人工智能+金融，是赋能还是颠覆？

最近，中国版ChatGPT——百度文心一言走向市场，掀起了一波人工智能热潮。随着国内众多金融机构相继接入文心一言，未来人工智能将会给金融业带来哪些变局?

提升金融服务精准度和效率

近日，中国工商银行联合鹏城实验室、清华大学、中国科学院、国内头部科技企业等，研制投产自主可控的人工智能金融行业通用模型。据悉，与以往相关模型相比，这一通用模型具有更丰富的通用知识、更强的学习与推理能力以及海量的金融专业知识，可以更好地降低人工智能应用成本、缩短研发周期、提升识别准确率。

目前，该模型已被应用于多个业务领域，取得了良好的应用效果。在客户服务领域，工商银行应用该模型支撑智能客服接听客户来电，显著提升了对客户来电诉求和情绪的识别准确率，能够更精准有效地响应客户需求，并且可以大幅缩减维护成本。在风险防控领域，工商银行实现了对工业工程融资项目建设的进度监控，监控精准度提升约10%，研发周期缩短约60%。在运营管理领域，模型的应用可以智能提取期限、利率等信贷审批意见书的核心要素，提升了信贷审批效率。

工商银行相关人士表示，随着人工智能技术与金融业融合程度不断加深，催生了智能金融新业态，引发了用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革。从发展趋势看，智能金融应用整体呈现出规模持续扩大、穿透力度持续深化以及助力践行新发展理念的特点，在局部领域呈现增长态势。如反欺诈和对话式人工智能的市场应用覆盖率从2020年末的10%和8%分别增长到了2021年末的31%和28%。从应用场景来看，银行保险机构在产品创新、客户营销、运营管理、风控合规、生态合作等领域，积极探索挖掘智能金融新场景新模式，持续推动标杆案例规模化应用。

“鉴于我国人工智能领域积极向好的产业政策、良好的技术基础、广阔的应用市场，未来将涌现出更多中国版ChatGPT技术应用走向市场。”上述人士认为。

众安保险相关技术负责人认为，ChatGPT类大语言模型相对于之前用户接触到的人工智能技术，最大的不同是它本质上是一种“交互界面”的升级。对金融行业而言，这类技术给客户和企业带来智能化服务体验的提升。比如同样是智能客服，目前大部分AI技术的优势是做到7x24全年无休大规模服务，解决的是效率问题，但体验上相对于人工其实是降级的;但基于ChatGPT类技术提供的“触类旁通”的连接能力，完全有可能做到类似“高级顾问”的服务效果。更重要的是，这类体验升级可以基于同一个模型框架下，在多个业务场景快速复制。

“金融业是数据驱动的行业，所以人工智能技术不管是精细化营销做增量，还是精准风控做减损，或者是自动化营销提效能，都实实在在地带来了业务价值提升。”上述人士说。

力码科技联合创始人马经纬表示，在保险领域，人工智能在提高风险评估的准确性、客户服务体验流畅度和降低成本方面取得了明显的效果。传统的风险评估方式主要依靠经验和人工判断，往往存在主观性和不确定性，而人工智能技术可以通过大数据和机器学习算法，对客户的个人信息、历史数据和风险情况进行精细化分析，提高评估的准确性和可信度。

建立“人工智能+金融”生态是关键

相关资料显示，2022年人工智能项目愈加受到资本青睐，尤其是人工智能方面的融资数量明显增多。易观智慧院高级分析师陈晨表示，从目前以ChatGPT为代表的生成式AI所实现的跨越式进展来看，底层算法在逻辑推理方面的突破结合芯片算力的不断升级，人工智能未来仍然存在很大的价值可以挖掘，发展前景值得期待。

“金融行业在自主可控、数据安全、消费者权益保护等方面有很高的要求，在人工智能应用过程中仍然面临着可信度的核心挑战，包括金融业务对于模型的可解释性、公平普惠性、可追溯性等要求，以及在业技融合、人机融合深化的趋势下，如何设计和优化组织机制，建立完善的‘人工智能+金融’生态，是人工智能深入行业应用赋能的关键。”陈晨指出。

陈晨强调，人工智能未来的发展空间巨大，但也需要谨慎看待这一波融资热潮，要看到人工智能进入大模型时代背后的模型训练成本、应用成本巨大，不仅需要强大的技术能力，更依靠雄厚的资本支持，因此建立多层次的投融资体系将发挥关键作用。此外，人工智能发展政策层面的引导，还需要依靠市场合力驱动，构建政产学研用一体化的发展模式。

警惕潜在风险

目前，ChatGPT技术还存在一些潜在的风险和挑战，例如无法处理复杂的金融交易、缺乏透明度和监管风险。因此，在运用类ChatGPT人工智能技术时，金融机构需要特别加强风险和合规性管理。

工商银行相关人士表示，从金融业来看，人工智能落地应用需关注以下几个方面：一是确保智能金融安全性和稳健性。智能金融模型的预期结果应该是可靠的，要随着时间的推移和内外部环境的变化而保持可靠。二是确保智能金融的公平性。这要求智能金融在使用个人数据时要合乎伦理规范，不能使用容易造成或恶化偏见的数据和方法。三是确保智能金融的可解释性和可理解性。能够在机构内部和与监管部门交流的过程中清楚论证。四是确保智能金融维持足够的透明度。金融机构能够保证智能金融模型维持对于受决策影响的主体的透明度，并提供适当的救济途径。五是建立智能金融的问责制。金融机构应当引入适当的政策、标准、程序，工具和培训，以实施对智能金融的有效治理。

“一方面，金融有很多场景都可以通过AI技术带来业务价值，这个增量和技术投入是否匹配是决策的关键;另一方面，对于金融企业而言，应用新技术一个重要的考量因素是风控和信息安全。目前ChatGPT类技术发展迅速，但对于金融业来说，哪怕1%的风险都是难以接受的。因此，在实际场景中还需要一些外围的技术手段来构造安全防御措施。”众安保险相关技术负责人表示。

水滴公司AI负责人黄明星认为，人工智能、大数据等底层技术的发展，能够为保险行业数字化创新和探索带来新的想象空间，并与营销、理赔、客服、风控等保险业务的各个环节相结合。但在实际金融场景中，涉及用户个人信息和资金安全方面要做到依法合规。

马经纬表示，目前人工智能在保险行业中的应用已经取得了一定进展，但仍存在一些问题，比如数据获取问题。保险业涉及大量数据，这些数据可能存在不规范、不完整和不准确的情况，这就会影响人工智能的应用效果。还有隐私和安全问题。在使用人工智能时，保险公司需要处理大量的客户数据，这些数据可能包含个人隐私信息，需要确保这些数据的安全性，防止被恶意利用。此外，在使用人工智能时，客户可能会担心自己的利益受到侵害，保险公司需要积极沟通，向客户解释人工智能的作用，以增强客户的信任。

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文章来源：//www.profoottalk.com/2023/0417/6156.shtml