文章主题：金融大模型, 数智化, 金融行业, 人工智能
原标题：2023北京金融论坛热议金融大模型
在数字化向数智化的转变中，仅有一字之差，却代表着人工智能在金融领域内的深化应用。“大模型”有望助力金融机构提升客户营销、贷前风险控制以及贷后管理的效能。12月8日，北京商报社主办的2023年度（第九届）北京金融论坛在北京成功举行，会议以“数智金融：新机遇与新格局”为主题，吸引了众多与会者就数字金融、养老金融、普惠金融等领域内的数智化发展进行了深入讨论。
在金融数智化元年的背景下，北京商报社携手安永联合发布了两份重量级报告。《2023金融大模型报告》深入探讨了大型模型在银行、保险、证券以及资管行业的应用和未来前景，展现了其微观视角的深度与广度。而《2023金融数智化报告》则从宏观角度出发，关注整个金融行业的数字化转型进程，探讨从业机构如何成功实现数字化向数智化的跃升，为我国金融业的发展提供了重要参考。
在本次论坛中，我们将深入探讨大模型在金融数智化领域的应用以及其如何解决行业发展的痛点问题，同时也会对未来发展进行展望。让我们一同探索这些问题的答案。
从“数字化”迈向“数智化”
在数字化的大潮中，各行各业都在努力提升自身的科技实力，以应对未来的竞争挑战。在这个过程中，金融行业作为数字化转型的先锋，正凭借其对海量数据的挖掘和科技创新能力，积极加速自身的转型升级，以数智融合的姿态迎接新的发展机遇。借助人工智能和大模型等先进技术，金融机构正在全力推动数据价值的深度发掘，并以此为基础，寻求业务模式和运营方式的新突破。
北京商报社社长兼总编辑李波涛在演讲中强调，从数字化向数智化的转变，虽仅为一字之差，却代表着人工智能在金融领域的深入融入。这一变革所引发的行业变动显而易见。各大头部金融机构纷纷抢跑大模型赛道，而中小机构也跃跃欲试。AI在金融业所引发的震撼和不安，已经超过了其他许多行业。在金融场景中，大模型人工智能技术的创新性超越了过去的数字化阶段，使得生产模式和运作效率发生了翻天覆地的变化，这场变革已无法阻挡。
在论坛主题环节中，清华大学金融科技研究院副院长魏晨阳首先进行了解答。他认为，金融行业的数字化进程已经基本走在实体经济的面前，这主要得益于金融行业自身对数字化的高度接受程度，以及该行业较早地通过科技创新来提升服务质量和工作效率。
上海金融与发展实验室主任曾刚指出，信息不对称作为金融行业的核心问题之一，金融机构在其中扮演着重要的角色。其主要职责在于处理信息、减少融资成本以及降低交易中的不对称性。过去，随着数字化的发展和大量数据的运用，信息不对称问题得到了有效的解决，同时也降低了金融机构寻找客户的需求，从而提升了金融服务的整体效率。
在对人工智能研究院院长陆全的深入剖析中，我们可以发现，他从大模型的视角出发，对金融领域的交互能力进行了深入探讨。陆全明确地表示，相较于传统的模型，金融大模型与人类之间的交互性能更优。然而，通用的大模型并不能涵蓋所有需求，金融企业在寻找大模型时，需要的是包括通用大模型、知识处理大模型、工具大模型以及决策大模型在内的多类型大模型。随着大模型技术的持续进步，我们相信这些大模型将在金融领域，特别是在消费金融领域，引发人机交互方式、风险控制和管理、合规管理等方面的革命性变革和深远影响。
建言金融大模型应用
论坛现场，大模型是与会嘉宾讨论的高频词汇。这一在2022年末问世、在2023年间成为现象级爆款的新事物，在当下已经成为了金融从业机构角逐的新赛道。现有实践已经表明，大模型引领的创新，正在加速金融行业新一轮的产业变革。
但不容忽视的是，强监管的金融行业为大模型的应用画上了“红线”。不仅如此，综合考虑大模型本身的可靠性、隐私性以及可解释性等，金融大模型同样面临着准确性、严肃性的考验。
在论坛上，以“金融大模型的近景与远景”为主题的圆桌会议环节，对于大模型在金融领域的应用，中国互联网金融协会法规咨询部（研究部）主任肖翔建议，应结合大模型技术特点和金融业务领域相关监管要求，本着“由内而外，先易后难”的原则，现阶段可先行探索将大模型作为智能助手应用在运营管理类场景，助力实现降本增效，围绕算法合规、数据合规、业务合规、内容合规、外包合规、伦理合规等方面建立健全多维度、全方位的大模型应用合规管理体系。
综合保险领域实践情况，众安保险首席技术官蒋纪匀提出，由于大模型发展快，人才又比较缺乏，在大模型应用上，机构要算整个投入产出比，思考要什么样的场景、用什么样的技术方式和策略方法，才能获得最好的ROI，真正帮助企业创造短期的价值和长期的竞争壁垒。
中国民生银行数据管理部总经理沈志勇认为，当下出于合规性等因素考量，大模型应优先服务银行内部，让机器先生成初稿，再由人来评判。当前银行对话系统已经广泛运用，大模型能够辅助银行对话系统做得更好。
基于基金券商领域的需求，中金公司信息技术部执行负责人王缅表示，可采用大模型与小模型搭配的方式，运用行业专业领域数据结合基础大模型蒸馏出垂直领域的专业化模型，由此提高模型有效性可用性。第二，通过应用大模型对行业顾问员工进行全面赋能，提升员工触客、获客、活客能力。
围绕智能云领域，百度智能云产业发展部总经理段永华指出，基础大模型还不够稳定成熟，还需经过持续的迭代过程，从业机构可以选取一些已经具备可用条件的场景，用轻量级投入保持对新技术、新趋势的跟进。
星图金融研究院副院长薛洪言总结称，随着大模型的落地，人工智能相关技术一日千里，正加速在各行各业渗透落地，金融业则首当其冲。大模型与金融业结合，将拓宽金融业数字化转型的广度和深度，全面提升金融服务实体经济的能力。当前，各类金融机构均在加速或推出或融入大模型的浪潮，有望全面提升客户营销、贷前风控、贷后管理的效率，全面提升金融机构的数字化水平和服务能力，为金融服务实体经济高质量发展打开了新的想象空间。
锚定养老新方向
不论是数字化还是数智化，金融行业是服务行业的本质不会发生改变，归根结底仍是服务实体经济，服务金融消费者，其中便包括海量中老年消费者，亟须打破数字鸿沟。
根据预测，到2050年我国老龄人口的规模和比重、老年抚养比、社会抚养比将相继达到高峰，这让金融机构面临着前所未有的挑战与机遇。而数字化与智能化的结合，正在重塑养老金融的生态。
在“数智化下的养老金融突围”圆桌论坛上，来自银行、保险、基金等领域的从业者、研究人员共同探讨了数智化在现阶段如何助力我国养老体系的建设，如何提升金融机构的养老金融服务水平。
与会嘉宾一致认为，数智化成为了驱动养老金融行业变革的核心力量，正如农银理财混合策略投资部总经理刘湘成所言，数字智能化与养老金融，相当于为养老金融插上翅膀。一方面，通过数智化能够描绘出客户画像，可以比较清楚地了解客户投资行为、投资偏好；另一方面，通过对客户投资偏好、行为进行分析，理财公司能够制定相应的符合客户特定需要的产品。此外，通过数字智能分析还可以进行定点的投资者教育工作。
北京人寿保险股份有限公司副总经理雨浓指出，数智化同时也有助于开展创新养老保险服务。保险机构可以借助互联网和大数据等技术，根据客户年龄和风险态度等因素设计产品的收益性、安全性和流动性等特征，提高产品的个性化和需求的适配性；利用人工智能等技术对服务平台进行适老化改造，增强服务的匹配性和可得性。
实践表明，破局养老之困，金融行业仍面临巨大的空间。就比如试点已经启动了一年的个人养老金业务，仍面临“开户多、缴存少”的待解问题。
对此，百嘉基金副总经理王群航认为，从公募基金角度来谈论创新，个人养老金投资养老目标基金过去一年业绩情况市场有争议，市场也需要思考个人养老金投资的养老目标，投资运作方式是不是有需要改进和提高的地方。
信银理财副总裁孙建表示，“养老金融核心之一是要做好投顾”，理财公司推出养老理财产品之前，可以借助智能化手段，对用户养老需求做深入分析和挖掘，同时，数字人也能帮助理财经理为客户做好养老规划。
数智化金融存巨大机遇
在大模型、生成式AI等先进技术的催化下，金融业2023年也迎来了一场全新变革。过去数字化只是金融业务的辅助，但随着金融业数字化转型进入深水区，数智化渐趋成为金融业务变革的核心驱动力，不仅重构了金融业务的模式，也创造出多种新的产品服务形态。
随着各家机构针对人工智能产业布局的不断提速，以大模型为代表的人工智能应用此起彼伏，并逐渐成为角逐新赛道的关键要素。本次论坛上出炉的《2023金融大模型报告》提到，金融机构普遍认为仍需较长时间解决大模型所面临的合规、安全、隐私等问题，但也普遍认为将在1-5年内产生大范围的落地。
大模型的应用催生金融数智化，金融行业也将迈向全新阶段。论坛上发布的《2023金融数智化报告》预测，从数字化迈向数智化，人工智能在金融业的应用持续向纵深发展。“理解力”“互动力”“决策力”将成为衡量金融机构数智化程度，体现其转型成效的核心维度。
正如魏晨阳所说，大模型时代，将来在落地的场景上，可能会最大地影响未来的生活、工作以及研究、娱乐模式。大模型以超级助理的形式，会给千行百业带来降本增效的巨大机遇。
在曾刚看来，不论是数字化还是现阶段的数智化，原则上都是使用数据要素，再叠加科技能力，然后在生产端进行赋能。银行、保险或是基金券商等持牌金融机构，要凭借科技赋能实现的核心目标主要在于三方面：一是提高效率，实现降本增效；二是适应客户习惯变化，基于远程线上交易营销、管理，实现获客与活客；三是构建新的业务场景，实现线上沟通场景建设以及客户交互。
曾刚预测，从机构从业角度来看，技术对金融的影响越来越大。未来科技将会构成金融机构最核心的竞争力，其中生成式AI具备特别重要的技术应用空间以及巨大的潜在影响力。
北京商报记者 廖蒙 李秀梅返回搜狐，查看更多
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