·大模型的出现标志着AI与金融的结合面临新的转折点。中小金融机构在数字化转型中面临诸多困难。有观点认为，大模型的问世或极大加剧中小金融机构与大型机构之间的差距，即所谓的“马太效应”；也有分析指出，大模型为处于头部的中小金融机构实现“弯道超车”带来了机遇。
·智能金融是数字金融的高级形态，这两者之间是相互促进的关系。数字化转型是智能化的前提和基础，而大模型的应用是加快数字化转型的“核动力”。
麦肯锡的研究报告显示，应用生成式AI大模型每年为企业端（即2B）带来的经济价值为2.6-4.4万亿美元；其中，全球银行业使用大模型可使其每年营业收入提高2.8%-4.7%，这一比例高于全球制造业、零售业、旅游业、运输业和物流业等所有其他行业。可见，大模型在金融行业有着巨大应用潜力。
5月30日，在由北京大学、复旦大学、香港大学、蚂蚁集团等发起的AFAC2024金融智能创新大赛启动仪式上，金融行业的实战从业者纷纷为大模型落地金融、实现商业化献计。
AFAC2024金融智能创新大赛启动仪式圆桌对话现场。
大模型有望在金融业大显身手
“在大模型和具身智能加持下，投行、投研、投顾等领域都有望提质增效。不论是从技术发展趋势还是从应用的深度和广度来讲，大模型未来会在证券业里大显身手。”海通证券金融科技创新实验室负责人蔚赵春表示，金融行业数据丰富，比较适合大模型落地，目前金融机构的大模型主要用在对内赋能上，优化内部管理流程，实现降本增效。未来大模型对证券业的对客服务、投资顾问、基于法律法规的问答、代码生成、决策管理等都能发挥作用。
“大模型是一个令人振奋的技术体系。”泰康在线副总裁、首席技术官陈玮表示，在保险行业，“固定成本太高了，固定成本里很大一部分是人力成本。”他看好大模型未来在知识归纳、推理、人机互动方面的前景，“我们内部现在有很多数字员工，它在会议中把所有人的发言记录下来，归纳好。再比如客户看不懂网上的保险名词，我们现在用数字人，加上与保险知识库互动，来帮助客户。”但陈玮认为，大模型还需经过三五年的技术演进才能真正发挥提质增效作用。
中电金信数智规划咨询部总经理刘华表示，任何新技术的应用都需要“发烧友”，银行、保险、证券显然是新技术的“发烧友”，愿意在新技术上投入大量资金和人力。以银行为例，中小银行每周都要开信审会（信用贷款发放审批会），“每个与会领导都有几十上百页的审批材料要看，如果我们借助Agent的能力，可以预先学习整理这些材料，随时为决策者按需提供所需的企业各类信息摘要，放贷时就能参考企业财务、历史经营情况以及已经放贷的额度等信息快速做出判断。”“大模型通过压缩世界金融知识，以强大的推理能力、自然语言交互和理解能力，有希望使高质量金融服务以数字化形式让人触手可及，服务于千家万户。”蚂蚁集团副总裁、财富保险事业群CTO、大赛组委会主席王晓航表示。
大模型落地金融四大问题待解决
复旦大学计算机科学技术学院研究员叶广楠正针对跨境贸易、支付监管等领域，探索如何用多智能体自动生成反洗钱、反欺诈、异常交易的报告。他表示，尽管金融行业基于开源基座模型已经开发出各类大模型，并在金融、银行等领域落地，但大模型技术尚未成熟，目前大模型还未完全产生其应有的涌现能力，在具体金融任务中存在较大偏见。“同一个大模型，可能同一个任务，在不同的上下文背景中，输出可能并不相同，甚至千差万别。比如我们预测股票，一些大模型非常趋向于投机主义，另外一些偏保守。”
金融的本质是控制风险。上海恒生聚源数据服务有限公司副总经理樊宏伟表示，大模型落地金融实现商业化，必须解决技术成熟度、商业模式设计和组织设计三大挑战。企业在推动新技术应用过程中，要在市场关注度和技术成熟度之间找到最佳平衡点，如果等到技术成熟后企业再投入，就错过了机会窗口。
蔚赵春认为，大模型落地金融要解决四大问题：一是合规性，金融是强监管行业，任何新技术的应用都要满足监管要求，生成式人工智能算法和大模型只有在备案以后才能真正对客服务，在对客服务时也有明确要求，要标注“人工智能生成”。二是安全性，如果幻觉问题不能彻底避免或消失，大模型落地金融就存在风险，与此同时，在涉及用户敏感数据的问答时，大模型存在泄漏隐私数据风险。三是解释性，金融是逻辑性强的行业，数据处理结果要求准确，但大模型的推理知其然不知其所以然，解释性差，影响准确性。四是经济性，大模型更新速度越来越快，对算力、数据的要求越来越高，金融机构落地大模型还要考虑成本，“有时候小模型的效果不一定比大模型差。大模型和小模型的配合也会起很大作用，比如舆情分析、财务异常识别等。”
陈玮同样认为，通用大模型的可解释性在金融行业非常弱，“同一个金融问题隔两天去问GPT-4，它的回答不一样，可解释性是大模型的大问题。这就是为什么金融行业要在通用大模型之上要建立专属知识库，用行业知识库和场景知识库确保答案是可预期的。”陈玮表示，从行业大模型到场景大模型，领域更细分，模型数量更少，模型质量有待提升。
加大校企联动加速培养跨界人才
“创新不是一个完全从0到1到N的过程，创新成果最终还是要回到成熟业务里，提升效率。”陈玮表示，前沿技术落地产业需要一个融合的过程，“懂技术的人得懂金融行业的具体业务才能解决问题，懂金融的人要大概知道科技能帮你解决什么问题，融合需要时间。”但眼下，在保险行业，普遍存在懂保险知识的人不理解科技的发展，而技术人才不屑于了解真正要解决的问题的本质。
融合意味着跨界。叶广楠说，金融科技领域所要的人才背景要更加多元化。目前我国金融人才多是经济、金融专业出身，但无论是学理科还是学文科，都需要对人工智能有基本理解。“在金融行业，既然我们迎来了大模型时代，迎来了Agent，可能会影响各种各样的工作，对于新一代金融科技从业者来说，应该具备多元化、交叉性的背景。”
复旦大学计算机学院和金融科技研究院立志培养金融科技复合型人才，补充到金融行业的从业者空缺中，源源不断输送人才。“我们和中电金信、达观都成立了校企联合实验室。在联合实验室框架下，我们希望本科生、硕士研究生、博士研究生在还没踏入社会前，就在校企联动中了解第一线的产业应用，把在学校学到的各种各样的知识充分发挥出来。”叶广楠表示，要做好产学研深度联合、联动。
过去两周，刘华每周都要花两个下午面试优培生，他发现，来面试的候选人中，脱颖而出的恰恰是具有跨界、跨学科联想能力的学生，这些能力是企业最看重的。刘华说，“随着技术的发展，知识可能是最没有价值的，芯片植入大脑后，脑机结合，人瞬间拥有人类积攒五千年的知识。对未来异想天开的创新精神在我看来非常重要，也是人区别于机器最重要的所在。”
“AFAC2024金融智能创新大赛的关键目标旨在以赛促创，用科技解决金融场景中的真实问题，同时培养跨学科人才。我们希望通过蚂蚁集团多年来在金融科技领域的技术、人才、平台资源积累和优势，推动金融科技行业发展。”此次大赛执行委员会主席李晖表示。