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南方财经全媒体见习记者 林秋彤 北京报道 近日，“2024中关村论坛系列活动——数字金融与金融安全大会”在中关村展示中心举办。本次大会由北京市海淀区人民政府、北京市西城区人民政府指导，由中关村金融科技产业发展联盟、中关村互联网金融研究院主办。会议以“金融安全助力金融强国”为主题，解读金融领域的最新技术动态与创新应用案例，探讨数字金融与金融安全之间的紧密联系，寻求保障金融系统稳健性的有效策略。 在本次大会的中关村“番钛客”金融科技国际创新大赛人工智能专场中，科大讯飞股份有限公司、北京口袋财富信息科技有限公司、杭州投知信息技术有限公司等共8家企业围绕人工智能与金融产品的融合展开较量。企业路演后，参会的各位专家围绕人工智能与金融发展做了主题分享。 中关村金融科技产业发展联盟联席理事长、金融科技人才专委会主任委员，北京大学计算机学院教授陈钟强调，在人工智能领域，负责任的治理应当是与技术发展的步伐相一致的，二者并行不悖。 大模型技术赋能金融数智化发展 中关村金融科技产业发展联盟专家委员会副主任委员、中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授、博士生导师欧阳日辉认为，人工智能提升金融服务效率的主要体现之一，是大模型技术为金融业务赋能，从而形成新生产力。 人工智能正由单模态向多模态融合演进，大模型技术具有显著赋能效应，将推动金融行业数字化、智能化水平提升。金融机构采纳大模型技术后，将获得更广阔的发展前景，包括个性化产品与服务、价值链效率提升和决策科学性增强。 具体来看，大模型技术在金融高质量发展中起到了三方面的作用：优化、连接和预判。一方面，通过快速学习、交互和反馈，大模型能够识别流程瓶颈，减少人为错误，优化运营效率，这一点将会广泛应用在金融审批、用户分层、客服投顾、合规质检等服务场景中。 另一方面，依托大模型能力和数字化优势，金融服务可以下沉拓展至县城和农村地区，实现普惠的获客营销、客户运营及客户服务，从而更好地构建城市与农村、供给和需求之间的连接。 此外，基于因果推断和泛化能力，大模型可以进行数据分析、信用评估，从而发现可能的欺诈行为，预判未来的信用风险。 欧阳日辉表示，目前，大模型应用在金融领域总体上还处于早期探索阶段，由于金融数据具有私密性和多模态特性，数据之间难以共享并构建大规模数据集，因此在金融垂直领域尚未大规模应用。 欧阳日辉还指出，数据安全治理也是发展金融大模型绕不开的重要课题，需要加快构筑组织、管理、技术、运营四位一体的金融数据安全治理体系框架，提升协同共治水平，推动大模型技术走向应用落地。 “人工智能+金融安全”需国际间借鉴与协作 中国政法大学区块链金融法治研究中心主任、金融系教授、博导胡继晔分析了我国在数字金融监管方面和国际间的差异。他认为，虽然我国的数字人民币在技术上保留了区块链接口，但是整体上还是使用传统的互联网。数字欧元的传递链路则使用区块链技术，用户若想保护个人数字欧元交易的隐私，可以免费申请匿名券，与数字欧元共同在链路上运行。 据了解，匿名券的使用是根据2018年欧盟《通用数据保护条例》（简称GDPR）中对个人隐私保护的相关规定而设置的。 胡继晔还认为，欧盟数字欧元的发展没有中国的数字人民币发展这么迅速，但是从安全角度来讲，在个人隐私保护方面有非常独到的地方。 除了数字金融监管方面的借鉴，面对安全风险，宏观层面上，一方面要在法律法规上做出完善的监管规定，另一方面可以参考学习国际间案例、政策制定的经验。 陈钟表示，人工智能在可用性、完整性和隐私保护方面都带来了与传统安全挑战不同的问题。除了安全挑战，生成式人工智能还面临着滥用的问题。负责任地推进人工智能创新，提高治理水平具有紧迫性。 目前，我国已有《全球人工智能治理倡议》等规范，围绕人工智能发展、安全、治理三个方面做出了规定，坚持以人为本、智能向善，不断提升人工智能技术的安全性、可靠性、可控性和公平性。 在国际上，欧盟议会于今年3月初步通过的《人工智能法案》，是目前世界范围内第一个全面规制人工智能的立法。陈钟认为，该法案推动缩小了国家之间和国内存在的人工智能鸿沟以及其他数字鸿沟，保护个人隐私数据，促进公平享受人工智能所带来的惠益。 更多内容请下载21财经APP

今天分享的是大模型专题系列深度研究报告：《大模型专题：2024大模型金融支付类企业ToC应用探索与落地》 出品方： 平安壹钱包 一王良 报告共计：64页 海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》 本文深入探讨了大型金融支付公司如何在ToC应用中探索和实施生成式AI大模型，以提供创新的用户体验和提升业务效率。文章首先分析了当前AI大模型的发展前景和实际应用场景，然后详细介绍了落地策略和模型选择，涵盖了技术实现和合规性要求的各个方面。最后，文章结合平安壹钱包的实践案例，分享了宝贵的经验和落地场景，为读者提供了具体的技术实施指导和未来趋势的洞察。 AI大模型的发展前景： 描述了AI大模型未来的广阔前景，包括对生活和工作方式的深刻改变。讨论了企业如何通过引入AI大模型来避免落后于技术发展。 落地策略的选择与开发： 详细讲解了在选择合适的AI大模型时应该考虑的因素，如成本效益、效率提升和收益扩大等。强调了从熟悉领域入手的重要性，并提出了利用AI提升员工和辅助其他员工以实现降本增效的策略。 技术与工具的选择： 比较了在线大模型、开源大模型和私有化部署的技术优势和适用场景。讨论了API调用和大模型的文件本地部署对于数据安全的重要性。 合规性与监管要求： 概述了相关的法律法规，如《生成式人工智能服务安全基本要求》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》。强调了在提供服务前进行安全性评估的必要性和遵守相关法规的重要性。 实践案例分享： 通过平安壹钱包的案例，展示了AI大模型在实际业务中的应用，如文本处理和知识库构建。讨论了挑战和解决方案，包括数据源加载与处理、数据切分难、检索效果、结果过多或过长、可解释性与鲁棒性、复杂query处理、自动化问题以及反馈评估与迭代。 总的来说，AI大模型在金融支付行业中的应用正处于快速发展阶段，企业需要结合自身业务特点和技术基础，制定合适的落地策略，确保技术实施的合规性和有效性。 报告共计：64页 海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》返回搜狐，查看更多 责任编辑：

转自：中国银行保险报网 中国银行保险报网讯【张芳 本报记者 胡杨 实习记者 吴彬】 中央金融工作会议指出，要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。普安农商银行深刻把握金融工作的政治性、人民性，深入贯彻落实金融“五篇大文章”，切实加强对重大战略、重点领域和薄弱环节的优质金融服务，为地方经济高质量发展注入新活力。 金融助力绿色与科技比翼双飞 依托现代信息技术，普安农商银行大力推进金融科技应用，提升金融服务质效。该行完善“政银企合作”对接机制，打造与科技型企业“伙伴式”成长的科技金融服务理念，为企业科技创新转型升级和高质量发展提供科技金融服务支撑。截至6月末，普安农商银行向科技型企业投放贷款2430万元。 随着“绿水青山就是金山银山”理念的深入人心，绿色金融已成为推动经济社会发展的重要引擎。作为地方金融机构，普安农商银行加大对绿色产业、环保项目的支持，推出绿色信贷金融产品，加大对林下中药材种植、食用菌、渔业等客群的信贷支持力度。同时，利用“人缘、地缘、亲缘”优势，开展“整村授信”，给农民“输血”、让农村“活血”、为农业“造血”，全力支持农村经济发展，推动实现农村美、农业强、农民富。截至6月末，普安农商银行绿色贷款余额3508万元。 普惠金融服务实体经济新作为 普安农商银行秉持“金融为民”理念，始终坚持“支农支小支实”的市场定位，持续拓展普惠金融服务的深度和广度，促进金融便民、金融惠民、金融利民。 深入村组、学校、企业、社区、集市等开展反诈、反洗钱、征信等各类金融知识宣传活动；强化“政银合作”，搭建“社银一体化”服务点，聚焦“社保服务向基层延伸”“社保服务标准一致”“社保服务暖民心聚民情”；精准网格化服务，通过普惠金融大走访、金融夜校等途径，实现农户、外出务工、个体户等八类客群走访全覆盖，让百姓足不出户即可享受各类优质金融服务；创新金融产品，因地制宜，结合普安县域实际，配置特色金融产品，支持实体经济发展。 截至2024年6月末，普安农商银行涉农贷款余额42.49亿元，发放特色产业茶叶类贷款4.56亿元，支持5347户茶农、茶企发展；投放烤烟类贷款2.76亿元，支持2963户烟农发展；发放脱贫人口小额信贷4.41亿元；践行企业社会责任担当，减费让利，降低小微企业综合融资成本，仅上半年实施减费让利就为小微企业节约利息成本147余万元。 适老化金融拓展特色服务新画卷 围绕“适老”“亲老”服务理念，普安农商银行推进网点适老化改造，优化服务流程、改善服务设施、提升服务体验。该行在网点配置无障碍通道、老年人爱心专座以及血压测量仪、老花镜、急救箱等物品；对于不便来网点现场办理业务的高龄老人、失能老人、生病老人等特殊老年群体，安排专人携带便携设备、移动展业上门服务。今年以来，累计开展上门服务110余次。普安农商银行将继续围绕老年客群的生活习惯及需求痛点，以网点适老化、金融产品适老化为主旨，为老年客群提供“一站式”金融服务，让群众充分感到“暖心、舒心、放心”。 数字金融构建金融服务新模式 近年来，普安农商银行加快数字金融驱动，在服务产业业态、社会效能等方面展现使命担当。该行通过普惠金融服务点、黔农村村通、自动柜员机存取款一体机（CRS）、黔农云缴费商、收单业务等金融场景服务渠道，让老百姓足不出村就能享受金融服务，同时为学校、企业、商户释放劳动力，达到“1+1＞2”的合理运营状态。 截至6月末，普安农商银行在全县布置村村通普惠金融服务点96个，布放黔农村村通93台，布放自动存取款一体机（CRS）52台、智慧柜员机（STM）10台，特约商户372户，POS机384台。同时与住房公积金中心对接，通过公积金数据综合评级授信，实现消费贷款线上化。截至2024年6月末，该行依托线上平台数据向3186户单位职工发放贷款36557万元。 道阻且长，行则将至，行而不辍，未来可期。下一步，普安农商银行将坚定不移地贯彻中央金融工作会议精神，继续以服务“支农支小支实”为宗旨，强化责任担当，拓宽新思路，培育新动能，激发新活力，以更大的力度支持地方经济建设，以更务实的行动普惠社会民生，不断为做好“五篇大文章”提供金融驱动力。 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

转自：新华财经 新华财经南宁7月16日电（记者何丰伦） 近日，防城港市政策性八角肉桂目标价格指数保险、中药材气象指数保险项目正式启动。据业内人士介绍，两大保险项目得以顺利启动推广，得益于多重因素。这一创新举措运用保险机制为肉桂、八角等药食同源产业的发展壮大注入了澎湃的“金融动力”。 乡村振兴引领“药食同源”产业兴起 广西是中药材、八角肉桂等天然香料的重要产地。防城港本地中草药品种超过2000种，其中就包括肉桂、八角。当地产的肉桂、八角深受国内外客商青睐，产品远销日本、东南亚及欧美国家。 广西医科大学第一附属医院医生唐中源介绍，据记载，八角在防城区生长已有900多年历史，人工种植400多年；肉桂已有600多年历史，人工种植100多年。 防城港市党委、政府始终重视香料、中药材产业的发展。在当地党委政府的推动下，2000年防城区获评“中国名特优经济林八角之乡”，2001年获评“中国肉桂之乡”，2006年被确认为“全国八角经济林产业示范县”。2023年防城区扶隆镇（八角产业）获批创建全国农业产业强镇。 防城港市的肉桂八角、中药材产业得到了相当程度发展。如防城区采取“协会+企业+合作社+农户”“电商平台+”“流通企业+”模式，带动3万多户农户发展香料种植，已实现年产优质肉桂苗1000万株、八角苗100万株，药食同源产业发展带动乡村振兴成效初显。 特色产业渴望“避险渠道” 以金融创新构筑“风险屏障” 2022年以来，防城港金融监管分局会同林业、农业、财政等部门深入一线开展调研。调研中发现，八角肉桂种植产业已具有一定基础，但由于防城港地处沿海，每年都会面临台风、暴雨、地质灾害等一系列问题，导致八角肉桂种植、中药材产业发展面临较大的“气象风险”。刚刚成长起来的种植户和中小型种植企业，缺乏先进的风险管理技术和风险抵御手段，产业发展面临不确定性。 更为重要的是，中小型种植企业和种植户无法承担短期和中长期的资金压力。八角肉桂及中药材产业前期投入大，资金周转时间长、抗风险能力弱，与当前金融产品创新步伐存在着巨大“供需矛盾”。 针对一系列问题，防城港金融监管分局与防城港市相关部门、保险机构联手，从“指数保险”的角度推动金融创新，将保险作为突破口。 金融监管部门鼓励支持中国太平洋财产保险股份有限公司防城港中心支公司加强上下联动，推进产品创新，在合理评估八角肉桂总量基础上，以八角肉桂市场价格波动作为补偿依据，以中药材气象灾害风险导致中药材价值损失作为保险责任，计算相关价值的损失，并以此设计保险产品。 防城港市财政局、农业农村局、林业局等部门对此大力支持。政策性八角肉桂目标价格指数保险明确保险金额为肉桂4500元／亩、八角5000元／亩，八角保险费为250元／亩，肉桂保险费为135元／亩。同期出台的中药材气象指数保险涵盖14种中药材，每种中药材的保险金额约800元／亩，保险费约400元／亩，为防城港市1.9万亩的八角肉桂和中药材提供5256万元的风险保障。 业内人士分析认为，这一创新举措运用保险机制为肉桂、八角等药食同源产业的发展壮大注入了澎湃的“金融动力”，也为乡村振兴与绿色经济发展提供了有力支撑。 编辑：吴郑思 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

为积极响应2024年“7.8全国保险公众宣传日”活动，大家人寿广东分公司及辖内机构围绕“保险，让每一步前行更有底气”主题，积极开展“五进入”金融教育活动，提升公众对保险的认知和风险防范意识。 进学校 2024年7月4日，大家人寿汕头中支走进林百欣附属小学开展金融教育活动。正值学生放学，工作人员使用通俗易懂的语言与学生们做互动问答，向学生普及基础金融知识，提醒学生日常生活中要注意保护个人信息、谨防电信诈骗，提升学生群体的风险防范意识。 进农村 2024年7月6日，大家人寿中山中支走进中山大涌岚田村开展金融教育进农村宣传活动。工作人员通过悬挂主题横幅，派发和讲解金融宣传折页，派发宣传小礼品等方式，向岚田村村民普及金融保险知识和消费者八大权益，提高村民对消费者权益的认识和了解，面对村民们提出的金融诈骗等咨询和疑问，工作人员耐心解答，通过问答互动让村民沉浸式参与到活动中。 进社区 2024年7月8日，大家人寿广东分公司参加由广东金融监管局指导，广东省保险行业协会主办的2024年“7·8全国保险公众宣传日”金融教育宣传活动，公司在城建大厦广场设置摊位，派发金融知识宣传折页，普及金融知识及赠送宣传小礼品等。为了更好普及消费者八大权益知识点，大家人寿广东分公司在摊位设置“消费者权益过三关”游戏，寓教于乐，增强了活动趣味性和吸引力。 紧扣7.8主题“保险，让每一步前行更有底气”，现场设置了“动动脑筋 拼拼海报”环节，让消费者在限定时间内拼出主题海报，在拼图过程中加深对7.8主题的印象。同时，为了让消费者更加关注个人健康，摊位设置“健康驿站”，免费为消费者测量血压、血氧情况，为消费者提供沉浸式反诈体验和公益健康服务。 进机关 2024年7月3日，大家人寿东莞中支前往东莞市便民服务中心开展金融教育进机关活动。活动现场，工作人员向机关一线员工发放宣传折页，讲解保险金融知识，面对面答疑解惑，通过讲解身边常见的生活案例，让专业性较强的保险金融知识变得通俗易懂，加深了机关单位员工对保险知识的了解。 进企业 2024年7月2日，大家人寿广东分公司走进广东省农业科学院农业质量标准与监测技术研究所开展教育宣传活动，通过面对面倾听社会公众对保险的疑问，工作人员积极答疑解惑，现场发放金融知识普及、正和消保中心等宣传折页，引导社会公众树立正确的金融价值观，加强维权意识和风险意识。 2024年是中华人民共和国成立75周年，是实现“十四五”规划目标任务的关键一年。未来，大家人寿广东分公司将继续履行消费者权益保护的企业责任，持续开展对不同消费者群体的教育宣传活动，展示保险正面形象，进一步强化消费者权益保护，提升公司服务水平，为营造良好的金融消费环境做出积极贡献，增强人民生活幸福感和获得感。

　　农发行临沂市分行：奋力书写“科技金融”大文章，助力农业科技腾飞 　　农发行临沂市分行聚焦农业科技重点领域，持续强化信贷支持。今年以来，累计投放农业科技贷款5.54亿元，科技贷款余额达到18.97亿元；为17家科技型企业投放贷款2.34亿元，科技型企业贷款余额达到12.38亿元。 　　提升站位抓组织 　　该行锚定农业强国建设目标，将做好“五篇大文章”与“藏粮于技”行之要务有机结合，金融支持科技自立自强、创新驱动发展。第一时间组织学习政策要求、梳理目标任务，并成立服务科技型企业工作专班，对接政府有关部门、调度项目进展情况，加强统筹协调和督办指导，抓实抓细抓进度，确保贷款投得准、落地实。 　　精细服务推进度 　　全面梳理、筛查全市“专精特新”、农业高新技术企业等清单，班子成员带头开展源头营销、靶向对接，了解企业资金需求、摸排项目基本情况，对重点支持企业实行名单制管理，动态跟踪工作进度。从项目立项、申报、到审批、投放等环节实行全流程管理、精细化服务，发挥“融资+融智”优势，“一企一策”量身定制融资方案，逐项目梳理、逐问题研究，及时疏通业务办理过程中遇到的难点、堵点。实行省市县三级行联合办贷，持续优化办贷机制、提升办贷效率。 　　落地开花显成效 　　聚焦农业科技重点领域和薄弱环节，进一步加大对特色农产品基地、现代种业等领域支持，解决企业在农业科技创新、成果转化、建设农业科技创新基地等方面资金需求。累放5000万元支持山东（兰陵）现代种业科技产业园项目建设，助力发挥当地农业种植优势，拓宽设施农业、生态农业等产业功能，示范带动农业转变发展方式；累放70900万元支持智圣医药园区建设项目，助力农业生物技术、生物制品成果转化和示范推广；投放1000万元支持黄瓜良种等种质资源育繁推一体化发展，加大优质种苗繁育和推广力度，加快实现乡村振兴美好愿景。 　　下一步，该行将继续立足自身职能定位，进一步提升金融服务质效，推动科技金融产业深度融合，让一颗颗农业科技的“种子”得到更多金融“活水”的滋养，助推现代化农业生产和乡村全面振兴。（直营业务部  朱孟静）

随着人工智能快速发展，研究发现，AI可能比人类更擅长炒股。 根据芝加哥大学布斯商学院的最新报告称，OpenAI的GPT-4在金融分析和预测方面的能力，可能比人类更优秀，基于其预测的多空策略表现也能跑赢大盘。 这一发现可能会颠覆金融服务业。与其他商业部门一样，金融服务业正在竞相采用生成式人工智能技术。 根据这项最新研究的研究，在分析财务报表以及根据这些报表做出预测等方面，大语言模型比人类做得更好。 “即使没有任何叙述或行业特定信息，大语言模型在预测盈利变化方面的能力也优于金融分析师们，”该研究称，“在分析师遇到难题时，大语言模型比人类分析师表现出相对优势。” 该研究利用“思维链（chain-of-thought）”提示，指导GPT-4识别财务报表的趋势并计算不同的财务比率。在此基础上，大语言模型可以分析信息并预测未来的收益结果。 该研究称：当我们使用思维链提示来模拟人类推理时，我们发现GPT的预测准确率达到了60%，明显高于分析师的准确率。人类分析师在预测准确度方面接近50%的范围。 该研究的作者还表示，大语言模型能够在信息不完整的情况下识别财务模式和商业概念，这表明该技术应该在未来的财务决策中发挥关键作用。 最后，该研究发现，如果将GPT-4的金融敏锐性应用于交易策略，能够获得更多交易回报，通常能跑赢大盘。 研究称：“我们发现，基于GPT预测的多空策略表现优于市场，并产生显著的阿尔法和夏普比率（对资产的风险和收益进行综合考量的指标）。” 见习编辑:李文玉 | 审核:李震 | 监审:万军伟 （来源：财联社）返回搜狐，查看更多 责任编辑：

文/中国社会科学院金融研究所金融科技研究室主任尹振涛，中国社会科学院大学应用经济学院硕士研究生王振 本文从生成式AI深刻改变各行各业说起，探讨了生成式AI如何赋能商业银行数字化转型，并在此基础上深入分析生成式AI在银行合规科技中的应用方案，最后指出生成式AI在商业银行应用时应注意的潜在风险，包括风险认知偏误、数据合规问题，以及内部风险处置。 2022年11月30日，美国人工智能研究公司OpenAI发布基于GPT—3.5模型的生成式人工智能（AI）对话系统ChatGPT，其效果超过了之前的人工智能模型，迅速在全球范围内引起巨大关注和热潮。ChatGPT作为一个先进的对话系统，不仅在智能对话处理方面取得了显著成就，而且还展示了生成式AI在文本生成、信息处理和自然语言理解等方面的巨大潜力。自从推出以来，生成式AI迅速成为研究者、技术爱好者和商业界人士关注的焦点，许多将生成式AI用于日常工作中的想法也正在成为现实。 生成式AI正在深刻改变各行各业 生成式AI可以被认为是一种通用式技术，而通用技术的特点是随着时间的推移和技术的普遍应用，这种技术可以推动产业的变革和生产力的解放，例如工业革命时的蒸汽机、内燃机等。目前，生成式AI的兴起正在深刻地改变着各行各业的运作模式。通过高级的算法和深度学习网络，生成式AI能够自主生成文本、图像、音频和视频内容，为创新和效率提供了前所未有的可能性。在媒体和内容创作领域，生成式AI使得个性化内容的制作变得更加快速和成本效益化，允许创作者以更少的时间和资源创造更丰富、更符合目标受众口味的内容。 在商业和市场营销领域，生成式AI被用来创建个性化的广告内容和营销策略，极大地提高了目标精准度和用户参与度；同时，它还在为企业进行数据分析和提供预测模型方面发挥着重要作用，帮助企业更好地理解市场趋势和消费者行为。在教育和培训行业，生成式AI通过提供定制化的学习材料和互动体验，为个性化学习和远程教育开辟了新的道路，学生们可以通过AI生成的内容获得更加贴合自己学习节奏和兴趣的学习体验，从而提高学习效率和兴趣。 在金融行业中，生成式AI的应用正在带来革命性的变化。在风险管理和合规领域，生成式AI能够通过分析历史交易数据和市场趋势，预测和识别潜在的风险点，帮助金融机构更有效地遵守监管要求并防范风险。在个性化财务顾问服务领域，生成式AI通过分析客户的财务状况和投资偏好，为客户提供定制化的投资建议和财务规划服务。在信贷评估领域，AI能够快速处理和分析大量的借款人数据，提高信贷审批的速度和精确度，从而大幅提升金融服务的效率和客户满意度。 生成式AI赋能商业银行数字化转型 商业银行的数字化转型是伴随技术进步产生的必要组织形态、系统架构、人员组成、业务模式等的转变，是商业银行积极利用技术提高管理水平、增大用户影响力、改进商业经营模型的举措。伴随着信息技术的发展，数字化转型使得银行从传统经营方式到目前为止，已然经历了三次主要的数字化变革。 商业银行的第一次数字化变革是银行内部的数字化。随着20世纪80年代初开始出现个人电脑并逐步普及，银行开始摆脱传统人工经营方式，在银行内部推行业务的计算机处理和金融数据的入网与联网。这一次数字化转型使得商业银行内部基本建立起数字化处理业务的基础设施，进一步统一和规范了银行内部业务处理流程，大大提高了银行的业务处理效率。 商业银行的第二次数字化变革是外部经营的数字化。这一数字化变革起源于移动互联网和移动智能设备的普及，传统经营网点开始衰退，网上银行和手机银行开始出现，银行与第三方支付平台绑定支付模式开始取代传统纸币支付模式，实现了银行客户随时随地办理银行业务的需要。这一次数字化转型是商业银行在外部经营模式上的创新，进一步扩大了银行的经营群体和业务受体，提高了银行的经营效率。 商业银行的第三次数字化变革是深度、全面的智能化和数字化。随着人工智能、区块链、云计算、大数据等金融科技技术的发展，商业银行从内部业务到外部经营正在接受着全面、深度的数字化转型，智能风控、信贷审批模型、信用分析系统、智能机器人客服等都表现出AI智能化已经成为了第三次数字化转型的主要特点。尤其是在ChatGPT出现以后，生成式AI与银行业务的融合给予商业银行数字化转型新的动力和期待点，将成为引领新一代银行转型的重要力量。 ChatGPT出现在银行进行第三次数字化转型的时间点，其效果展示是一种具有强大内容创作和人机交互的通用生成式AI应用，并且在底层模型的逐步更新迭代过程中已经由一个聊天机器人发展成为具备解决多模态问题能力的应用，可以同时解决文字、音频、图像等相关问题。 随着研究的不断深入，一些聚焦于垂直细分领域的生成式AI应用也随之出现，这些细分领域生成式AI的开发思路一般有两种，一种是基于原有通用生成式AI自定义具有某些专业功能的生成式AI，这一方式也被OpenAI公司以GPT Store的形式实现；另一种方式是从生成式AI的底层训练数据入手，利用通用训练数据+细分领域特有训练数据的形式对模型进行训练，比如早在2023年3月，全球最大的金融信息服务商彭博（Bloomberg）宣布其训练了第一个金融领域的大语言模型BloombergGPT，BloombergGPT参数规模为200亿，使用了彭博自建的3630亿代码（token）的金融数据集和3450亿token的通用数据集。 众多研究对比测试也表明，垂直细分领域的生成式AI在解决该特定领域的绝大多数任务时会优于通用型的生成式AI，这说明了特定领域的生成式AI可以表现出在该领域更优的效果和能力，这也为生成式AI在银行数字化转型中应用的可行性做出了科学的判断和实践上的认可。 生成式AI的出现与银行的数字化转型存在天然的时空耦合，可以进一步整合银行内外部、全方位的业务需求，更加系统化地推进银行的数字化转型，使得银行的数字化转型更加智能和类人化，为银行的数字化转型提供了新思路和新想法。 生成式AI的这种系统化、创造性的能力更多源于其具有的“涌现能力”，主要体现在三个方面：一是上下文学习（In-Context Learning，简称ICL），这也是一种记忆和学习的能力，能够在输入的上下文中学习到给定的例子并完成类似的任务，而无须对底层模型进行额外的训练或梯度更新；二是推理能力，生成式AI通过一系列中间推导过程的思维链（Chain-of-Thought，简称CoT）可以实现数学推理、常识推理、符号推理、逻辑和知识的能力，这在任务的系统性和完整性中是非常重要的；三是零样本学习（Zero-Shot Learning），可以简单地理解为人类的学习过程，即使看见没见过的东西，也可以根据先验知识做到一定程度上的识别。 除此之外，生成式AI利用基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback，简称RLHF）对齐人类产出的方式也使得其内容输出与人类的主流核心价值观保持一致，避免了其中的科技和道德伦理问题，使得生成式AI可以合理且正确地应用于新一代银行数字化转型之中。 生成式AI可以为商业银行数字化转型提供诸多解决方案，通过自动化和优化程序的方式承担商业银行中行政管理、日常决策等工作。从细分业务来看，生成式AI可以被潜在应用于欺诈检测和预防、风险评估、信贷决策、投资组合管理、市场分析等银行重点业务活动中，并且可以在客户服务、个性化产品推荐和员工招聘等活动中发挥着更加具有创造性和客户吸引力的作用…… 本文为中国社会科学院智库基础研究项目“中国金融科技发展指数构建与研究”（23ZKJC068）的阶段性成果。 付费¥5 文章来源丨《清华金融评论》2024年3月刊总第124期 本文编辑丨王茅 责编丨丁开艳、兰银帆 初审丨徐兰英 终审丨张伟 Review of Past Articles – 01 02

　　近期，广东金融监管局指导广东省保险行业协会印发工作指引，推动辖区保险机构积极参与大灾车辆损失查勘结果互认。据悉，该机制采取“分片包干、结果互认”的形式，明确对防御、查勘、施救、定损结果互认；建立省、市大灾沟通协同机制，科学统筹防灾减灾救灾资源，加强信息共享以及灾害防御、施救、查勘、定损等行业协同，制作统一互认单证、施救信息登记表，制定施救费用标准、水淹等级标准、定损标准上限等。（上证报）

财联社7月8日讯（记者 高萍）“大模型对金融机构而言，不仅是一次软件系统升级，更需要场景应用的不断优化。金融机构不需要激进地去重构IT系统，而是应该把AI能力尽早引入进来，要做+AI的能力。”在近日举行的2024全球数字经济大会上，中关村科金CTO李智伟博士在接受财联社记者专访时如是说。 图： 中关村科金CTO李智伟 近两年，大模型可谓是市场热点，金融大模型在金融领域也成为一个高频词汇。通用大模型仍在持续演进之际，聚焦垂直行业的大模型竞相来袭，在金融领域，数据分析、智能交互等业务方向问世多个大模型，金融机构联合头部的科技厂商积极布局大模型，推动金融大模型加速落地。 大模型正在为金融产业带来体验方面的变革，但在应用落地方面也存在数据合规安全等挑战。展望未来，李智伟博士看好多模态大模型的发展，他认为，如果把大语言模型比作脑，那么，多模态大模型就是眼睛和嘴，形成闭环后，在运营合规、防伪安全等多个维度的应用，使得行业落地场景的范围更广、更具有可为的空间。 金融领域大模型升级刚刚开始 要关注端到端效果的达成而非只是训练模型 在李智伟博士看来，金融行业和互联网行业有很多相似之处，比如有大量的用户、重视数据应用、关注用户体验和运营。 李智伟博士认为，大模型技术发展到今天，在金融领域更多的落地价值体现在获客营销、客户服务、办公提效等领域，这些是金融行业直接受益的场景。比如，保险的代理人助手、保险组合推荐，证券行业的投研、投顾，银行的零售业务拓客、网点的数字员工等，都已经开始广泛应用。 “经验来自于躬身入局的实践，这不止来自于大模型技术的应用，更是一直以来深耕金融、服务金融机构数字化转型积累的经验。中关村科金累计服务的金融客户超过500家，覆盖营销、风控、运营、客户服务等数十个场景。”谈及大模型在金融领域的应用，李智伟博士如是说。 他坦言，面向大模型升级，整个行业才刚刚开始。“我们一方面和金融客户在全场景进行共创，积极探索和积累经验，一方面持续进行技术储备，为场景扩展做足准备。共创的场景包括智能问答、外呼营销、坐席辅助、质检合规、深度防伪、投研、投顾、智能陪练等。” 关于大模型对金融行业的影响，李智伟博士用“提质增效”四个字来概括。从实践来看，大模型对金融领域的影响如何具象化？他以中关村科金举例称，公司的电销大模型服务某消费金融机构，上线伊始即快速承担起77%的客户外呼，与客户的平均通话时长提升了50%，对话轮次提升了83%，在不增加人工坐席的情况下，助力该消费金融机构放款额增长68%。 2024年是大模型应用的元年，在共创基础之上，李智伟博士强调，要关注端到端效果的达成，包括降低模型训练成本，实现模型价值的端到端；降低应用成本，实现应用价值的端到端；闭环大模型客户体验，实现客户体验价值的端到端。“追逐业务价值的验证就需要重视端到端效果。除了产品之外，还需要运营和服务，懂客户、懂场景很多时候比技术本身更重要，要能够做到为客户赋能，而不是仅仅售卖产品。” 从客户角度来看，李智伟博士认为，金融机构要积极储备大模型人才，具备一定技术背景的业务运营人员是潜在人才，要提供相关的训练和学习的通路。 2027年或是大模型应用高速爆发期 要加速布局多模态大模型 从目前大模型相关技术的专利数量、发展时间和舆论指数来看，李智伟博士认为，文本生成图像、提示工程、大模型工程化已经到了推广技术早期，即将进入成熟期，迎来广泛商业化的阶段。领先企业会积极拥抱新技术的使用，因此从应用成熟度、客户需求与厂商服务能力来讲，在面向C端的营销获客、客户服务领域，面向办公的知识管理、安全合规领域，大模型的能力表现和适配性最优，“这也是我们正在通过大模型技术进行全面升级与革新的四大场景”。 相比其他行业，金融行业有其特殊性。李智伟博士称，金融作为强监管行业，对合规和安全是高度重视的，大模型应用涉及数据要素的安全使用、面向客户营销\客服的合规表达、业务办理的安全防范，这些都面临挑战。 李智伟博士进而表示，在金融行业，由于其对数据和生态的封闭性，金融大模型在未来产品应用阶段对于封闭数据体的训练将具有较高的专用性和专有性。国家近年来对金融安全更加重视，在金融稳定性以及合规性方面，监管机构会有许多具体的要求。此外，金融领域涉及大量个人隐私数据，这些数据的使用更需要采取审慎的方式。 “金融大模型可能有一点特殊，就是合规。金融合规受到金融机构乃至国家层面关注。因此，合规的模型才是最适合金融机构使用的模型。”李智伟博士总结道。 金融行业是当前大模型技术发展阶段可用场景最多的行业，李智伟博士认为，未来一段时间会更加深入，如全无人营销和客服，知识辅助的自助办理会更加广泛，以及更加智能的数据分析和业务发现。 展望未来，李智伟博士分析到，2024年可以看作是大模型应用的成长期，大模型应用的高速爆发期或会在2027年。他坚定地认为大语言模型后期的发展一定是多模态大模型。“如果我们只解决了语言的问题，其实是很苍白的，还需要解决视觉和听觉的问题，视觉的问题一旦突破了，也就是真正的机器人出现了，就会形成闭环。”李智伟博士如是说。 对于金融领域的影响，他认为，多模态大模型或并不会像如制造业那样有更强的颠覆性，但是多模态扩大了大模型在金融领域的应用范畴，如在合规、远程业务办理等方面的应用则是大有可为。“一旦有视觉技术，机器人的能力就出现了，机器人技术出现一定会对生产环节有很大的帮助，比如远程业务办理中复杂音视频的理解等。通过多模态大模型所提供的图文、图表、手册、视频等内容，有助于客户经理以更通俗易懂、图文并茂的方式向用户解答金融产品特点与条款，提升远程业务办理质效。” 李智伟博士最后补充道，多模态大模型对远程业务办理会是利好，但是防伪识别会更具挑战，需要加紧布局。技术开放性与数据要素的合规使用变得更加突出，不再是寻求平衡，而是主动探索，这考验金融机构的管理决策，更考验科技厂商的快速学习能力。 本文源自财联社记者 高萍