近期，金融領(lǐng)域AI大模型呈現(xiàn)出“百花齊放”的景象。騰訊云發(fā)布了金融行業(yè)大模型解決方案，招聯(lián)金融、度小滿、星環(huán)科技、奇富科技等均發(fā)布了金融大模型。

　　AI與金融相遇，為金融科技領(lǐng)域帶來了創(chuàng)新和變革的可能。在傳統(tǒng)的金融業(yè)務中，紙質(zhì)資料的處理占據(jù)了大量的人力、物力和時間。如今AI大模型可以在十幾秒鐘的時間內(nèi)輕松讀完公司年報，從中提煉出重要的觀點和關(guān)鍵詞，并生成財務分析、業(yè)務發(fā)展預測等專業(yè)化內(nèi)容。同時，AI數(shù)字人已經(jīng)成為許多銀行大模型業(yè)務應用落地的“標配”之一，數(shù)字員工可以24小時無休地承擔客服等工作。

　　然而，發(fā)展伴隨著“成長的煩惱”。在金融業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，AI大模型的風險始終存在，風險是否可控是人們最為關(guān)心的話題。以數(shù)據(jù)隱私風險為例，AI大模型的訓練優(yōu)化需要大量數(shù)據(jù)作為支持，金融機構(gòu)如何確保數(shù)據(jù)來源合法和隱私保護到位?如果直接使用客戶數(shù)據(jù)進行AI大模型訓練是違規(guī)的，因此金融機構(gòu)必須采取措施確保數(shù)據(jù)脫敏合規(guī)，并制定嚴格的數(shù)據(jù)使用規(guī)范和訪問權(quán)限設(shè)置，讓數(shù)據(jù)隱私風險可控。

　　另外，AI大模型在處理海量數(shù)據(jù)時，可能學習到的信息本身就存在錯誤，以此生成新的內(nèi)容就會誤導投資者的決策。除此之外，AI大模型對生成式人工智能的運用，可能生成“編造”的內(nèi)容，直接影響金融分析結(jié)果的可信度。一旦AI大模型產(chǎn)生不準確的結(jié)果，目前也很難分清到底是算法技術(shù)不可靠，還是提供的底層數(shù)據(jù)不可信，這就使責任難以明確，可能造成金融業(yè)不同部門間的信任危機。

　　AI在金融領(lǐng)域的應用到底有沒有那么大的作用，目前仍是有爭議的話題。從整體來看，金融機構(gòu)布局AI大模型潛力大，但仍處于起步階段。目前AI大模型在金融領(lǐng)域的應用還不夠廣，在運營和客服等重復性高、易被標準化的崗位上可以實現(xiàn)錦上添花，但在量化交易、精準用戶畫像等需要“雪中送炭”的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，AI的可用程度仍需更多實例加以證明。

　　從長遠來看，金融行業(yè)需要的是可控、可信、可用的AI。人們期待金融科技帶來的創(chuàng)新，是積極、有益的創(chuàng)新，更好地使AI服務于社會，為人們帶來更多的便利和福祉。在未來的發(fā)展中，需要警惕AI大模型可能帶來的風險，要對AI在金融領(lǐng)域的應用進行更為客觀和全面的評價。(本文來源：經(jīng)濟日報 作者：蘇瑞淇)