楊濤（中國社會科學(xué)院金融研究所研究員）
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伴隨ChatGPT在全球的快速應(yīng)用，我國也掀起了一輪AI創(chuàng)新浪潮。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至目前國內(nèi)已發(fā)布80多個擁有10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型，基于大模型的生成式AI成為各方關(guān)注的焦點(diǎn)。
其中，生成式AI在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，成為金融科技創(chuàng)新的熱點(diǎn)領(lǐng)域，金融機(jī)構(gòu)也積極進(jìn)行布局。如evident數(shù)據(jù)顯示，摩根大通今年2月到4月在全球招聘了3651個與人工智能相關(guān)的職位。
通常看，現(xiàn)有生成式AI大模型的參與者有三類，一是對標(biāo)ChatGPT基礎(chǔ)層，試圖打造基礎(chǔ)設(shè)施類通用大模型；二是側(cè)重中間層來打造行業(yè)大模型，與底層通用大模型合作共贏；三是基于通用大模型或行業(yè)大模型開發(fā)AI工具，落地具體場景應(yīng)用。
而就金融領(lǐng)域的應(yīng)用看，生成式AI已經(jīng)在幾個層面逐漸展現(xiàn)其價值。一是在提升面向客戶的服務(wù)能力方面，可為金融機(jī)構(gòu)員工的專業(yè)化營銷、渠道維護(hù)提供支持；二是在改善機(jī)構(gòu)工作流程與效率方面，可進(jìn)一步提升業(yè)務(wù)鏈條智能化與辦公模式自動化；三是在文本處理方面，對于金融機(jī)構(gòu)的一般文本、專業(yè)合規(guī)文件及業(yè)務(wù)所需的信息，都能夠更低成本、高效地提供技術(shù)支持；四是對金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了IT支持，其代碼生成功能提升了IT基礎(chǔ)工作的效率。
雖然金融機(jī)構(gòu)對于生成式AI大模型的長遠(yuǎn)意義都高度重視，但短期內(nèi)的實(shí)際需求仍具有差異性。具體看，大型銀行的資源與實(shí)力較強(qiáng)，通常希望提前進(jìn)行大模型布局，為AI的長期應(yīng)用做好算力準(zhǔn)備。就中型銀行而言，有的試圖推動數(shù)字中臺升級，實(shí)現(xiàn)更好的自動化與智能化，強(qiáng)化各信息系統(tǒng)的一體化、集成化水平，提升數(shù)字內(nèi)容管理和運(yùn)營能力；有的則期望生成式AI給業(yè)務(wù)帶來突破性應(yīng)用，真正提升機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新力與盈利能力。對小型銀行來看，由于缺乏足夠的資源支撐，則更多是希望通過與技術(shù)企業(yè)的合作，來為數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定更好的基礎(chǔ)設(shè)施“底座”。
應(yīng)該說，ChatGPT已經(jīng)使AI走到新拐點(diǎn)，而根據(jù)麥肯錫2022全球AI調(diào)研報(bào)告，我國AI使用率暫時落后于全球平均水平，迫切需要利用大模型賦能產(chǎn)業(yè)。金融業(yè)作為經(jīng)濟(jì)社會健康運(yùn)行的“基石”之一，也是特殊的信息處理行業(yè)，完全應(yīng)該抓住機(jī)會、創(chuàng)造條件，利用AI來推動自身高質(zhì)量發(fā)展，使得服務(wù)更加高效、便捷、有溫度。對此，需直面生成式AI大模型面臨的如下挑戰(zhàn)。
一是數(shù)據(jù)保障。生成式AI預(yù)訓(xùn)練大模型的快速發(fā)展，需要高質(zhì)量、大規(guī)模、多樣性的數(shù)據(jù)集，其在金融業(yè)的應(yīng)用更需要豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)支撐。目前國內(nèi)雖然數(shù)據(jù)資源豐富，但由于數(shù)據(jù)挖掘、治理、交易等都存在不足，使得中文優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集仍然稀缺。金融業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)雖然優(yōu)于多數(shù)行業(yè)，但也存在非標(biāo)準(zhǔn)、碎片化、分割化的問題。由此，迫切需要推動數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)要素、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的優(yōu)化升級。
二是算力保障。當(dāng)前，我國AI算力規(guī)模已居于全球前列，但算力質(zhì)量仍有待提升。尤其是2022年7月美國眾議院通過《芯片與科學(xué)法案》，又持續(xù)對AI領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)和硬件實(shí)施面向我國的出口管制，對于生成式AI大模型的算力“上限”沖擊較大。因此，如何提升國內(nèi)算力的創(chuàng)新能力和適應(yīng)性，以及改善國際科技貿(mào)易環(huán)境，都是題中應(yīng)有之義。
三是產(chǎn)業(yè)政策保障。網(wǎng)信辦已發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》，意味著我國進(jìn)入“生成式AI”立規(guī)新階段。未來既要注意遵循國際共識，對其發(fā)展設(shè)置風(fēng)險原則與底線，也要防止政策與規(guī)則過于超期反而阻礙技術(shù)進(jìn)步，同時避免對創(chuàng)新責(zé)任的泛化、技術(shù)路線的低效約束等，真正以政策“護(hù)航”來抓住新技術(shù)革命機(jī)遇。
四是行業(yè)監(jiān)管保障。當(dāng)AI在金融領(lǐng)域應(yīng)用時，更需關(guān)注大模型的可審計(jì)性、可解釋性等難題，以及參與金融活動引發(fā)的風(fēng)險特征變化、數(shù)據(jù)保護(hù)、責(zé)任分擔(dān)、合規(guī)邊界等問題。同樣，生成式AI在可信性方面的不足，以及可能給金融詐騙帶來的“魔高一丈”，都給金融應(yīng)用帶來新的挑戰(zhàn)。當(dāng)然，在多國金融監(jiān)管者都持觀望態(tài)度時，如果我國能夠處理好效率與安全的監(jiān)管“蹺蹺板”，將促使生成式AI成為完善金融服務(wù)實(shí)體的強(qiáng)大助力。
