展望2024金融科技发展之机构篇

本网讯：2023年，ChatGPT的出现在金融行业掀起人工智能发展浪潮，银行保险机构积极参与变革，相继推出自建大模型，推动机构数智化水平不断提升。2024年，人工智能的热度将持续，并为金融行业带来更多想象空间。

金融科技迈入大模型时代

□易欢欢

2023年以来，以ChatGPT为引爆点，国内外AI大模型如雨后春笋般涌现，逐渐形成了当前“百模大战”的竞争格局。金融行业数据丰富且质量极高，具备大模型训练的良好基础。目前，“AI+”已经在银行、证券、保险等垂直行业相继落地，未来将引爆金融科技新一轮的技术革命。

金融科技拉开大模型时代序幕

近期，生成式人工智能技术发展迅猛，由ChatGPT等大模型所引发的AI技术变革持续演进，且随着大模型参数规模呈现指数级增长以及多模态化技术发展，大模型对复杂文本和图像的融合处理及分析能力不断增强。金融行业细分领域较多，最终产品多数服务于C端用户，人工智能应用场景丰富，大模型技术与金融行业拥有诸多优良的结合点，为金融机构数智化发展进程提供强大动力，金融科技产业由此拉开大模型时代的序幕。

作为产业数字化和智能化的先行者，随着大模型技术的赋能，金融行业数字化转型正在进入“数智化”新阶段。一方面，通过特定金融场景的数据“喂养”，大模型技术拥有超强的机器理解能力，可以更好地理解和响应用户需求，让产品和用户需求更精准匹配，提升金融机构客户服务效率和服务体验；另一方面，针对不同业务场景需求，随着大模型与金融业务的融合，智能营销、智能客服、智能理财、智能风控等创新应用层出不穷，提高了金融机构经营效率和风险管理决策能力。目前，金融行业已有大量应用案例陆续涌现，如度小满“智能化征信解读中台”，工商银行、中国人保相继发布人工智能金融行业通用模型和人保大模型等，大模型技术对金融业各细分领域的渗透无所不在，对金融行业的智能化水平和数字化程度将产生深刻影响。

AI助力金融机构加快数据资产化进程

由于海内外AI大模型、数字经济快速发展，数字化已成为全球产业趋势，数据作为继土地、劳动力、资本、技术后的第五大生产要素，在数据经济时代的地位日益凸显。目前，国内对大数据产业较为重视，国家数据局已经挂牌，国家层面的《数字中国建设整体布局规划》和《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》陆续发布，数据产业年均增速将超过20%，是国家大力支持发展的产业。金融业是典型的数据密集型行业，在长期业务发展中，金融机构积累了海量的数据基础，借助于政策东风和AI技术革命，数据要素资产化正成为金融行业高质量发展的重要驱动力。

通过运用大数据、人工智能等科技，可以实现金融系统内部多维数据的分析和挖掘，金融机构能够将数据要素应用在客户营销、智能风控、普惠金融、企业和个人征信、信用评级等各创新场景中，提升金融产品风险定价的有效性和精准度。同时，企业的数据资源原本并不能为企业带来资产价值，但2023年8月财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，将企业数据资源计入资产负债表，形成无形资产或存货，并于2024年1月1日起开始实施，数据资源将成为企业的重要资产。目前，全球领先的金融科技服务商Temenos推出人工智能驱动的数字抵押贷款服务，北京银行也已落地全国首笔数据资产质押融资贷款，AI在助力金融与数据资产化深度融合方面取得了突破。

机遇与风险并存，金融机构应积极拥抱大模型

金融业良好的数据资源禀赋与下沉到C端用户服务的特征决定了其必然是大模型技术率先渗透的领域之一，当前金融行业已经进入严监管时代，而且在国务院减税降费服务实体经济的决策部署下，金融行业降佣降费已成行业趋势，未来金融机构通过人工智能、大数据等科技实现降本增效、提升服务能力是必然选择。

ChatGPT的出现不仅推动生成式人工智能的快速发展，也给金融场景应用带来新的智能化机遇。金融机构应积极拥抱“金融+AI”的产业趋势，探索大模型在金融各业务领域的创新应用机会，通过人工智能技术，赋能市场营销、产品设计、风险管控、客户服务等产品服务和运营环节。以银行业为例，农行发布自主金融AI大模型ChatABC，百信银行、邮储银行、兴业银行等多家银行也已宣布接入百度“文心一言”大模型等，探索AI技术在金融场景的应用。

金融行业面临严格的监管要求，金融数据安全和隐私至关重要。大模型在为金融业带来智能化转型机遇的同时，其自身技术的局限性也将为金融机构带来一定的挑战和风险。由于大模型本身具有黑盒、计算复杂度高的特征，存在无法溯源、网络安全、伦理道德和监管合规等方面的风险问题，金融机构在积极拥抱大模型技术的同时，也需要保持高度谨慎与警惕，在AI赋能“数智化”与风险防患之间取得平衡。

大模型在金融领域的应用前景非常广阔，随着金融科技迈入AI大模型时代，金融行业的智能化和数字化变革进入新阶段，“AI+”将渗透到金融业产品与服务的各个环节，在客户服务、风险控制、交易投资等多个应用场景产生巨大的影响。新的一年，金融机构应该积极拥抱大模型技术的产业趋势，探索AI在各应用场景的落地，提升产品和服务竞争力。

（稿源：中国银行业保险 责任编辑：张旻）