來源：睿見Economy

　　2023年12月 20-21日，由中關村金融科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟,、中關村互聯(lián)網(wǎng)金融研究院舉辦的“2023中關村論壇系列活動——第11屆數(shù)字金融大會”在中關村展示中心舉辦,。

　　大會以“強化數(shù)字技術賦能 推動金融高質量發(fā)展”為主題，圍繞數(shù)字金融發(fā)展趨勢,，聚焦數(shù)字技術在銀行,、保險等金融業(yè)中的新技術、新業(yè)態(tài),、新模式,。以深化數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和金融數(shù)字化為主線，打造一流數(shù)字金融生態(tài)圈,，積極促進政產(chǎn)研學跨界合作,，助力金融業(yè)高質量發(fā)展。

　　中央財經(jīng)大學中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟研究院副院長,、教授歐陽日輝12月20日出席并發(fā)表主題為“生成式人工智能與金融業(yè)深度融合的理論機理與應用場景”的演講,。

　　歐陽日輝指出，作為一種新型生產(chǎn)方式,，生成式人工智能具有互補性、智能性,、融合性,、創(chuàng)造性的技術經(jīng)濟特征。他表示,，生成式人工智能與金融業(yè)深度融合的機理一是互補性與賦能效應,，從價值創(chuàng)造邏輯，生成式人工智能在金融業(yè)會產(chǎn)生“替代人”和“賦能人”兩種效應,。二是智能性與規(guī)模經(jīng)濟效應,，人工智能提升數(shù)據(jù)處理效率和資源配置效率，擴大了金融機構業(yè)務規(guī)模,。三是融合性與范圍經(jīng)濟效應,。四是創(chuàng)造性與飛輪效應。生成式人工智能與金融業(yè)深度融合需要以技術為基礎,，以數(shù)據(jù)為核心,，以算力為支撐，以算法為驅動,，以規(guī)則為保障,。

　　歐陽日輝針對提升人工智能技術與金融業(yè)間的互適性提出以下建議：第一，加大算法研發(fā)投入,，強化專業(yè)模型和智能模型研發(fā),，提升金融大模型的適用能力。第二,，注重數(shù)據(jù)儲備和安全問題,，提高金融機構運用人工智能生成式服務的質量。第三,，堅持以人為主,，謹防過度依賴人工智能。

　　以下為演講實錄：

　　各位專家,，各位企業(yè)家,，朋友們，大家上午好,！今天,，我演講的主題是《生成式人工智能與金融業(yè)深度融合的理論機理與應用場景》

　　大型語言模型和生成式人工智能是當今最新、最重要的技術進步之一,。隨著以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術應用的突破,，生成式人工智能正與醫(yī)療、教育、工業(yè),、金融等行業(yè)快速融合,。生成式人工智能與金融業(yè)的結合格外引人注目，領先者已經(jīng)開始將生成式人工智能引入業(yè)務場景,，大模型在金融行業(yè)的應用進程正在加快,。例如，中國農業(yè)銀行推出ChatABC,，郵儲銀行,、興業(yè)銀行等積極接入“文心一言”大模型平臺；馬上消費金融公司發(fā)布“天鏡”大模型,。

　　隨著人工智能技術在金融業(yè)中的深度應用以及各國政府的推動,，學界從2016年開始深入研究人工智能在金融領域的發(fā)展。然而,，生成式人工智能與金融業(yè)發(fā)展的關系是什么,？亟待學界作出回答,。

　　一,、生成式人工智能及其技術-經(jīng)濟特征

　　（一）生成式人工智能概念辨析

　　當下,，已有文獻把Generative Artificial Intelligence（Gen AI）和Artificial Intelligence Generated Content（AIGC）都翻譯成“生成式人工智能”,。Gen AI和AIGC是有區(qū)別的。我講的生成式人工智能對應英文的Gen AI,，指基于機器學習和人工智能技術,，通過算法、模型,、數(shù)據(jù),、規(guī)則自動生成文本、圖片,、聲音,、視頻、代碼等內容的新型生產(chǎn)方式,。

　　生成式人工智能是一種新型生產(chǎn)方式,。機器崛起正在深刻地改變人類的生產(chǎn)方式，“機器類人化”現(xiàn)象成為機械機器向智能機器發(fā)展的顯著特征,。

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　　作為一種新型生產(chǎn)方式，生成式人工智能具有互補性,、智能性,、融合性、創(chuàng)造性的技術—經(jīng)濟特征。

　　1．互補性,。人工智能對經(jīng)濟社會的影響,，從決策式人工智能強調替代性走向互補性。生成式人工智能必將對其他技術要素,、資本要素,、勞動要素持續(xù)深入發(fā)揮互補效應，不斷強化技術對經(jīng)濟社會發(fā)展的支撐作用,。

　　2．智能性,。智能的核心問題為“是不是”+“該不該”+“好不好”的混雜組合問題。新一代人工智能,，探索人-機-環(huán)境對決策的影響,，進一步構建基于理性和感性混合驅動的計算機模型，實現(xiàn)人機混合智能決策,。

　　3．融合性,。生成式人工智能表現(xiàn)出了融合性特征,。一方面,，生成式人工智能是多種技術的融合和集成應用。另一方面,，生成式人工智能與行業(yè)用戶深度融合,。在中觀和宏觀層面,，生成式人工智能賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推動不同產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展,。

　　4．創(chuàng)造性,。人工智能具有替代人類腦力工作的創(chuàng)造性特征，可以生產(chǎn)出額外的知識,，增加人類整體智慧總量,，能“活化”潛在的關聯(lián)產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造出眾多新興業(yè)態(tài),，開辟嶄新的經(jīng)濟增長空間,。

　　生成式人工智能所表現(xiàn)的技術-經(jīng)濟特征是其與金融業(yè)深度融合的基礎。在這一融合過程中,，不僅表現(xiàn)在替代人力勞動,、編碼行業(yè)知識、整合多維數(shù)據(jù),、發(fā)現(xiàn)潛在知識,、軟件定義產(chǎn)品等方面，而且能實現(xiàn)對要素尤其是數(shù)據(jù)要素的創(chuàng)造,，提升金融業(yè)務智能化水平,，通過“組合式創(chuàng)新”促進金融業(yè)業(yè)態(tài)和模式創(chuàng)新,。從產(chǎn)業(yè)鏈的角度，生成式人工智能包括基礎層,、模型層和應用層,。

　　二、生成式人工智能與金融業(yè)深度融合的機理

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　　從價值創(chuàng)造邏輯,，生成式人工智能在金融業(yè)會產(chǎn)生“替代人”和“賦能人”兩種效應。金融業(yè)未來主流崗位是人機協(xié)作,，生成式人工智能從“替代人工”轉變?yōu)楦永硇缘刭x能人工“提高效率”,，從“服務外部客戶”轉變?yōu)椤百x能內部員工”，互補性產(chǎn)生的賦能效應增強,。

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　　人工智能提升數(shù)據(jù)處理效率和資源配置效率，降低了金融機構的營運成本,，改善客戶服務效率,，擴大了金融機構業(yè)務規(guī)模?；臃绞降母淖?，既解決了金融機構面臨的供給不足、門檻高,、信息不對稱,、風險評估難等問題,，又通過智能咨詢,、智能借貸、智能客服等服務創(chuàng)新創(chuàng)造了市場需求,。

　?。ㄈ┤诤闲耘c范圍經(jīng)濟效應

　　人類社會正在進入人機協(xié)同、跨界融合,、共創(chuàng)分享的智能時代,。生成式AI技術為金融用戶提供更豐富和更便捷的交互體驗，生產(chǎn)式人工智能重塑金融行業(yè)的價值鏈條,，提升用戶體驗,。比如，生成式人工智能可以利用條件生成網(wǎng)絡,、文本生成和圖像生成等技術,，模擬不同的保險場景，生成適合消費者的個性保險方案,，提升客戶體驗和滿意度,。

　　（四）創(chuàng)造性與飛輪效應

　　短期來看，生成式人工智能的商業(yè)價值是提升效率,。中長期而言,，生成式人工智能的價值在于改變了金融機構生成和使用數(shù)據(jù)洞察的方式，實現(xiàn)傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)和模式的突破,，重構金融業(yè)務模式和提升金融機構創(chuàng)新能力,。

　　三、生成式人工智能與金融業(yè)深度融合的條件與場景

　　生成式人工智能在金融領域的應用,，國際金融機構有兩種態(tài)度,。以美國銀行、花旗集團和高盛等大銀行為代表,，出于防止數(shù)據(jù)泄漏等顧慮,，限制員工使用ChatGPT。一些金融機構則積極探索和嘗試使用生成式人工智能,?？傮w而言，應該持謹慎而樂觀的態(tài)度,，有所為有所不為,，在應用場景中不斷積累經(jīng)驗。

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　　生成式人工智能與金融業(yè)深度融合需要以生產(chǎn)式人工智能技術的成熟和數(shù)字基礎設施的完善為支撐,，在數(shù)據(jù)及其保護規(guī)則的保障下通過算法驅動業(yè)務創(chuàng)新。

　　1．以技術為基礎,。大多數(shù)技術產(chǎn)品和服務在未來會融合生成式AI的能力,；生成式 AI 將在行業(yè)垂直領域、科學發(fā)現(xiàn)和技術商業(yè)化方面快速發(fā)展,。

　　2．以數(shù)據(jù)為核心,。生成式人工智能和金融業(yè)融合是圍繞數(shù)據(jù)這一核心來展開的，目前金融機構大多采用事后決策,、間接決策,，在大模型場景下，金融機構有可能進行實時決策,，讓業(yè)務人員直接面對消費者多樣化的需求,，構建更加人性化、用戶體驗更好的金融產(chǎn)品,，及時調整交易過程,。

　　3．以算力為支撐。沒有算力人工智能便無法實現(xiàn)復雜的計算和迭代,，提供高性能,、低成本,、綠色的計算能力是人工智能和金融深度融合的支撐，算力和相關的配套設施決定了人工智能所能達到的金融匹配最大高度,。

　　4．以算法為驅動,。算法是金融科技解決問題的具體方法，生成式人工智能與金融深度融合的核心驅動力未來將主要依靠算法層面的突破與創(chuàng)新,。

　　5．以規(guī)則為保障,。生成式AI在訓練過程需要大量數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)收集,、使用,、披露亟待建立合規(guī)要求，需要開發(fā)負責任的人工智能模型,，行業(yè)既需要增強隱私計算等技術的應用,，又應建立相關規(guī)則，確保生成式AI合規(guī)發(fā)展,。

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　　實踐中，人工智能在金融業(yè)務的應用場景覆蓋的廣度不斷向外拓展,，商業(yè)銀行在智能營銷,、智能識別、智能投顧,、智能風控,、智能客服方面的應用不斷豐富。ChatGPT在股票市場,、風險管理,、金融知識普及、金融學術研究等方面體現(xiàn)出價值,，已落地若干應用,。

　　生成式人工智能與金融業(yè)融合剛剛起步，未來值得關注的方向有：

　　第一,，金融機構規(guī)模化應用生成式人工智能應該明確三種定位：創(chuàng)造者,，推動核心商業(yè)模式轉型,，重塑核心業(yè)務和/或面向客戶的方式，例如抵押評估,、直接客戶互動,；塑造者，聚焦幕后整合,，改變業(yè)務模式的應用程序,，例如虛擬專家,，前線培訓；使用者,，有針對性地提高生產(chǎn)力,，利用SaaS 解決方案，提高現(xiàn)有任務的效率或準確性,，例如編碼協(xié)助,、文案寫作、客戶協(xié)助,。

　　第二,，金融AI應用打通服務價值鏈，服務平臺化,。金融AI的應用將不再局限于單一的應用場景,，而是打通整體服務價值鏈，平臺型產(chǎn)品助力傳統(tǒng)金融機構,。

　　第三,，人機交互新突破提升用戶體驗，建設以自動化服務為代表的“智能客服”體系以及以“開放銀行”為代表的場景金融服務體系,。比如,，商業(yè)銀行運用生成式人工智能，實現(xiàn)線上線下多情景多層次的渠道網(wǎng)格覆蓋,，提升個性化服務能力和數(shù)據(jù)整合處理能力,，推進渠道建設，培育新的金融生態(tài),。

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　　金融行業(yè)具有資源密集、人力資本密集以及強規(guī)則,、強監(jiān)管等特性,。生成式人工智能可以提升金融服務的效率，但是,，金融行業(yè)有一定的準入門檻,，需要滿足合規(guī)、牌照和資本的要求,，這些特性決定生成式人工智能不可能完全顛覆金融行業(yè)傳統(tǒng)的范式,，只能是對金融行業(yè)進行多領域的賦能。

　　四,、問題與建議

　　目前,，生成式人工智能在金融領域的應用還處于初期階段，面對的困難和挑戰(zhàn)依舊不少,。比如,，金融領域大模型面臨著關鍵性任務和動態(tài)適應性,、個性化要求和隱私保護、群體智能與安全可信和基礎設施的能力四大難題待解決,。為此,，應針對性地提升人工智能技術與金融業(yè)間的互適性。

　　第一,，加大算法研發(fā)投入,，強化專業(yè)模型和智能模型研發(fā)，提升金融大模型的適用能力,。從金融垂類大模型的構建,，到具體金融場景的大模型應用，如信息管理,、智能推薦,、細分領域問答等，逐步形成系統(tǒng)化的“算法研發(fā)—細分領域—場景應用”的發(fā)展鏈,，充分發(fā)揮技術的互補性,、智能性、融合性,、創(chuàng)造性,，挖掘生產(chǎn)式人工智能在金融行業(yè)的深層價值。

　　第二,，注重數(shù)據(jù)儲備和安全問題,，提高金融機構運用人工智能生成式服務的質量。一方面,，推進數(shù)據(jù)匯聚共享和融合應用,，構建科學數(shù)據(jù)知識資源底座等語料庫和基礎數(shù)據(jù)集，支持開展行業(yè)和領域人工智能大模型的訓練,；另一方面,，應關注人工智能服務語料來源安全，加強數(shù)據(jù)安全災備體系的建設,，推動災備防控規(guī)范的形成,，盡快組織修訂、完善數(shù)據(jù)災備相關技術標準,、規(guī)范體系,。

　　第三，堅持以人為主,，謹防過度依賴人工智能。聚焦科技金融,、綠色金融,、普惠金融,、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融等業(yè)態(tài),，運用生成式人工智能促進商業(yè)模式創(chuàng)新,，著重推進金融服務管理由經(jīng)驗決策向基于數(shù)據(jù)驅動的決策轉變。金融機構發(fā)展生成式人工智能的正確態(tài)度是,，利用人工智能的優(yōu)點,，理性認識人工智能的局限，將人工智能視作人類能力的補充,，幫助金融機構以全新的方式理解消費者行為,。過度依賴人工智能，可能導致人類思維和實踐能力,、決策能力弱化,。