今天小編分享的理财經驗：2023金融大模型報告，歡迎閲讀。
從 " 互聯網 +" 到 " 大模型 +"，金融機構的智慧交易正邁入新 " 軌道 "。為提升科技對業務的支撐能力，銀行、保險、各類機構開始傾向利用大模型技術，構建 " 智慧大腦 "，助力交易業務提升工作效率、降低成本。在近日的調研中，亦有金融機構人士向北京商報記者坦言，将适時推進更新技術棧和 AI 技術能力，打造大模型示範應用 " 燈塔 "，為交易業務賦能。通過大模型的助力，未來金融服務的效能将有望得到進一步提升與飛躍。
多點開花
以大模型為代表的新一代人工智能技術逐漸成為數字經濟新的增長點，一場大模型之戰正在打響。作為 AIGC 應用的主戰場，在金融機構投研決策、數據分析、智能互動等交易業務領網域已湧現出多個大模型應用。
觀察機構應用大模型的情況，會發現大模型在多方面都能發揮出巨大作用。度小滿 CRO 孫雲豐此前在公開場合介紹，" 公司對大模型的探索是全價值鏈的，從營銷獲客到運營再到風控和決策服務，甚至包括信息回收等領網域。結合 AI 技術、引擎決策等技術能夠解決哪些問題，正是我們現在往前摸索、往前走的 "。
在金融交易領網域，大模型亦極具想象空間，在銀行業務中台，大模型的分析能力可以為交易業務提供全流程自動化場景，例如通過應用大模型的關鍵信息提取、智能文本生成、上下文聯想、多輪對話等核心能力和特點，重塑金融市場核心交易業務流程。在交易研判階段，使用大模型技術，提升投融資方案計劃的制定能力；在交易執行階段，通過人機對話式的交易管理，提升自有資金運用的擇時和擇期效率，并以此擴大投融資的規模與交易收益。
在私募量化蓬勃發展的今天，大模型也擁有廣闊的應用場景。基金公司可利用大模型将運營數據、新聞輿論、分析師數據等有機結合，使得機構對宏觀、行業、資金走勢、公司财務有更深入理解。疊加智能的優勢，大模型在數據組合構建、市場跟蹤、輔助交易等方面都具有重要價值。
正如江蘇蘇寧銀行首席信息官黃進所言，" 對于 AI 大模型在業務場景的應用順序，我們會堅持一個原則，就是會将大模型技術優先應用在那些能幫助銀行切實解決金融服務痛點的場景，我們引入大模型技術絕不會為了‘趕潮流’，而是要求它能真正解決銀行業務發展的實際問題 "。
" 智慧大腦 "
金融領網域作為數據密集型行業，是最适合大模型應用落地的場景之一。在調研過程中，有多家金融機構人士均向北京商報記者表達了将嘗試利用大模型技術，構建 " 智慧大腦 " 的願景。
作為服務回歸交易本源的發展戰略，以現金管理、供應鏈金融、貿易金融、跨境金融為核心的交易業務，是銀行向輕資產經營模式轉型、提升綜合性價值創造能力的必由之路。一位股份制銀行科技創新部門負責人透露，該行将打造大模型示範應用 " 燈塔 "，助力交易業務提升工作效率。
有基金公司人士展望，大模型在提升現有解決方案能力邊界、企業級知識應用解決方案、更自由的自然語言互動的能力将逐漸顯現，可以通過專業的服務商進行前期數據優化和專業模型搭建，建立并使用屬于金融領網域自身的大語言模型。
目前對于金融行業交易領網域而言，大模型落地場景廣泛，無論是日常工作中的自然語言處理和文本分析，還是相對復雜的交易策略都有涉及。中關村物聯網產業聯盟副秘書長、專精特新企業高質量發展促進工程執行主任袁帥在接受北京商報記者采訪時表示，" 大模型可以自動化和智能化地執行交易過程，包括自動識别交易機會、自動下單、自動調整持倉等。通過大模型技術，金融機構可以更加快速、準确地執行交易，提高交易效率和準确性。大模型可以更好地融合金融領網域的專業知識，包括投資分析、風險管理、資產定價等。通過與金融專家的合作和集成，大模型可以更加精準地把握市場趨勢和風險，提高金融機構在投資決策和市場分析方面的競争力 "。
在北京市京師律師事務所合夥人律師盧鼎亮看來，通過大模型的助力，金融服務的效能将有望得到進一步提升與飛躍。通過大模型分析資金流、信息流、合同要素、擔保物信息、行為習慣信息、物流商流信息等，将能夠為金融機構提供快速、智能、全面、安全、可控的解決方案。
路在何方
不過由于各個機構間的數字化能力參差不齊，對大模型的需求各不相同，再加上金融領網域數據的敏感性，也使得大模型在金融領網域的建設并非一蹴而就。
有觀點認為，大模型更适合總結過去存量的信息，在預測未來的有效性上仍在探索階段。
在大模型商業化落地存在的風險和挑戰方面，中銀金融科技有限公司總裁唐嘯便提及了數據時效性、決策穩定性的問題。
在唐嘯看來，金融大模型的訓練依賴于已有的數據，這種依賴性會導致模型訓練和預測存在明顯的滞後性。這種滞後性可能使大模型無法及時反映外部環境的動态變化，影響決策的穩定性和準确性。另一方面，即使有了高質量的訓練數據，因為模型結構、解碼算法、暴露偏差等原因，大模型仍可能出現幻覺現象，無法做到每一份決策都穩定、精确。
一位股份制銀行有關人士坦言，" 金融大模型的落地必須要做好數據與算力的基礎建設、模型選型及訓練微調、數據安全與隐私保護等多項前置工作，只有将這些做好，方能真正發揮大模型在金融領網域的應用價值 "。
在交易決策和量化投資等交易業務層面，大模型技術仍存在許多挑戰。
袁帥表示，大模型技術當前無法完全滿足金融場景的特定需求。通用模型的能力可能不能準确地把握金融市場的動态和變化，這可能會對投資決策的準确性和時效性產生負面影響。另外，大模型可能會對一些不相關的信息進行過度拟合，從而產生一些 " 幻覺 " 結果，這對投資決策的準确性是有害的。此外，大模型技術還可能存在可解釋性不足的問題。對于一些復雜的金融市場現象，大模型的輸出可能非常復雜，難以解釋，這可能會影響投資者對模型的理解和信任度。大模型技術還可能存在隐私保護和合規性問題。
袁帥表示，整體來看，在使用大模型技術時，金融機構需要充分考慮這些挑戰，并采取相應的措施來應對。這包括但不限于建立合适的模型評估機制、提高模型的精度和可解釋性、加強數據的安全性和合規性等。
北京商報記者 宋亦桐
