今天小編分享的理财經驗：大模型應用于金融行業面臨兩大挑戰，專家支招如何應對，歡迎閱讀。
中新經緯 8 月 1 日電 ( 魏薇 ) AI 是否會替代人類、中國金融機構對 AIGC 技術應用進展如何？在近日亞洲銀行家主辦的 2023 中國未來金融峰會上，多位與會嘉賓熱議 AI 和新興技術的應用對于金融行業帶來的影響。
英國上議院議員、科學技術特别委員會成員 Chris Holmes 爵士稱，他在英國上議院特别委員會中關注 AI、分布式賬簿技術等新興技術，并協助初創企業尋求發展與突破。他強調，人工智能是強大的工具，如何應用取決于人類自身。
盡管目前的經濟形勢和通脹情況給人們帶來了不少挑戰，但他強調，傳統銀行業應該積極應對與技術公司的競争，而不是消極避開。他認為，正确的決策和技術的應用可以使人們做得更好，而不是替代人類。
北京銀行董事長霍學文同樣認為，銀行業要緊跟產業變革的方向，深耕產業鏈、供應鏈，加強生态與生态的聚合，平台與平台的融合，客戶與客戶的結合，全面服務產業的轉型更新。他表示，當前各行各業都在加速數字化轉型，湧現出一大批高科技、高成長、高質量的新經濟企業，這些企業代表着新的生產力、新的風向标、新的動力源，為經濟轉型更新注入不竭的動力和活力。
對于近來讨論火熱的大模型在金融行業的使用，Synectify 聯合創始人兼 CEO Peter D. Finn 談到，大語言模型現在有沙箱黑洞的問題，" 雖然你在電腦上可以用上它，但是你卻不知道它背後是如何運作的 "。而且現在也得到驗證，這些模型穩定性有待提高。另外還有不透明問題非常嚴重，人們很難理解這些模型如何運作，所以其結果的可靠性以及一致性難以保證。
" 未來的方向更多會是專業語言模型，體量更小，培訓的訓練範圍更窄，它和 ChatGPT 相比，可能輸出時語言上沒那麼花哨，但是在一些具體狹義的業務背景之下它可能會更可靠。"Peter D. Finn 說。
全球暢銷書作家 Theo Priestley 則提到了數據質量的重要性，他指出，對于生成式人工智能，尤其是在銀行業人工智能的應用關鍵還是數據質量，除非百分之百地相信數據質量是匹配用戶生成式 AI 的應用，不然很難去實現既定的目标。
Peter D. Finn 進一步指出，不光要考慮數據和用于編程的數據，在機器學習過程中，生成式人工智能中需要有人的參與，需要人參與到訓練過程中，人在這個環節中同樣重要。
談到 AI 在金融機構的使用進展，華瑞銀行業務總監劉罡介紹，AI 在金融機構裡應用得越來越廣，很多機構都在嘗試，機器人客服替代人工客服已經是過去式，華瑞銀行現在做到機器人客服和人工客服疊加，人加機器、人配機器的模式越來越廣泛地應用。" 在機器人和客戶電話溝通過程中，人在後面聽着，當機器人無法回答客戶的問題時，人工會立刻介入，回答完之後讓機器人繼續服務。"
馬上消費金融科技創新發展部總經理赫建營同樣表示，目前公司已經将 AIGC 技術投入實際使用，賦能智能營銷、智能客服等金融業務環節，大多數人機對話都是自動生成，而且在特定情況下實現了人機無縫銜接。" 這在一方面控制了成本，另一方面 AI 和心理學的結合緩解了客服的精神壓力。"
展望未來，赫建營認為，由于 AIGC 的興起與 ChatGPT 有關，因此營銷對話模式最先得到普及和應用，接着是客服，将來所有的金融業務都會為 AIGC 重做一遍。
天翼電子商務風險管理部總經理張榮燕則認為，人工智能還可能在兩方面看到效果：一是在反洗錢領網域，AIGC 可以幫助機構在了解客戶的基礎上，更高效、快速地生成客戶信息，做客戶盡職調查；另一方面在風控領網域，可以進一步運用 AIGC，進一步提升風控的效率和判斷的準确性。
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責任編輯：羅琨 李中元
作者：郭晉嘉
