文章主题：金融AI, 度与量, 生成式人工智能, 金融行业
原文改写：🌟欧阳日辉深度剖析：“金融AI”热度与实效背后的平衡之道🔍在金融科技浪潮中，我们不禁要问：🔥“金融AI”究竟是炙手可热的热门话题，还是切实落地的革新力量？欧阳日辉专家对此进行了深入探讨，揭示了这一领域度与量的关键所在。💡首先，他强调技术发展的“度”，即人工智能在金融服务中的应用必须适度，既要避免过度依赖导致的风险失控，也要确保其带来的效率提升得以有效实现。🚫过多或过少的投入都会影响金融AI的健康发展。其次，欧阳日辉提到“量”的重要性，指出规模化应用和数据积累是推动金融AI进步的关键。📈大规模的数据训练能使其更精准地预测市场动态，而逐步完善的系统则能确保其在实际操作中的稳定性和可靠性。在这个数字化时代，理解并平衡这两点至关重要。🌟欧阳的日辉观点为我们提供了一盏明灯，帮助我们理性看待金融AI的发展，期待未来它能在金融服务中发挥更大的作用。🌐SEO优化词汇：金融科技、金融AI热度、适度应用、技术发展度、规模化应用、数据积累量、市场动态预测、系统稳定性、数字化时代、金融服务贡献
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钛媒体注：本文来源于金融时报，作者 | 胡萍，编辑｜韩胜杰，钛媒体经欧阳日辉授权发布。
欧阳日辉：中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授、博士生导师，中国市场学会副会长
🌟金融界热议🔥：ChatGPT与Sora引领革命，生成式AI正重塑格局，各行业面临挑战。对于金融行业而言，拥抱AI转型的道路上有哪些关键议题？在深度交融中，如何确保信息安全与合规性呢？🌟《金融时报》近期有幸专访了中央财经大学中国互联网经济研究院的欧阳日辉教授，这位业内专家为我们揭示了这一领域的深刻洞察。🚀让我们一起探索，迎接这场技术革新带来的机遇与挑战！💼
《金融时报》记者：根据Gartner发布的《2024年十大技术趋势》报告，生成式人工智能首次入选，您如何看待此类技术，是否会对金融业产生颠覆式影响？
🌟欧阳日辉洞悉科技浪潮，揭示革新秘密武器：🔥大型语言模型与生成式AI，正引领时代狂飙！🚀这些颠覆性技术进步，无疑是未来的关键引擎，潜力无穷，影响力无可估量！📈从争议走向实践，GenAI已深度嵌入医疗、教育、工业与金融等多个领域，革新触手可及。💡GenAI与AIGC的融合，不仅刷新了我们的认知，更催生出创新的艺术形式——GenerativeArtificialIntelligence（GenAI），犹如艺术界的新生力量！🎨生成式人工智能，英文定义精准： generariveartificialintelligence，是基于机器学习和AI，通过算法、模型编织出文本、图像、声音等多元内容的创新生产模式。💡Sora，一款数据驱动的物理模拟引擎，以它强大的力量，构建真实或想象中的世界，预示着AI迈入通用人工智能（AGI）的新阶段。🚀随着Sora的到来，我们见证AI技术的飞跃，仿佛听见了通用智能时代的号角！🎉准备好迎接这场科技革命，因为未来已来，就在这一波创新洪流中！🌊
🌟金融行业虽受挑战，但生成式AI并非颠覆者🌟🔍传统范式仍坚如磐石Finance’s bedrock remains unshaken despite AI’s genial attempts💡 generarative AI, though game-changing, can’t upend finance’s tried-and-true ways.这个行业以其资源雄厚、人才密集及严格的规则与监管著称📚💰。Data-rich and knowledge-intensive, it leverages AI to streamline services, not replace them entirely.法规壁垒与合规要求，就像一道光束，照亮金融的透明之路🔍 Regel-bound, it demands transparent, accountable, and traceable processes – traits that current language models, with their ‘black box’ nature, may struggle to fully meet in finance-sensitive areas. While AI can enhance sectors like personalized wealth management or investment advice, the human touch is irreplaceable for complex, high-value clients seeking tailored solutions and emotional support🎓💼In portfolio allocation, the final call remains a job best left to seasoned financial advisors, their expertise and personal touch valued above all else💡 Financial decisions are more about trust than algorithmic predictions.So, rather than replacing, AI in finance will be a catalyst for transformation, augmenting traditional practices, not supplanting them entirely🌈
《金融时报》记者：生成式人工智能对金融行业会有何影响？
🌟欧阳日辉分享金融数字化转型的革新力量🔍——AI决策效率与成本节省的大揭秘💡。金融领域正经历一场由人工智能引领的数字化革命，从专家模型到机器学习，再到深度学习，每一步都见证着技术的进步🔥。特别是在生成式人工智能的崛起下，它在”对话”和”创造”上展现出前所未有的突破🌟，为决策效率提升和成本节省开辟了全新路径🌈。让我们一起探索这个智能新时代金融服务的新可能✨！#金融AI #数字化转型 #决策效率
当前，生成式人工智能技术正深刻地影响着金融业的商业生态。从价值创造逻辑，生成式人工智能在金融业会产生“替代人”和“赋能人”两种效应。“替代人”表现在工作内容机械、重复性高的岗位会逐渐被人工智能取代，以释放运营类人力资源。例如，摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN，只需几秒就能完成原先律师和贷款人员每年需要36万个小时才能完成的工作。“赋能人”表现在利用生成式AI的“对话”和“创造”能力，以AI为助手放大关键节点“人”的产能，赋能“专业”内容形成和“基础管理”环节，提高工作效率。例如，AIGC赋能投资顾问、理财经理，提升专业化水平。因此，金融业未来主流岗位是人机协作，生成式人工智能从“替代人工”转变为更加理性地“赋能人工”，从“服务外部客户”转变为“赋能内部员工”。
《金融时报》记者：生成式人工智能与金融相结合，需要具备哪些核心要素？目前金融业与AI相结合有哪些应用落地？
🌟欧阳日辉：金融科技巨头引领，金融业拥抱生成式AI🚀数据为王，算力赋能，算法驱动，规则护航，AI金融助手崭露头角✨当前，金融界正迎来生成式人工智能的初级应用浪潮🌊金融机构应紧跟时代步伐，勇敢尝试，抢占技术革新先机💪这不仅是业务升级的契机，也是提升竞争力的关键🔥让我们共同期待，AI如何重塑金融服务，开启新篇章🌈
🌟我国对AI金融的重视程度日益提升，政策引导下融合加速！🔍近年来，政府一系列举措助力这一领域的革新深度融合。金融业，特别是中国，正积极推动AI技术革新，从智能营销、识别，到理财、客服、风控和监管，全面拥抱智能化转型。🌍由于金融行业的数据丰富与资金雄厚，引领者已开始探索生成式AI在业务中的运用，大模型的金融化进程正在加速！🚀
《金融时报》记者：生成式人工智能在金融领域运用的价值还体现在哪些方面？
🌟欧阳日辉洞察：🔥生成式AI的核心在于创新内容生成，它已从早期蓝领的重复劳动（如质检、客服）跃升至白领知识驱动的高度，服务于更复杂的创新领域。🚀新知孕育智能，而智能又催生更多新知，形成良性循环。📈随着海量数据的积累与模型迭代优化，AI的智慧螺旋式增长，为业务注入更强活力。本质上，生成式AI是数据、模型与业务三者互动的引擎，驱动价值飞速攀升。🌍
🌟【生成式AI：效率提升与金融革命】🚀短期，生成式人工智能以高效能助力企业运营，提升生产力。中期，它颠覆性地重塑金融业数据洞察路径，引领传统金融向更智能、创新的方向跃进。🌈通过革新数据处理方式，生成式AI为金融机构解锁了前所未有的洞察力，打破陈规，推动业务模式的深度变革。📈无论何种需求或场景，生成式技术都能生成丰富多样的内容，满足客户的个性化期望，从而提升金融产品和服务的独特性和市场竞争力。🎯不仅如此，它还赋能金融创新，激发行业活力，为未来的金融服务开启新篇章。🌈🌟
《金融时报》记者：金融业在实践中与AI融合，未来有哪些方向值得关注，还有哪些需要注意的问题？
🌟欧阳日辉分享：金融科技新引擎——生成式AI在金融业的融合之旅刚刚启程！未来发展三大看点🔥1️⃣ 链接未来金融版图：金融机构拥抱生成式AI，需精准定位——从创新者到推动者再到使用者！💡 – 创造者：重塑业务流程，如抵押评估、客户互动，引领模式革新。 – 指导者：虚拟专家和前线培训，幕后整合，改变传统应用路径。 – 提升者：通过SaaS工具，提升生产力，如编码辅助、文案优化，效率翻倍！2️⃣ 深度融合，重塑业务格局：生成式AI赋能，打破边界，推动核心业务升级。🌐 – 不断探索，以技术驱动金融的进化。3️⃣ 用户体验至上：个性化服务与精准解决方案，满足客户需求，提升客户满意度。😊记住，金融科技的每一步都值得期待！🚀#生成式AI #金融业融合 #未来趋势
🌟金融AI引领服务模式革新🌟通过智能化技术的赋能，金融服务正在从点到面进行全面升级。不再受限于某个特定领域，金融AI正打破传统的壁垒，以平台化姿态崭露头角，致力于帮助传统金融机构焕发新生。它将金融服务价值链无缝衔接，提供一体化解决方案，推动整个行业迈向更高层次的平台服务时代。🌍
第三，人机交互新突破提升用户体验，建设以自动化服务为代表的“智能客服”体系以及以“开放银行”为代表的场景金融服务体系。商业银行运用生成式人工智能，实现线上线下多情景、多层次的渠道网格覆盖，提升个性化服务能力和数据整合处理能力，推进渠道建设，培育新的金融生态。
🌟金融界对生成式AI的态度复杂多变：🌟在金融科技的浪潮中，国际金融机构对待生成式人工智能（生成式AI）的态度可谓是一分为二。一些机构出于数据安全的考量，选择谨慎地拥抱这一创新技术，对其使用设置一定的限制。而另一部分则积极拥抱变革，积极探索生成式AI的可能性，寻求提升效率和风险管理的新途径。总的来说，他们对生成式AI的应用保持着审慎的乐观态度。金融机构在探索与应用生成式AI的过程中，展现出了一种务实且策略性的立场。他们既不回避技术带来的机遇，也不忽视潜在的风险，而是通过实践逐步积累经验，以确保在保护隐私的同时，最大化地发挥其潜力。每一步都像是在金融服务的棋局中寻找平衡点，既要创新，也要稳健。SEO优化提示：使用金融、AI、数据安全、效率提升、风险管理等关键词，适当增加表情符号如🤔、📊来增强语境和视觉效果。
《金融时报》记者：对接下来“金融+AI”规范发展，有何建议？
🌟欧阳日辉：金融科技领域的革新，金融与生成式AI的深度融合，需以AI技术的稳健成熟及数字基础设施的全面升级为后盾。在数据安全与法规明确的护航下，算法引领业务创新成为可能。行业既要积极推动隐私计算等关键技术的应用，也要建立健全监管机制，确保生成式AI的健康发展。合规是关键，让金融科技服务于社会，而非反之。🌍
一是加大算法研发投入，提升金融大模型的适用能力。大语言模型应用于金融，既要通过调试和测试以满足金融对真实、准确和完整陈述的要求，也可以结合矢量数据库来满足金融对时效性的要求。二是注重数据储备和安全，夯实流量场景基础，高度重视用户隐私保护。三是防范生成式人工智能技术的潜在风险，避免缺乏创新、回答不够准确、回答违背人类道德观、知识产权风险、基于过时数据生成答案、模型偏见等风险，确保不会出现虚假或非法信息。四是运用人工智能引领商业模式变革，谨防过度依赖人工智能，保持对人类智慧和判断力的需求和依赖，不应过度神化和依赖人工智能技术，避免对人工智能技术的盲目依赖和过度使用。返回搜狐，查看更多
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