探索應用場景、加強風險防範 釋放人工智能賦能金融業潛能

10月19日，在2024金融街論壇年會“AI+金融賦能數字金融新篇章”平行論壇上，多位行業專家就人工智能賦能金融行業發展的機遇與挑戰做出分析，並對金融業在與人工智能融合過程中應如何揚長避短做出探討。

業內人士認爲，要積極探索應用場景，通過實踐打磨和完善大模型能力。提升場景智能化水平，構建數字化、智能化金融生態體系。提升場景智能化水平，構建數字化、智能化金融生態體系。同時，針對AI黑箱特性導致的決策透明性問題，建議構建白盒模型，制定AI信息披露標準，增強決策透明度和可追溯性。

展望未來，“AI+金融”將與區塊鏈、雲計算等前沿技術深度融合，形成全新的金融基礎設施，重塑金融生態格局。AI賦能的普惠金融將突破地域、信用等壁壘，讓更多羣體享受到便捷、低成本的金融服務。

金融數字化轉型邁向智能化新階段

隨着生成式人工智能（AIGC）技術的迅猛進步，大模型對複雜文本和圖像的融合處理及分析能力持續增強，人工智能應用已經廣泛覆蓋互聯網、金融服務、製造業、交通運輸、教育醫療等各個領域，正在深刻重塑經濟社會生活的方方面面。

根據國際數據公司（IDC）的預測，到2027年，全球在人工智能系統的軟件、硬件和服務方面的銷售額將達到4000億美元。其中，金融業在這方面的支出將達到970億美元，複合年增長率爲29%。

“金融科技領域必將迎來新一輪的技術革命，推動金融數字化轉型邁向智能化新階段。”十三屆全國政協經濟委員會主任、原中國銀監會主席尚福林表示，人工智能所具備的更大規模的內容理解、更復雜的語義分析、更準確的預測結果等能力,在金融諮詢類、金融分析類等細分領域有廣泛的應用場景。

同時，人工智能技術理論上能夠實時分析海量的交易數據，利用大數據和機器學習算法對風險進行識別預測，在信貸、反欺詐、異常交易監測等領域，可以幫助提升風險防控的精度和效率。

中國移動副總經理張冬介紹，面向金融行業，中國移動打造了金融客服大模型、金融投融資大模型和金融安全大模型，爲提升金融服務的質量和效率、築牢金融安全防線貢獻更多數智力量。

在打造金融領域AI場景應用方面，張冬介紹，中國移動打造了智能投研、資產監管、風險評估和金融反欺詐等一系列高品質AI應用，落地了百餘個AI+金融示範案例，爲數字金融高質量發展注智賦能。“預計到2024年年底，將面向多個行業推出超60款AI產品應用。”他指出。

制定AI信息披露標準，增強決策透明度和可追溯性

人工智能賦能金融面臨的挑戰同樣需要重視。

尚福林認爲，通過複雜的算法和模型，輸出的結果可能難以解釋和追溯，增加了監管的難度，可能對金融穩定構成潛在威脅。同時，廣泛使用訓練有偏的信貸審批助手可能會導致金融領域風險評估和信貸決策的同質化，加速放大負面反饋循環，進而加劇金融脆弱性。

在不可預知風險方面，尚福林表示，人工智能工具是根據過去的數據進行訓練的，這些數據可能無法準確反映現實和預測未來，在市場出現異常波動時，模型可能無法及時發出預警信號。

中國銀行業協會首席信息官高峰也指出，大模型最大的問題就是認知偏差，存在潛在的風險，人類目前還未探究到從判斷式到生成式AI的理論根基和準確規律。

金融業在與人工智能融合過程中應如何揚長避短？尚福林建議，積極探索應用場景，包括但不限於風險管理、信貸審批、反欺詐等關鍵領域，通過實踐不斷打磨和完善大模型的能力。同時，通過智能算法和模型，不斷優化金融業務流程，構建數字化、智能化的金融生態體系，爲客戶提供更加便捷、智能的金融服務體驗。

要加強合作，共建生態。尚福林表示，加強金融機構、技術廠商之間的合作聯動，實現資源共享、優勢互補，構建有針對性的金融行業大模型，推動金融行業的技術創新和產業升級。降低應用門檻和成本，以大帶小，由強帶弱，不斷降低軟硬件使用成本，讓中小金融機構也能受益於先進技術，提升其市場競爭力，推動整個金融行業的均衡發展。

同時，要守住底線，保障安全。尚福林強調，要不斷完善金融數據的安全標準體系，加強法律法規體系建設，爲金融數據安全與隱私保護提供法律保障。通過人工智能技術，加強對金融風險的識別和預警。建立風險監測和預警機制，及時發現和處置潛在風險。

中國保險資產管理業協會黨委委員、副會長賀竹君也表示，針對AI黑箱特性導致的決策透明性問題，建議構建白盒模型，制定AI信息披露標準，增強決策透明度和可追溯性。

展望未來，賀竹君預見“AI+金融”將與區塊鏈、雲計算等前沿技術深度融合，形成全新的金融基礎設施，重塑金融生態格局。AI驅動的個性化金融服務將進一步普及，滿足消費者多元化、定製化的需求。AI賦能的普惠金融將突破地域、信用等壁壘，讓更多羣體享受到便捷、低成本的金融服務，這將是金融行業包容性發展的重要一步。

高峰則表示，需要關注智能向善、算力的集約化、合成數據使用等方向。