智能條件下，跨市嘗跨行業(yè)、跨區(qū)域風(fēng)險傳遞速度越來越快，風(fēng)險形態(tài)也比過去更加復(fù)雜多樣。肖鋼認為，這種情況下要加強跨市嘗跨行業(yè)、跨區(qū)域的風(fēng)險管控，需要建設(shè)跨部門、跨平臺、跨市場的風(fēng)險監(jiān)控數(shù)據(jù)平臺和監(jiān)控體系。
