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前言 ChatGPT的出现引发了大众对大模型的关注和探索，它展现的强大能力，让其成为近几年最受关注的科技热点。站在金融行业的角度，我们尝试从宏观趋势出发，理解LLM在金融行业为什么会获得高关注度？它在金融行业应该如何推进落地？金融从业者改该如何面对AIGC大浪潮？以下内容选自K+Talk大咖对话第49期专家分享，一起来探索ChatGPT在金融行业的无限可能。节目对话嘉宾：李  智——易观智慧院院长/首席分析师袁  兰——摸象科技联合创始人/总裁王晓雷——海思算法专家肖  然——Thoughtworks创新技术总经理全文字数：5951字阅读时间：约6分钟‍‍‍‍‍肖然（本期主持人）：从宏观趋势角度看，为什么现在金融行业（包括银行、券商等）对LLM 有这么高的关注度？李智：第一，金融行业的数字化转型，其中一个非常重要的维度和视角就是以用户为中心，去做面向用户旅程等各个方面的业务创新和升级。但是在用户体验的过程当中，拿金融行业跟其他行业去做比较，我们只能说金融行业过往跟自己相比有了很大的提升，但是金融行业的体验视角还是有很大提升空间。在体验维度上，一方面可以通过人更多地去服务用户，也可以通过数字化的方式，比如说非常多的金融行业，包括银行、证券把 APP 作为一个非常好的抓手，但是它仍然需要在体验的过程中，更加智能的以情感的方式跟用户去建立对话和连接。如果没有大模型应用，也许智能客服等这样的方式已经在金融行业比较广泛的应用，但是我们能看到这种应用的层次相对比较浅，而且从体验的视角也是不够的。但是有了 ChatGPT 给我们带来的多轮对话和情感智能的冲击，我们可以看到金融行业的用户体验还是有很多可以提升的地方，体验的背后就是真正回归到怎么能够实现以用户为中心。第二，能够优化内容生产的创意效率。AIGC 在数字化营销的其他行业已经有广泛的应用，但是金融行业在这个点上仍然是非常振奋。其中一点是金融行业的数字化营销做了多年，但是在营销物料的快速生产和补充上，还是存在短板。所谓千人千面的营销，也许过往金融机构做了非常多的事情比如KYC（Know-Your-Customer），但是除了对用户非常好的了解之外，也需要有足够丰富的物料才能够去满足千人千面的个性化营销，所以从这个维度上内容生产的创意和效率是非常重要的。整体上说，无论是用户体验维度，还是内容生产维度，或者降本提效维度，金融行业还是非常看重大模型可能带来的价值。袁兰：当一种新的技术出现，银行是最有资格用的，一方面它有庞大的客户群，任何一个技术在银行如果能提升1%，都值得去做。第二就是它有充足的预算。但是其实AIGC 在银行很难落地，因为从目前跟客户接触的实际情况来看， AIGC 产出的内容由 AI 直接输出，那么 AI 输出的机理背后是神经网络，它的想法是不可溯源的。因为不是简单地去拼接一段话，而是它通过自己的学习和神经网络产生了自己的话，这段话的产生机理不可溯源，也就无法风控，所以看起来容易做的事情，反而很难做。肖然：金融行业打开LLM模型的正确方向和姿势是什么？袁兰：将来如果真的有一个大模型的话，它的智力应该是远远超过我们这些普通人类的。如果大模型吃掉了所有金融的相关数据和金融现象，那我认为它应该学的技能是投资炒股、资产配置。陪聊和提升用户体验这件事虽然也重要，但是如果我是一个用户，机器人陪聊天贡献的情绪价值，不一定要从它身上获取，我可以从同事朋友身上获取，如果它能帮我赚钱，我愿意为此付费。如果以后有这种金融的垂类大模型的话，它主要解决的功能跟这种泛通用的大模型不一样，不是说它去帮我写程序或者是帮我画画，而是应该帮我把金融的规划做好。这个方向是我认为未来最有前途的方向。要学成一个金融专家，他所经历的训练可能有一些像语言大模型，像下围棋，要经历不同的范式去进行训练，然后能训练出专家。在国外跟中国的模型可能还不同，因为大家知道国外的金融包括股票和投资，跟我们都有非常大的区别。在中国如果真的要做这个金融大模型的话，有非常大的挑战，所以我认为它是非常有前途，我们肯定是能看到这一天的，只不过不知道是在 5 年还是 10 年后。肖然：大模型的潜力还是能突破，现在只有 VIP 才能享受一些服务，这某种意义上也是一种金融普惠，现在可能必须是高净值客户才能享受，那未来可以把这种 VIP 的服务通过大模型技术进行一种普惠。李智：我们换一个维度去看待这件事情，金融行业我们需要看的是无论是银行、保险还是券商，对于财富管理业务是很关注的，但是这个事情的关注点是源自于中国有一个庞大的用户基数，它具备理财和财富管理的这个基础和可能性。但是同时他们又跟美国、欧美不太一样的地方是，他们是理财的小白，他处于需要逐步地培养他们的财商和最终他们做财富管理的这个事情。所以咱们算投入产出比，把更多 AI 的可能性放在怎么能让这个庞大的用户基数真正意义上变成财富管理的潜在用户，并且往高价值的用户方向走，它可能触及到的用户的规模，用户的价值的升级空间是很大的。王晓雷：其实金融领域最近五年给我带来印象最深的可能是周志华老师（南京大学教授，机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA)所长），之前和他畅聊AI 未来发展的话题，我们赌了矩阵，因为我们做芯片的需要当期的产品具有很高的ROI，我们认为将来会看到 transformer 这样一个架构，其实本质上也是矩阵和向量的乘法。周志华老师当时走了深度森林这条路线，在软件和硬件上，做了一个系统设计，这个模型最占优势的就是金融领域。有本书叫《概率图模型》，对于这种可解释的，有 reasoning 的阶段，尝试着把知识图谱框架融入进去，可能会对金融领域的解释性有一个很好的帮助。大模型本身的可检视性如果能和知识图谱这样显示的规则融合起来，应该会在这个方向上有一些突破和进展。肖然：LLM在金融行业会不会像支付一样发牌照？袁兰：支付本质上是一个牌照为先导的领域，但是大模型其实是底层能力的领域，我觉得它对整个业界的影响不是非常的大。可能会发在上面的 AIGC 层，比如用大模型来做 ToC 的服务，以后有可能是要发牌照的。李智：支付必须发牌照，因为支付其实是整个资金流通路非常重要的一个部分，尤其是非金融机构也做非常重要的监管动作，所以有必要通过发牌照的方式来约束监管。但是对应到比如说大模型以及大模型在金融行业的应用，如果真的要发牌照，也许国家应该针对的是大模型本身，而大模型在金融行业的应用，包括肖然提到的制造行业，其实大模型在非常多的行业都会有应用，我们应该对安卓和 iOS 有一个比较严格的或者是合规的管控，但是上面的生态应该百花齐放。如果将来大模型上的应用有上百万，那发牌照的意义就不大了。王晓雷：如果先给结论，我不认为大模型在金融领域会发牌照。首先要看牌照怎么定义，我不觉得支付这个领域和大模型是一类，因为支付本身是预决算，国家对于支付是要托底的，如果泛化一点来看，像智能客服这类是不需要托底的，所以我不认为金融领域会发牌照。谈起大模型的牌照，就好像当时芯片进国产化的白名单一样，比如国家要采购这类的产品，就要先有白名单或者短名单。如果纯从大模型的应用领域来谈牌照，可能最 critical 的一个领域是上次聊的自动驾驶。如果主体是 AI 员工、智能客服等，因为它本身不造成资产的损失和结算，我觉得不会发牌照，除非政府要大规模地采购。肖然：明年的今天，也许我们有机会再聚到一起，我们可以再看监管机构是怎么考虑这个事情的，到底会不会发牌照。从我个人角度来讲，其实我跟三位的观点不太一样，我相信监管机构会发牌照，它和理财产品是一样的，某种意义上理财没有绝对保本的，大家可以想象一下银行快速应用大模型，然后生成了一些客户界面的信息，这些信息的后果不论怎样政府都是要兜底的。肖然：金融机构自有模型现实吗？会不会成为一个 showstopper ？李智：原来金融行业在做很多AI场景应用的时候，会希望 AI...

·伦敦证券交易所全球战略客户技术总监诸赞松在接受澎湃科技采访时表示，金融领域大模型的构建方式比较特别，由于对数据安全的要求很高，现在普遍要求模型私有部署，即在加密环境中使用私有数据训练模型。 ·微软（中国）金融行业总经理沈菲称，微软承诺不会使用客户的任何数据来训练和改进语言模型，客户的所有数据都会存放在只有客户可见和可用的环境中，没有任何第三方，包括OpenAI本身，能够获取这些数据。 今年，以ChatGPT为代表的生成式人工智能突然崛起，也开始迅速波及整个金融行业。伦敦证券交易所集团全球战略客户技术总监诸赞松近日在接受澎湃科技（www.thepaper.cn）采访时表示，金融领域大模型的构建方式比较特别，由于对数据安全的要求很高，现在普遍要求模型私有部署，即在加密环境中使用私有数据训练模型。“数据是私有化，模型也是私有化，通过私有化来控制相关数据和模型的安全风险。” 7月4日，伦敦证券交易所集团（LSEG）2023市场展望夏季论坛在上海中心举办。在主题为“金融 GPT: 构建、赋能和规范”的圆桌讨论环节中，3位来自金融机构、企业等领域的行业人士，就人工智能与金融行业的最新趋势和发展方向进行探讨。 7月4日，伦敦证券交易所集团（LSEG）2023市场展望夏季论坛在上海中心举办。 未来多模态会在金融领域发挥重要作用 金融GPT即面向金融行业的大语言模型，是金融行业与人工智能相结合的重要实践，是一个全新的产业领域。微软（中国）有限公司金融行业总经理沈菲在讨论中介绍，金融行业本身有丰富的结构化数据，多样的场景，适合做生成式人工智能或泛人工智能领域的应用。诸赞松也认为，大模型在金融领域有许多应用场景，例如投资研究、风险管理、智能客服。 关于大模型技术如何在金融行业落地，诸赞松表示，“从技术角度展望，通用模型与垂直领域模型将会是百花齐放的局面。”“能提供通用大模型的厂商不会太多，而大厂在算力和数据方面有一定的先发优势，但这并不是说其他提供垂直领域大模型的厂商没有机会，反而垂直领域大模型未来将是一片蓝海，他们会利用大模型提供的超级智能，结合各行业的领域数据，通过模型微调等方式深耕行业领域模型，有效解决行业中的业务痛点。在金融行业的体现是私域化模型。” 诸赞松在采访中表示，金融行业一般不会使用云计算，由于涉密程度较高，一般也不会选择让数据流通起来。 在会上，浦发银行创新实验室副处长李旭佳也表示，银行通常倾向于私有化部署模型，这就导致对大模型进行重复投入，涉及投入产出的会计核算问题。她表示，银行可以根据自己的业务需求，对开源模型进行微调和优化，“每个银行都在适用市面上的开源模型，包括国内学术界和大厂开发的模型。” 除技术创新以外，制度创新也十分重要。“一个新技术应用能够落地并且大规模推广，与制度创新是不可分割的。”李旭佳表示，“AI技术想要在一家金融行业大规模落地，需要遵循‘10、20、70法则’，10%指AI和区块链新技术的突破带来变革的想象力，20%指在传统企业里包括金融、IT团队、云迁移等工程化能力的配套等，剩下70%是指这家公司或者银行组织业务流程的转型、人才的储备和变迁等一系列制度治理的能力。” 此外，诸赞松认为，未来多模态也会在金融领域发挥重要作用。目前，整个人工智能的流程分为感知、决策、执行三部分，而ChatGPT集中于决策部分，执行部分现在只有文本。“将来我们希望在感知部分加入语音、图像、声音，让模型可以处理更加复杂的金融问题。”诸赞松说，“例如，将来给大模型输入一个K线图，大模型可能就会产生一些相关的投资建议，或者在大模型中输入客户投资理财的偏好，模型就会根据相应产品产生理财方面的推荐视频，这是未来我们可以期望实现的一些场景。” “安全可控是重中之重” 金融行业是受到强监管的行业，随着大模型的发展，数据的合规性和安全性成为亟待解决的问题。前段时间，OpenAI被指控训练ChatGPT时使用从互联网上抓取的数据，大规模侵犯了无数人的版权和隐私。微软的沈菲强调，“大模型的安全可控是重中之重。微软一直在全球政府、行业间积极奔走和投入，尤其是大模型的规范和全球监管。” 在数据合规方面，沈菲介绍，微软有几项重要举措。第一，微软承诺不会使用客户的任何数据来训练和改进语言模型。第二，客户的所有数据都会存放在只有客户可见和可用的环境中，没有任何第三方，包括OpenAI本身，能够获取这些数据。第三，微软会对客户的数据进行加密，并支持企业使用自己的密钥，同时会设置基于权限和职能的访问控制。第四，在服务等级协议（SLA）方面，OpenAI实际上是微软PaaS（平台即服务）的一项服务，所以微软承诺它享有与微软其他服务相同的SLA标准。 在安全方面，为防止服务被滥用或者生成有害的内容，微软额外构建了一套内容管理系统，它会与语言模型协同工作，并使用特定算法检测和监控可能发生的服务滥用或有害内容生成情况，以确保整体模型符合人类社会价值观。 李旭佳表示，在金融行业，新技术的应用需要遵循一定的规范和边界。制度方面，浦发银行内部制定了“三禁止两鼓励”的原则，如“数据不能出境、数据不能出行”等，两鼓励指，在不碰客户数据、不碰内部规则制度的情况下可以去尝试。 技术层面，目前大模型构建面临的难点是输出结果不够准确，容易产生歧义。诸赞松在采访中表示，解决这一问题的常见方法是通过对模型进行领域知识的微调，利用更加精确的数据来纠正模型的偏差，也就是构建垂直领域模型。他认为不必过分担心GPT模型产生“幻觉”并胡言乱语的问题，因为最终的决策权在人类手中，人可以判断模型输出正确与否，并选择是否采纳。 “为员工创造价值同等重要” “我们会先尝试在对内的员工赋能方面应用大模型，而对客户的服务我们会更加谨慎，因为大模型的可解释性还不够强，还需要更多的验证和测试。”李旭佳说，“为员工创造价值同等重要。” 李旭佳认为，AI或者RPA（流程自动化）可以被统一视为智能客服或风险审核岗的数字员工。伦敦证券交易所集团数据和分析业务战略客户业务总监傅罗莎也认为，与专业交易员、决策者相比，AI大模型有突出的低延时特点。“这可以很好地帮助金融机构控制风险，然后对市场做一个比较好的预判，包括可以帮助交易员去提升一些生产力和判断力。” 李旭佳建议，对员工赋能的大模型可以制定短中长期的场景规划，短期内可以实现行内制度文本的问答和对话，帮助员工掌握相关知识，提高沟通效率。中长期内可以探索多模态领域，如图文、视频生成等，增加员工的创新能力和表达能力。 诸赞松在采访中表示，金融领域大模型的应用会代替一些岗位。“一些涉及人工操作比较多的岗位，比如接打电话、手工录入等职位都能够通过自动化的方式来解决。但与此同时也会诞生一些新的岗位。”李旭佳也指出，“在我们内部，我们客服中心的同事可以转岗到人工智能的训练师，还可以变成营销岗位的专家同事，他们甚至可以考基金从业或者销售资格岗位的证书提升自己的专业技能，不仅他自己可以获得更高的技能，而且也为客户服务赋能。”

科技创新一直是加速产业变革和行业发展的重要力量，尤其是以大模型为代表的新兴技术为行业数智化转型带来了全新的机遇。作为高度依赖信息技术和科技赋能的金融行业，更是如此。 中国金融行业经过进40年的发展，从电子化发展到信息化再到当今的数字化阶段，在数字化应用领域，领先于国内其他行业、甚至是世界金融行业。 如今，AI技术已经应用在了在大量的金融行业场景，驱动企业数智化转型，包括像智能化营销、智能化服务、智能化风控、智能化生产力、智能化运营等多种智慧场景。 艾瑞咨询的数据显示，2024年，中国银行与保险机构前沿科技采购支出将增长到255亿元，其中金融AI与大数据类186亿元，占比达到73%。随着技术的加强，大模型在金融行业的应用场景也会不断演变。 徐汇区政协常委、CCF数字金融分会副主任、中电金信高级副总裁张东蔚认为，在当前各行业处于数字化深度转型阶段下，金融服务已经成为社会运行的关键基础设施，金融行业数字化转型也面临着更多挑战。 大模型的建设需要大量的人力成本、算力成本、数据成本。建设难、模型多，如何集中化地生产和运营模型？基于这样的出发点，中电金信构建了源启·行业AI平台，帮助企业整合AI技术和场景，集中化地生产和运营模型，从而一站式助力企业数智化转型升级和安全发展，目前已在30多家金融机构中应用。通过源启·行业AI平台，开发人员可用较短的时间、更高效地梳理和开发模型；对全行所有的模型和资源进行统一管理维护、降低成本；同时打破原有烟囱式“模型孤岛”，实现模型复用、提升效率。 张东蔚认为，数据要素时代，以数据治理为基础，构建企业数据资产管理体系，提供可用、好用的数据，支撑企业业务流程改造、产品创新、风险防控，不断提升企业数据能力，挖掘企业数据资产价值，已经成为企业数字化转型的必由之路。“我们提出以‘往下扎根，向上结果’为核心的数据资产运营方法论。往下扎根，是指数据资产运营作为数据资产管理的重要环节，其需要以良好的数据治理作为保障。没有数据治理体系作为保障，数据不但不能转变为企业资产，还很容易让企业陷入‘数据沼泽’的陷阱。向上结果，是指数据资产运营要始终以数据价值释放为中心，关注数据用户的使用满足度，让数据可信、可见、好用、可评，不断适应和满足内外部利益相关方各类数据资产需求，使数据资产成为企业发展的核心竞争力。” 近期，徐汇区印发《徐汇区关于支持人工智能大模型发展的若干意见(试行)》，旨在充分发挥政府引导作用，打造具有国际影响力的大模型创新策源地，推动生成式人工智能技术应用赋能和产业健康发展。2024年新年伊始，徐汇区更是抢抓科技新赛道，举办高质量孵化器建设推进大会，发布支持高质量孵化器建设、加快科创街区发展的15条具体举措，全方位营造更具活力的科创生态。张东蔚认为，优质的营商环境和鼓励创新的政策导向，为区内企业的创新发展及核心竞争力提升提供了良好条件，越来越多的核心技术实现了“从0到1”的突破。

“金融行业传统业务发展模式面临着越来越大的挑战，需要用大模型去提升效率、适应客户需求变化和拓展新的服务空间及场景。”近日，国家金融与发展实验室副主任曾刚在“大模型驱动下的金融新质生产力创新论坛暨全国首部《金融大模型》著作发布”活动上说。 曾刚表示，金融行业面临着以下几方面挑战：一是资产获取难度越来越大，新客户发掘越来越难，传统服务模式可能无法触达客户。二是资产质量发生变化，一些过剩的行业正在经历调整，这对风险防控的要求不断提升。三是息差的收窄。四是资本补充有一定困境。因此，金融行业需借助大模型改善传统发展模式。 金融大模型是人工智能技术在金融领域的重要应用，推动金融服务由广度走向深度。“通过训练，大模型可以自动分析多种数据源，识别出用户所在行业、还款意愿等信息，构建差异化、个性化的客户画像和标签体系，实现数据驱动的分客群精细化经营。大模型已经在电销、客服、催收等主要业务流程，以及研发代码辅助、设计创意生成、数据分析等办公场景中广泛应用，提升公司的整体运营效率。”乐信首席技术官陆勇说。 小微金融领域一直面临着信息不对称、风险难以把控等挑战。传统的信贷用户画像构建方法往往难以全面、深入地了解小微用户的真实情况，大模型技术的引入，为这一问题提供了新的解决方案。 奇富科技大模型专家杨剑表示，奇富科技通过引入大模型技术，对海量数据进行深度挖掘和分析。在小微身份识别方面，大模型能够综合用户在各个平台的行为数据、质量信息以及需求特征，准确判断用户是否为企业主、个体户等小微身份。除了识别身份和行业信息外，奇富科技还深入挖掘小微用户的负债信息和竞品使用情况。通过对用户在消金、小贷、银行等机构的负债信息进行整合和分析，为金融机构提供风险把控的重要依据。通过大模型技术赋能，奇富科技成功实现了对小微用户行业特征的重新定义与划分，行业信息覆盖率高达94.5%。 大模型发展仍面临挑战。马上消费金融股份有限公司首席技术官蒋宁表示，大模型技术还在群体智能与安全可控、个性化和隐私保护、关键性任务和动态适应性标准、基础设施和架构改造等方面存在挑战。未来需要构建四大关键技术能力，包含模型安全可控、组合式AI、持续学习、平台化服务能力。“我们将长期以四大关键技术能力要求为核心，构建技术体系，驱动数字金融高质量发展。”蒋宁说。 星展银行中国有限公司首席信息官宫霄峻认为，国内大模型未来的机会有很多，主要集中在三方面：数据积累、经验总结和算力提升。“大模型想要做好，数据积累需要很多人、很多场景去对大模型完成培训，显然我们有足够的基础数据完成这一使命；在模型的运用上，我们可以看到国外很多早期实践遇到的问题，可以对经验教训进行总结；我们还需要花一定时间，在算力上完成突破，并通过云计算等方式弥补这一能力。”宫霄峻说。（经济日报记者 彭 江）

数智融合：大模型赋能金融服务 清华大学五道口金融学院副院长、金融学讲席教授张晓燕 近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据成为新型生产要素和国家基础性战略资源。数据要素因其在价值创造、资源配置、创新驱动以及社会治理中的关键作用被提到了空前重要的高度，为金融强国的建设提供了新的动力。在我国“数据要素×”行动规划公布后，金融业深入推进数字化建设，加快数字化转型，围绕“有数、治数、用数”的目标， 积极拥抱大模型等前沿技术，探索其落地应用，以充分激活数据要素潜能，推动金融服务乘“数”而上。 随着人工智能技术的不断突破，数智融合实现了技术与数据的高效链接、融合和共享，为金融业带来新的发展机遇，特别是以大模型为代表的数据驱动模型，推动了金融机构实现技术创新和业务升级。大模型作为人工智能模型，其数据处理能力不仅体现在对大量文本、 图像或语音数据的训练和理解上，更在于其能够从海量数据中提炼出有价值的信息，为金融服务提供支持。对于金融机构而言，第一，大模型被用于市场分析和决策支持。大模型通过对大量的新闻报道、社交媒体数据和市场数据进行分析，能够捕捉市场情绪和趋势，从而帮 助金融机构预测市场走势、行业趋势和投资机会，并且制定更准确的资产配置策略，提高投资回报率。第二，大模型在风险管理中发挥着重要作用。金融机构可以利用这些模型对历史数据进行深度分析，从而更准确地评估信贷风险、市场风险和操作风险。对于客户而言，大模型被广泛应用于智能客服和智能投顾。大模型通过利用其自然语言理解和生成能力，能够回答客户的常见问题，执行基本的交易操作。第三，大模型还可以通过分析客户的账户信息、交易历史和投资偏好数据，为客户提供定制化的投资建议。 尽管大模型在金融业中的应用已经取得显著进展，但仍面临一些挑战。一是大模型对训 练数据规模及基础算力的要求较高，应用成本仍非常高。二是随着数据的不断增加和复杂化，数据安全和隐私保护问题也日益突出。因此，针对大模型应用中的风险与不足采取以下 防范对策。第一，建立健全的数字治理与监管体系。针对大模型在金融领域的应用制定和完 善相关规章制度，以确保数据应用符合法规与道德要求。第二，促进金融与科技深度融合。金融机构应积极与科技企业展开紧密合作，双方应充分发挥各自优势，共同推动大模型在金融场景的落地实施。第三，加强跨领域复合型人才培养。培养“金融+人工智能”复合型人才，提高从业人员对人工智能技术的理解和应用能力，推动金融行业的持续发展和创新。 本期封面专题围绕“数据要素×金融服务：大模型的作用”，讨论了激活数据要素潜能、高质量数据能力建设对于增强国家金融实力的重要性，同时探索了大模型在提升金融服务效率方面的关键作用，以及所面临的挑战和未来发展潜力。未来，数智融合将数据和前沿科技有机结合，通过数据驱动决策和科技创新，为金融行业提供更加智能化、高效化的服务支撑。 本期目录卷首语1清华大学五道口金融学院副院长、金融学讲席教授张晓燕：数智融合：大模型赋能金融服务数智融合将数据和前沿科技有机结合，通过数据驱动决策和科技创新，为金融行业提供更加智能化、高效化的服务支撑。封面专题数据要素×金融服务：大模型的作用随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。发挥数据要素报酬递增、低成本复用等特点，可优化资源配置，赋能实体经济，发展新质生产力，推动生产生活、经济发展和社会治理方式深刻变革，对推动高质量发展具有重要意义。为深入贯彻党的二十大和中央经济工作会议精神，落实《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，《清华金融评论》策划本期封面专题，邀请监管部门、学术院校专家学者等，讨论了激活数据要素潜能、高质量数据能力建设对于增强国家金融实力的重要性，同时探索了大模型在提升金融服务效率方面的关键作用，以及所面临的挑战和未来发展潜力。本期封面专题建议，将数据和前沿科技有机结合，通过数据驱动决策和科技创新，为金融行业提供更加智能化、高效化的服务支撑。1中国国际经济交流中心副理事长、国际货币基金组织原副总裁、中国人民银行原副行长朱民：迎接数据资本大时代的到来当今时代数据资本非常关键，数据资本促使数据成为生产力和财富。我们正在离开信息时代，进入智能时代，整个物理世界、经济和社会生活都在被数字化，以数据和AI为基础的第四产业正在崛起。2中国工程院院士柴洪峰、中国金融电子化集团副总经理潘润红、中国社科院国家金融与发展实验室副主任杨涛、金融信息化研究所副总经理黄程林：大模型在金融领域的应用探索、挑战与发展建议金融业作为数字化、智能化的先行者，在大模型应用实践方面取得重要进展，有望成为大模型技术落地的最佳领域之一。3清华大学五道口金融学院副院长、金融学讲席教授张晓燕、清华大学五道口金融学院博士后吴辉航：大语言模型在金融领域的应用持续发展大语言模型应用，加强其监管，引导金融大语言模型开发，中国金融市场将能在数字化、智能化方向得到进步，为投资者带来福祉。4清华大学金融科技研究院金融安全研究中心主任周道许、中国国际金融股份有限公司投资银行部分析员沈乐阳、清华大学金融科技研究院金融安全研究中心初级研究员陈放：数字经济下的财务革新：构建企业数据资产负债表随着数据资源价值的进一步挖掘和利用，数据资源入表将为企业带来持续增长的动力，并促进整体经济的创新发展。5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魏冕：数据资产定价与“数据要素x金融服务”行动数据资产的定价机制是数据资产治理的重要内容，公允、合理的数据资产定价能够加速数据流通、释放数据价值，进而推动金融服务转型升级。6山东大学管理学院助理教授程雨涵、清华大学社科学院经济所所长、教授汤珂：金融科技的新浪潮：探索大语言模型的潜力与挑战随着大语言模型技术的不断成熟和金融行业需求的日益增长，大语言模型在金融领域的应用已经成为推动行业创新和转型的重要力量。7国泰君安证券股份有限公司首席信息官俞枫：充分激活数据要素潜能推动金融服务乘“数”而上信息化、数字化、智能化是科技革命催生出的三个递进的发展阶段，随着数字经济的蓬勃发展，目前大部分企业都在从信息化迈向数字化发展阶段，三者亦可并行推进。8中国建设银行业务处理中心成都分中心研发支持二处副处长张伟、中国建设银行业务处理中心成都分中心研发支持二处高级经济师、需求团队负责人李沛钊，中国建设银行业务处理中心大数据工作室专家、研发支持二处业务经理李轩轩：以高质量数据能力助力实现金融强国在实现金融强国建设的征程中，要以数据治理与应用为重点，制定符合金融强国特征的数据治理战略和架构。9百望股份副总裁、数字经济与金融科技研究院院长李国平：激活发票交易大数据赋能做好金融“五篇大文章”发票大数据，为金融业务数字化(纯线上审批的金融信贷)提供了数字化基础设施与金融风控的数据基础。10北京大成律师事务所高级合伙人、大成合规与风险控制专业委员会牵头人闫丽萍、北京大成律师事务所高级合伙人、大成合规与风险控制专业委员会秘书长、大成能源自然资源与环境行业委员会理事联合牵头人徐文萍、北京大成律师事务所合伙人、大成合规与风险控制专业委员会副秘书长、大成房地产行业委员会副秘书长陈运娜：数据资产入表:合规赋能“数据要素x金融服务”积极落地提高企业信用评级、增强融资能力，并同时助力整个数据经济商业链条的延伸与成长，数据资产入表已是大势所趋。最新关注1前瞻2回顾3观点&数字宏观经济1重庆市原市长黄奇帆：新格局下，中国对外开放的新特征、新成就中国已是世界第二大经济体、第一大国际贸易国，不管是投资领域还是贸易领域，中国都有重要的影响力和发言权。2中国财政部原副部长朱光耀：实际增长与名义增长都需要重视研判经济发展趋势，对实际增长率和名义增长率都需要重视。为了实现2035年远景目标，我国需要坚定不移地发展新质生产力。3中国社会科学院法学研究所副研究员、创新工程执行研究员肖京：在法治轨道上全面推进新一轮财税体制改革推进新一轮财税体制改革，需要在法治的总体框架下进行、在法治轨道上全面推进。政策与监管1中国人民银行深圳市分行党委书记、行长，国家外汇管理局深圳市分局局长温信祥：“绿化”金融机构“两张表”助力做好绿色金融大文章研究绿色投融资行为如何影响金融机构财务报表，以及碳信息在金融机构财务报表中的问题，为金融机构绿色金融业务纳入财务报表反映提供初步框架。2广州碳排放权交易中心总经理助理肖斯锐、广州碳排放权交易中心战略发展中心副主任陈浩、中国人民银行广东省分行金融研究处副主任科员蔡晓琳：“全国-区域”双轨机制背景下深化碳市场的路径研究针对当前碳市场整体建设的不足须对区域碳市场进行重新定位，从系统谋划角度继续发挥先行先试的作用。银行与保险1中国建设银行研究院常务副院长彭钢、中国建设银行研究院副院长宋效军、中国建设银行研究院高级专家余翔：国有大行是中国金融稳定发展的中坚力量中国式现代化是人口规模巨大、全体人民共同富裕、物质文明与精神文明相调、人与自然和谐共生、走和平发展道路的现代化。国有大行应在其中贡献金融的力量，努力走好有中国特色的金融发展之路。2伦敦大学学院数字工程管理专业硕士研究生隋荣浩、青岛农商银行信息科技部高级专员宋小宁：浅析中小银行数字化转型破局之路在新的监管环境下，中小银行“立足区域、服务本地”的定位已经明确，需要以数字化转型为突破点，充分利用数据要素和数字化手段在银行自身和其他行业数字化支持方面实现突破。资本市场1清华大学五道口金融学院《量化投资国际对比研究》课题组：完善监管制度引导量化投资规范透明发展本文通过对量化投资的市场影响及监管制度对比分析，对监管制度等方面提出了具有前瞻性、针对性、有效性的合理建议。2北京市金杜律师事务所上海分所律师王睿、深圳证券交易所助理经理朱力：注册制视角下欺诈发行“重大性”的刑事独立评价与标准建构注册制改革的本质是将选择权交给市场，由投资者自我判断、自我选择。而这种转变无疑需要在真实、准确、完整、及时的信息披露之上才能完成。财富与资管1阳光人寿保险股份有限公司战略投资部投资总监魏巍、北大汇丰金融研究院执行院长、中国银行业协会首席经济学家巴曙松：保险资金助力新质生产力发展的逻辑与实践充分发挥保险资金的优势可以拓宽社会融资渠道，拓宽长期投资的资金来源，从而助力新质生产力的发展。2中国社会科学院金融研究所财富管理研究中心副主任袁增霆：信托业的转型及再调整动态如果未来股票市场的制度建设进展顺利，信托资金有望逐步加大该领域的配置，从而可能响应近期的政策呼吁而成为一股稳定的长期资金来源。金融与科技1中国农业银行战略规划部黄迈、王雪：数字金融创新服务智慧农业发展的难点与建议金融机构必须紧紧围绕农业科技创新和产业转化，持续深入推进数字化转型，创新产品和服务模式，加快构建更具适应性的智慧农业金融服务体系。2中国光大集团战略规划部/博士后工作站/光大研究院研究员周观平：加快构建“结构合理”的科技金融体系：现状问题与政策建议科技金融结构对技术创新具有重要影响。加快实现科技自立自强的过程，需要一个高度适应性、结构合理、资源配置高效的科技金融体系。论文故事汇1复旦大学国际金融学院执行院长、金融学教授钱军、上海财经大学金融学院副教授陕晨煜、复旦大学国际金融学院会计学教授朱蕾：剖析中国股市的长期表现一个发达的股票市场促进了经济中资源的有效配置，允许更好地分担风险，这对于企业严重依赖银行融资的国家来说非常重要。道口研究1清华大学五道口金融学院全球家族企业研究中心主任高皓、清华大学五道口金融学院全球家族企业研究中心研究专员孙子谋：中东财富管理行业发展前瞻：以迪拜家族办公室为例作为“追赶者”的迪拜立足中东独特地缘政治和金融市场优势，凭借其优越的地理位置、健全的法律框架和大力度的税收优惠支持，努力建设国际家办的友好营商环境，为其提供订制化和创新的产品和服务。国际1中国人民大学重阳金融研究院执行院长、中国金融学会绿色金融专业委员会秘书长王文、中国人民大学重阳金融研究院副研究员刘锦涛：转型金融：国际背景、中国现状与未来进展我国已经成为全球最大的绿色金融市场，但转型金融相比于绿色金融，仍然有不可或缺的理论和实践价值。2中国社会科学院世界经济与政治研究所副研究员、国家全球战略智库研究员潘圆圆：从欧洲看中国对发达经济体投资的优势中国企业有可能在对欧投资中发挥自身的优势，投资可能成为稳定中欧关系的重要变量。 本文编辑丨周茗一 责编丨丁开艳、兰银帆 初审丨徐兰英 终审丨张伟

人们对于大模型的态度，仿佛像把齐天大圣扔进太上老君的八卦炉，立志在短期内掌握七十二变的变化之道。 尤其是垂直大模型，已成为各行各业竞相追风的一大热点，这种“大模型+”的模式已经成为企业探索创新和转型的重要趋势。近日，在“2024人工智能大模型产业发展大会”上，AI专家、业界领袖及政策制定者共同探讨了大模型的应用领域。其中，猎豹移动董事长兼CEO 、猎户星空董事长傅盛就大模型参数规模表达了自己的观点，“千亿昂贵全面，百亿省钱专业。在企业场景中，专业足矣，更具性价比。百亿参数推理成本只有千亿参数的1/10。” 这就产生了一个问题，在金融科技领域，垂直大模型究竟需要对哪些方面具体关注？目前金融大模型处于什么状态？金融机构会如何选择部署大模型？ 多数金融大模型应用于非核心领域 在金融科技的浪潮中，金融大模型正逐渐成为改变游戏规则的关键力量。这些模型，凭借其处理海量数据的能力和对市场动态的深刻理解，正在金融业的多个领域引发革命。 目前，国内外的金融机构和科技公司都在积极布局金融大模型。2023年5月中旬，奇富科技首先宣布推出金融行业通用大模型奇富GPT，号称“国内首个金融行业通用大模型”。2023年5月，度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕”。恒生电子于2023年6月发布了金融大模型LightGPT，并对其进行升级，形成“LightGPT+WarrenQ+光子”体系。2023年9月7日和9月8日，腾讯混元大模型和蚂蚁金融大模型相继正式亮相。2023年11月，幻方量化旗下DeepSeek推出DeepSeek LLM 67Bt，相较于其他金融模型拥有更突出的推理、数学、编程等能力。 2024年开年之初，同花顺和东方财富分别推出问财HithinkGPT和妙想金融大模型。工商银行也已经建立了千亿级的AI大模型技术体系，招商银行也在大模型生态建设上取得了进展。马上消费天镜大模型在智能对话、智能超级员工、智能辅助、智能合规四大核心领域已经成功落地相应的场景产品。 以下为数据猿整理的目前在金融大模型领域布局的企业及应用领域，列表并非囊括市场上所有涉及金融大模型的企业，包括直接研发并推出金融大模型产品的金融科技公司、积极参与相关标准制定的科技巨头、以及通过研报等方式对金融大模型进行分析的金融机构。此外，部分企业虽然未直接公开具体的金融大模型产品名称，但根据已有资料，它们在金融大模型技术研发与应用方面有所布局。 从上述图表中，数据猿观察到，目前在已“成型”的金融大模型大部分将领域聚焦于办公、开发、营销、客服等业务场景。 其实，金融大模型的应用非常广泛，涉及风险管理、客户服务、投资决策、反欺诈等多个领域。这些应用不仅涵盖了金融机构的基础业务流程，如智能风控、智能投顾、智能投研等，还包括了客户服务、理赔自动化、智能客服等交互领域。此外，金融大模型还在贷款评估、风险控制等方面发挥着重要作用。 在客户服务领域，金融大模型通过自然语言处理技术，提供个性化的客户咨询和支持，极大提升了客户体验。在风险管理方面，大模型利用其强大的数据处理能力，快速识别潜在风险点，提高了风险管理的效率和准确性。而在投资管理领域，金融大模型通过分析市场数据和趋势，为投资决策提供支持，尽管目前仍在探索阶段，但其潜力不容小觑。 尽管大模型在处理大量数据、发现潜在模式和预测市场趋势方面展现出了巨大的潜力，但金融机构仍然倾向于将其应用于非核心业务领域。 大模型在应用于金融的核心业务场景中还面临哪些挑战？数据猿发现，在投研领域，大模型虽然能够提供深度的市场分析和投资建议，但受限于模型的解释性和准确性，目前还未能在核心投研决策中完全替代人类专家。在交易执行方面，大模型可以实现自动化交易策略，但由于市场波动和监管限制，其应用仍需谨慎。而在风控领域，大模型虽然展现出强大的潜力，但在处理复杂金融衍生品和市场异常情况时仍存在局限性。 金融大模型在金融领域具有广泛的应用前景，能够为金融机构带来显著的价值。然而，要充分发挥金融大模型的价值，还需要解决数据不足、模型过拟合和可解释性等挑战。 金融大模型何时才能真正达到其价值？ 说到大语言模型，数据、算力、算法这三个关键数据永远逃不开众人的关注。数据猿注意到，通用大语言模型不是在“卷”参数，就是走在“卷”参数的路上。即使是拥有先机优势的OpenAI也多次被爆出意图使用外部数据训练自家产品，作为后来者的谷歌、Meta为了能够得到更多的数据来训练自己的大语言模型，也是各显神通，试图笼络一切可以拥有的资源。 无可厚非，单就通用大语言模型来说，参数规模越大，数据量越多，肯定更有利于产品的进步。尤其是高质量的数据，企业所拥有的高质量数据越多，大语言模型在表达能力、泛化能力、任务性能、多任务学习和迁移学习等方面就越有优势。 既然如此，将大语言模型融入金融领域，是否也需要更多的参数？数据猿整理了目前市面上已披露参数规模的金融大模型产品，发现呈现两级分化的现象。 其中，度小满和同花顺的金融大模型将产品从参数方面分为了多个类别。3月11日，度小满宣布“轩辕”系列新增开源6B、13B、70B三种参数12款金融大模型，对此，度小满表示，在“轩辕”模型矩阵中，70B及以上模型适合针对需要深度分析、复杂指令执行以及全方位Agent调用的场景，而6B、13B的模型则更加适用于对响应速度有高要求、面向小规模场景和单任务的应用。”轩辕”6B-4-bit量化Chat模型则以其低推理部署成本，进一步降低大模型的应用门槛。 1月，同花顺和东方财富相继推出了旗下AI 大模型产品。同花顺HithinkGPT 提供7B、13B、30B、70B 和130B 五种版本选择，东财妙想大模型提供7B、13B、34B、66B 及104B 五种版本选择。 数据来源：公开信息，数据猿整理 不过，仍有企业将大模型参数定位到了千亿级别。例如，工行2023年报显示，其建成同业首个全栈自主可控的千亿级AI大模型技术体系，实现在多个金融业务领域创新应用。3月23日，上海报业集团旗下的财联社与阶跃星辰共同打造的千亿级金融大模型发布——财跃F1金融大模型，致力于构建在智能运营、智能风控、智能投顾、智能营销、智能客服等方面的多个“AI+”大模型应用场景。 针对此现象，数据猿与吾道科技进行了沟通，吾道科技目前也在金融大模型领域做相关的探索，其表示：“其他条件不变的情况下，一般来说都是参数规模越大能力越强，但是在根据所在领域肯定会选择不同的参数规模做实际的落地，主要还是受限于机器性能和成本，比如多数需要企业内部部署的场景都会选择14B甚至更小的模型，而在公众领域，用户都是通过互联网接入大模型，大模型运行在云端数据中心，这时候肯定是选择规模更大能力更强的版本。” 拓尔思金融和产业大脑产品中心总经理周宁捷提到，所谓的金融大模型实际上是一个伪命题，因为它的概念过于宽泛，它在实际应用中需要细化到具体领域，而不是试图覆盖所有领域。在设计基座大模型时，通常参数规模越大，模型性能越强，因此可以认为参数越大越好。然而，对于垂直大模型，其参数规模应根据具体需求来决定，不能一概而论。同时，为了实现更好的价值，大模型应与其他技术相结合使用才能更好的赋能金融机构。 数据猿认为，金融大模型的参数规模确实在一定程度上影响了模型的性能，但这并不意味着参数越多越好。参数规模的增加会带来一系列的变化和挑战，需要根据实际情况进行权衡。对于金融行业而言，除了模型性能外，还需要重视模型的安全性、稳定性、可解释性和合规性。因此，并不是所有情况下都应该追求最大的参数规模，而是应该寻找最适合解决特定问题的模型规模，平衡性能和成本，同时确保模型的可靠性和透明度。 就此来看，金融大模型，不只是“大”那么简单。 金融大模型，它不仅仅是“大”在数据处理能力上，更在于它对金融业务的深度理解和应用。从客户服务到风险管理，从投资管理到营销优化，金融大模型无一不精，无一不通。 同时，吾道科技提到，金融行业积累了大量不同格式的数据，如PDF、Word、HTML等，如何高效地进行数据清洗和保存，是一个复杂而艰巨的任务。同时，在严格遵守监管法规的前提下，确保数据的合规性也是我们必须考虑的问题。 大模型这两年非常火，并且确实给大家带来了很多惊喜，但在实际应用方面还处于探索阶段，大多数探索性的应用都是基于通用大模型。而想要金融大模型实现所谓的“价值”，其中，最不应该忽视的一点就是，这一通用大模型基座本身能力如何。 某金融机构投资总监邹杰在探讨金融大模型的发展前景时，提出了一个深刻的见解。他认为，金融大模型的真正潜力在于其能够推动创新和创造性的解决方案，尤其是在金融服务领域中那些尚未被充分探索的创造性领域。然而，当前的技术发展阶段尚未达到能够充分发挥这种潜力的水平，特别是在大模型的基础设施能力方面，还存在一定的局限性。为了使金融大模型能够在未来真正释放其价值，其强调了做好基础工作的重要性。这意味着我们需要在技术开发和研究上投入更多的精力和资源，以确保大模型的基座能力得到加强和完善。这包括但不限于提升数据处理能力、优化算法效率、增强模型的泛化能力和可解释性，以及确保模型的安全性和合规性。 金融机构：自研大模型还是拿来主义？ 金融大模型的优势不可置否，但金融科技的浪潮一波接一波，金融机构站在了一个新的十字路口：是投入巨大资源自研大模型，还是搭便车接入现成的大模型？这不仅是个技术问题，更是一场关于未来战略的豪赌。 作为金融大模型的甲方“爸爸”，金融机构是最有话语权的一方。选择自研还是接入，数据猿认为，资金实力是首要影响因素。 以银行为例，科技是银行发展的关键驱动力，国有六大行则是银行科技投入的核心发动机。厚学研究数据显示，国有六大行的金融科技投入总金额创出1228.22亿元的新高，同比增长5.38%。虽然近几年金融科技投入增速呈现逐年放缓趋势，但科技投入占营业收入的比例在2023年却达到了3.52%的新高。就此来看，国有银行是最有可能选择自研金融大模型的企业。 以下为六大行在大模型方面的布局： 其中，工商银行在自主研发方面取得了显著成果，建成了同业首个全栈自主可控的千亿级AI大模型技术体系，并在多个金融业务领域实现了创新应用。例如，在网点运营上，推出了基于大模型的网点员工智能助手，提升了网点效能；在消费者权益保护方面，将生成式AI、自然语言处理等技术应用于投诉处置和管理主要环节，提高了监测分析的智能化水平。 农业银行AI研发团队推出了类ChatGPT的AI大模型应用ChatABC，并在科技问答场景进行了内部试点。ChatABC大模型的建设重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力，实现了全方位的金融知识理解和智能问答应用。...

添加我为微信好友<<<点击左侧， 每日精选三只热门板块金股免费领。 【金融科技步入新纪元，AI助力开启数字化金融新征程】 金融科技领域正经历着前所未有的加速发展，以大模型为代表，宣告数字金融新时代的开启。科技与金融的融合经历了三个显著时代：金融信息化时期，科技进步替代了人力劳动，信息传播速度与广度得到提升，虽受限于时代条件，但为互联网金融奠定基础；互联网金融时代，信息科技公司通过网络技术变革传统金融渠道，实现了金融业务的互联互通；当前AI金融时代，大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术正在改变金融业务的运作模式，推动金融科技资金投入的快速增长。 AI技术的运用在金融领域呈现出显著的降本增效成果，尤其是在提高工作效率、增强风控能力、优化客户服务和营销策略方面。此外，智能投顾产品和金融信息终端的创新，为金融行业带来了新的增长点。券商经纪业务、两融业务、投行业务、投研和投顾业务等均将受益于AI技术的赋能。 在科技金融公司领域，AI技术正不断提升核心业务并拓展新的业务场景。B端和C端产品的AI功能不断完善，公司AI大模型HiThinkGPT深度赋能多个应用场景。金融数据AI智能化生产平台、多媒体智能资讯及互动平台系统等多个AI项目的研发，依托互联网财富管理平台的优势，正构建起金融行业的模型底座能力。 然而，金融科技的发展也面临监管环境趋严、行业竞争加剧以及权益市场大幅波动等风险。投资者需要密切关注相关动态，以做出明智的投资决策。

携手AI+大数据 打造新一代 + “智慧金融” 金融世界，浩如烟海，而今，AI与大数据犹如破浪双桨，正以前所未有的智慧力量驱动金融航船驶向未来。这场革命性的交融，不仅赋予传统金融崭新的面貌，更开启了前所未见的服务模式、风控机制与商业模式。本文将以创新视角深入剖析AI+大数据如何在智慧金融领域各环节大放异彩，揭示其创新应用与深远影响，引领读者一同领略这场科技与金融交织的盛宴。 智能算法交易 01 跨越时空壁垒，智能算法交易犹如金融市场中的“量子猎手”，凭借AI与大数据之力，实时捕获市场脉动。深度学习算法犹如金融市场显微镜，揭示价格波动背后的复杂动力学；强化学习则扮演“金融指挥家”，在高频交易、量化投资等舞台上，根据市场反馈动态调整策略，实现最优执行。更令人瞩目的是，算法交易不仅能应对海量数据，还能洞悉隐含在数据洪流中的非线性关系与小概率事件，为投资者开辟通往阿尔法收益的新航道。 智能监管合规 02 在金融法规的迷宫中，AI与大数据如同智能导航仪，引领金融机构穿越监管丛林。通过自然语言处理技术，AI能精准解读法规文本，实时追踪监管动态，确保金融机构紧跟政策步伐。大数据分析如同鹰眼，监控每一笔交易、每一次操作，实时预警潜在违规行为，将合规管理由被动防御转向主动预防。此外，AI辅助的智能报告系统，可自动生成详尽合规报告，极大减轻人工负担，使合规工作更加高效且精准。 数智化营销 03 AI与大数据携手打造的“金融私人订制师”，让营销活动直击客户心弦。通过对用户行为、社交网络、信用评分等多维度数据的深度挖掘，AI构建出细腻入微的客户画像，揭示个体消费偏好、风险承受能力等隐藏特性。基于此，金融机构能够推送个性化的产品推荐与营销信息，实现“千人千面”的精准触达。不仅如此，AI还能预测客户行为趋势，助力金融机构前瞻布局，抢占市场先机。 智慧客服 04 AI赋能的智慧客服，是金融业永不疲倦的“知识守护者”。运用自然语言处理与语音识别技术，客服机器人能理解并回应客户的复杂需求，提供7×24小时无间断服务。更重要的是，AI客服具备自我学习能力，通过深度分析每一次交互数据，持续优化对话策略与问题解决路径，提升服务质量和客户满意度。未来，融合情感计算的AI客服还将赋予金融服务业更多人性化温度，实现真正的人机共情交流。 存储算力 05 AI与大数据驱动的金融新基建，正以前沿科技重塑数据存储与计算的疆界。面对海量金融数据的挑战，分布式存储、云计算、边缘计算等技术构建起弹性、高效的数据高速公路，确保数据的实时存取与闪电处理。与此同时，通过数据压缩、索引优化等技术创新，大幅降低存储成本，提升数据使用效率，为智能应用的规模化部署奠定坚实基础。 数据治理 06 数据是智慧金融的基石，而数据治理则是确保基石稳固的关键。在AI+大数据时代，数据治理涵盖了数据质量管控、生命周期管理、安全防护等全方位工作，旨在确保数据的准确性、完整性、一致性。其中，通过实施数据标准化、元数据管理等精细化措施，金融机构能够提升数据资产的共享性与复用率，打破部门间的信息壁垒，释放数据的真正价值。 流程配置 07 AI与大数据共同编织的“金融流程魔方”，让业务流程随需而变，灵动自如。基于大数据分析，系统能精准定位流程瓶颈，运用机器学习算法提出优化建议，甚至自动调整部分流程，实现动态优化。此外，借助流程挖掘技术，金融机构能揭示隐藏在复杂流程背后的规律，设计出更简洁、高效的业务路径，大幅提升运营敏捷性与客户响应速度。 定制产品 08 AI与大数据联手打造的“金融产品设计师”，以客户需求为笔，以市场趋势为墨，绘制出独一无二的金融产品画卷。通过对市场、客户、竞争环境等大数据的深度洞察，金融机构能精准把握产品创新方向，运用AI模型进行精细化定价、风险评估，确保产品既满足个性化需求，又能在风险可控的前提下实现商业目标。未来，随着用户参与度的提高，AI+大数据还将推动金融机构实现产品共创，让用户成为金融创新的积极参与者。 支付渠道 09 AI与大数据正掀起一场“支付革命”，重塑支付体验，构建无缝、安全、高效的支付生态系统。通过对用户支付行为、消费习惯等大数据的深度学习，支付系统能提供个性化支付推荐与优惠策略，提升支付满意度。同时，融合生物识别、区块链等前沿技术，确保支付过程的安全、透明，消除信任壁垒，为用户带来极致便捷的支付体验。未来，AI+大数据将进一步推动支付渠道的跨界融合，实现支付、购物、娱乐等场景的一体化服务。 风控管理 10 AI与大数据铸就的“金融盾牌”，为金融机构构筑起立体化的风险防控体系。通过深度挖掘历史数据，AI模型能精确刻画风险特征，实时监测信贷、市场、操作等各类风险。同时，运用关联分析、异常检测等先进技术，系统能敏锐捕捉风险信号，实现风险的早识别、早预警、早处置，有效防止风险蔓延。此外，AI还能辅助金融机构进行压力测试、情景分析，提升风险决策的科学性和前瞻性。 生态构建 11 AI与大数据携手擘画的“金融生态图谱”，打破了行业边界，实现了资源的高效整合与价值共创。通过API、SDK等技术手段，金融机构能与其他行业、平台实现数据共享与业务联动，构建开放、协同的金融生态圈。在这个生态中，大数据洞察助力金融机构挖掘跨行业商机，预见未来趋势，引领业务创新。同时，AI驱动的智能合约、共识机制确保生态合作的公平、透明、高效，为所有参与者创造更大的价值空间。 生态运营 12 在智慧金融生态中，AI与大数据不仅是“智慧大脑”，更是“生态引擎”。通过对生态内海量数据的深度分析，金融机构能精准把握用户需求，优化服务体验，提升用户粘性。AI驱动的智能推荐系统，能根据用户行为与偏好，提供个性化的内容与服务，打造千人千面的生态体验。在合作伙伴管理方面，AI通过数据分析与预测，帮助金融机构优化资源配置，提升合作效益。此外，AI还能助力金融机构实现生态资源的智能调度，如动态调整营销策略、优化资金分配等，确保生态运营的高效与稳健。 结语 AI与大数据的深度融合，正以前所未有的深度与广度重塑金融业态，催生出新一代“智慧金融”。从智能算法交易到生态构建与运营，每一个环节都展现出AI+大数据的创新魅力与变革力量。展望未来，随着技术的持续迭代与应用场景的无限拓展，智慧金融将以更为成熟、先进的形态，深刻改变我们的生活方式，驱动金融行业迈向更高层次的数智化未来。让我们携手AI+大数据，共绘智慧金融的美好蓝图，共创金融新时代的辉煌篇章。