近日，由北京金融街服務(wù)局和北京立言金融與發(fā)展研究院聯(lián)合主辦，國(guó)家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室金融科技研究中心、金融科技 50人論壇學(xué)術(shù)支持的金融街論壇系列閉門(mén)會(huì)之“AI 智能體賦能數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展”在京舉辦。
本次研討主題緊扣政府工作報(bào)告中提出的“支持大模型廣泛應(yīng)用”要求，以及央行在科技工作會(huì)議中強(qiáng)調(diào)的“安全穩(wěn)妥有序推進(jìn)人工智能大模型等在金融領(lǐng)域應(yīng)用”的政策部署。大模型，尤其是智能體的進(jìn)一步發(fā)展，正深刻改變金融業(yè)的運(yùn)營(yíng)方式和業(yè)務(wù)流程，為金融行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)升級(jí)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。來(lái)自中國(guó)工商銀行、中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、中國(guó)民生銀行、北銀金科等眾多金融機(jī)構(gòu)相關(guān)負(fù)責(zé)人參會(huì)，神州信息數(shù)據(jù)研發(fā)中心總經(jīng)理李慶剛代表公司參會(huì)并發(fā)言。
針對(duì)AI智能體在金融領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展和業(yè)務(wù)應(yīng)用，李慶剛表示：從技術(shù)維度看，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)將轉(zhuǎn)向以決策為中心的架構(gòu)。隨著AI編程以及多智能體技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)決策能力相較傳統(tǒng)方式實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。7月11日，谷歌收購(gòu)了Windsorf，以增強(qiáng)其AI編程和智能體技術(shù)能力；7月16日，Anthropic發(fā)布了Claude多智能體金融分析解決方案，通過(guò)MCP Connector整合了標(biāo)普、FactSet等外部權(quán)威金融數(shù)據(jù)，并融合了Databricks的大數(shù)據(jù)處理能力與Palantir的AI驅(qū)動(dòng)平臺(tái)能力，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成、分析與快速?zèng)Q策。然而，金融機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)架構(gòu)（包括存算能力、數(shù)據(jù)洞察能力、建模能力等）難以適應(yīng)以決策為中心的新要求，亟需新一代一體化平臺(tái)能力，以滿足決策導(dǎo)向的架構(gòu)體系需求。
從業(yè)務(wù)維度看，智能工作流將迎來(lái)快速發(fā)展，未來(lái)銀行的競(jìng)爭(zhēng)可能演變?yōu)橹悄荏w間的競(jìng)爭(zhēng)。今年3月，IBM商業(yè)價(jià)值研究院發(fā)布報(bào)告預(yù)測(cè)，智能工作流的應(yīng)用比例將從年初的3%提升至年底的25%。更為重要的是，領(lǐng)先銀行可能通過(guò)大模型將先進(jìn)業(yè)務(wù)實(shí)踐沉淀為企業(yè)知識(shí)庫(kù)，并以智能體為載體落地應(yīng)用，服務(wù)于業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)，從而形成強(qiáng)者恒強(qiáng)的格局。
關(guān)于大模型在金融業(yè)的應(yīng)用展望，李慶剛提出兩點(diǎn)建議：組織層面，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)設(shè)立專職實(shí)體機(jī)構(gòu)統(tǒng)籌推進(jìn)大模型與智能體發(fā)展，高效整合業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、算力等資源，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的有序釋放；行業(yè)協(xié)作層面，建議行業(yè)協(xié)會(huì)以“一表通”等標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)送數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)本體建模構(gòu)建行業(yè)知識(shí)庫(kù)，使其成為金融機(jī)構(gòu)數(shù)字資產(chǎn)的操作層，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同。
國(guó)家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任楊濤在致辭環(huán)節(jié)表示：隨著人工智能、大模型在行業(yè)的快速應(yīng)用和迭代，需要更多關(guān)注如何處理其未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，做好價(jià)值與場(chǎng)景的平衡。大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用要把握好風(fēng)險(xiǎn)底線，避免在長(zhǎng)期內(nèi)低估、短期內(nèi)高估人工智能應(yīng)用的挑戰(zhàn)。
第一，要推動(dòng)完善AI大模型金融應(yīng)用的制度和標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)前，大模型在國(guó)家層面的制度規(guī)則在不斷完善，但從整體來(lái)看，大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用仍存在一些制度規(guī)則的缺位。2024年5月21日，歐盟理事會(huì)正式批準(zhǔn)《人工智能法案》，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)層級(jí)的人工智能分層管理。其中，銀行和保險(xiǎn)的AI應(yīng)用被歸為高風(fēng)險(xiǎn)層級(jí)，需滿足一系列嚴(yán)格的透明度與合規(guī)要求。盡管該監(jiān)管政策存在一些爭(zhēng)議，但其分層分類(lèi)的監(jiān)管理念在某種程度上可以借鑒。例如，通過(guò)分級(jí)分類(lèi)策略幫助解決大模型的可解釋性問(wèn)題。在某些需要較高可解釋性的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)上，盡可能將黑箱背后的邏輯講清楚。而面對(duì)那些不需要太高可解釋性的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)，則不一定需要解釋原理，這就需要完善的制度和分級(jí)分類(lèi)管理加以支撐。
第二，要做好創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)與責(zé)任的明確與分擔(dān)。伴隨著數(shù)字化新技術(shù)的演進(jìn)，大模型等新技術(shù)的持續(xù)應(yīng)用為金融全產(chǎn)業(yè)鏈帶來(lái)重構(gòu)，原有金融機(jī)構(gòu)的邊界、金融業(yè)務(wù)的合作方式受到了顛覆式?jīng)_擊，這帶來(lái)了一些不確定性的風(fēng)險(xiǎn)積累。對(duì)此，要把握好創(chuàng)新與安全的蹺蹺板。關(guān)鍵在于明確潛在風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)各方參與者責(zé)任的有效分擔(dān)。例如，可借鑒美國(guó)跨部門(mén)監(jiān)管機(jī)構(gòu)聯(lián)邦金融機(jī)構(gòu)檢查委員會(huì)（FFIEC）的實(shí)踐，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則建設(shè)，推動(dòng)金融與科技融合過(guò)程中的參與主體各司其職、風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。
第三，要理性看待大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用的功能與價(jià)值。從技術(shù)角度來(lái)看，大模型的金融應(yīng)用逐漸體現(xiàn)出較高的靈活性和實(shí)用性，結(jié)構(gòu)小而精，向輕量化方向發(fā)展。在現(xiàn)實(shí)中，不同金融機(jī)構(gòu)的資源稟賦不同，在專業(yè)性、成本控制、價(jià)值追求方面存在差異。對(duì)于眾多小金融機(jī)構(gòu)而言，數(shù)字化時(shí)代的馬太效應(yīng)將會(huì)越來(lái)越突出。因此，金融行業(yè)在擁抱大模型的過(guò)程中，例如在Agent方面的布局，要避免一哄而上。要探索真正必要的數(shù)字化手段，短期內(nèi)降低預(yù)期，長(zhǎng)期持續(xù)穩(wěn)定健康發(fā)展。
第四，要提升監(jiān)管科技和智能監(jiān)管的能力。面對(duì)大模型對(duì)金融業(yè)務(wù)、金融產(chǎn)品、金融活動(dòng)帶來(lái)的深刻影響，需要提升智慧監(jiān)管能力、改善監(jiān)管流程的數(shù)字化水平。當(dāng)監(jiān)管部門(mén)擁有更多技術(shù)手段，就能有效實(shí)施穿透式監(jiān)管，減少對(duì)技術(shù)的擔(dān)憂。
第五，把握好金融科技倫理和金融科技的底線。2022年，中國(guó)人民銀行發(fā)布了《金融領(lǐng)域科技倫理指引》，對(duì)金融科技創(chuàng)新活動(dòng)的倫理底線加以約束。然而大模型的使用為原有的一般性倫理挑戰(zhàn)帶來(lái)了更多突出性問(wèn)題。因此，需要探索推動(dòng)倫理標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)，讓未來(lái)的應(yīng)用更加符合技術(shù)責(zé)任，解決信息真實(shí)性和金融安全等一系列倫理問(wèn)題。同時(shí)，進(jìn)一步地和當(dāng)前中國(guó)特色金融文化的建設(shè)結(jié)合起來(lái)。
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