在數(shù)字化浪潮席卷全球的背景下,人工智能大模型正以前所未有的深度和廣度重塑各行各業(yè),金融業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心,其數(shù)字化轉(zhuǎn)型尤為引人注目。馬上消費(fèi)金融首席信息官蔣寧近期指出,金融業(yè)在擁抱大模型技術(shù)、尋求智能化躍遷的過程中,正面臨四個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn),并需聚焦于三大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破。
一、金融業(yè)大模型應(yīng)用的四大關(guān)鍵挑戰(zhàn)
- 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的嚴(yán)峻性:金融數(shù)據(jù)具有高度的敏感性和價(jià)值性。大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用涉及海量數(shù)據(jù)的匯集與處理,如何在充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的確保客戶隱私不被侵犯、商業(yè)機(jī)密不被泄露、符合日益嚴(yán)格的監(jiān)管要求(如《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》),是金融業(yè)應(yīng)用大模型的首要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的脫敏、加密、權(quán)限控制以及模型本身的隱私計(jì)算能力成為必答題。
- 業(yè)務(wù)精準(zhǔn)性與可靠性的高要求:金融業(yè)務(wù)關(guān)乎資金安全與市場(chǎng)穩(wěn)定,對(duì)模型的輸出結(jié)果有著近乎苛刻的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可解釋性要求。大模型固有的“幻覺”問題(生成不準(zhǔn)確或虛構(gòu)信息)、輸出結(jié)果的不確定性,與金融風(fēng)控、精準(zhǔn)營(yíng)銷、投資顧問等場(chǎng)景對(duì)決策可靠性的要求存在矛盾。如何提升大模型在金融垂直領(lǐng)域的專業(yè)性和事實(shí)準(zhǔn)確性,是規(guī)模化應(yīng)用的核心障礙。
- 合規(guī)與倫理風(fēng)險(xiǎn)的雙重壓力:金融行業(yè)是強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)。大模型的應(yīng)用可能涉及算法偏見、公平性缺失、責(zé)任界定模糊等倫理問題,同時(shí)也可能催生新型欺詐風(fēng)險(xiǎn)。如何將監(jiān)管規(guī)則、合規(guī)要求內(nèi)嵌于模型設(shè)計(jì)與運(yùn)行全流程,建立有效的倫理審查和風(fēng)險(xiǎn)隔離機(jī)制,確保人工智能的運(yùn)用是負(fù)責(zé)任、可審計(jì)、符合社會(huì)主義核心價(jià)值觀的,是金融機(jī)構(gòu)必須跨越的鴻溝。
- 投入成本與產(chǎn)出效益的平衡難題:大模型的訓(xùn)練、部署、迭代和維護(hù)需要巨大的算力、數(shù)據(jù)和人才投入。對(duì)于許多金融機(jī)構(gòu)而言,尤其是在當(dāng)前追求降本增效的背景下,如何評(píng)估大模型項(xiàng)目的投資回報(bào)率(ROI),找到既能創(chuàng)造顯著業(yè)務(wù)價(jià)值(如提升風(fēng)控效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)、創(chuàng)新產(chǎn)品),又能控制成本的可行路徑,是商業(yè)化落地面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。
二、實(shí)現(xiàn)突破需專注的三大關(guān)鍵技術(shù)
面對(duì)上述挑戰(zhàn),蔣寧認(rèn)為,金融業(yè)不能簡(jiǎn)單套用通用大模型,而應(yīng)走出一條注重實(shí)效、安全可控的技術(shù)路徑,專注于以下三大關(guān)鍵技術(shù)的突破:
- 領(lǐng)域知識(shí)與專業(yè)能力的深度融合技術(shù):突破的關(guān)鍵在于打造“金融大腦”。這需要將海量的金融專業(yè)知識(shí)(如信貸規(guī)則、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、市場(chǎng)法規(guī)、產(chǎn)品條款)、歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及專家經(jīng)驗(yàn),通過高效的領(lǐng)域適應(yīng)(Domain Adaptation)和指令微調(diào)(Instruction Tuning)技術(shù),深度注入到大模型之中。目標(biāo)是構(gòu)建具有深厚金融素養(yǎng)的行業(yè)大模型或?qū)I(yè)模型,使其在智能客服、合規(guī)審查、報(bào)告生成、投資分析等場(chǎng)景下,能提供高度專業(yè)、精準(zhǔn)且符合業(yè)務(wù)邏輯的響應(yīng),極大降低“幻覺”風(fēng)險(xiǎn)。
- 安全可信與可控可解釋的增強(qiáng)技術(shù):這是金融應(yīng)用的生命線。重點(diǎn)發(fā)展包括:
- 隱私計(jì)算與聯(lián)邦學(xué)習(xí):實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)“可用不可見”的前提下進(jìn)行模型聯(lián)合訓(xùn)練與推理,從根本上保障數(shù)據(jù)主權(quán)與隱私安全。
- 模型的可解釋性(XAI)與魯棒性:開發(fā)適用于大模型的解釋工具,使模型的決策過程對(duì)業(yè)務(wù)人員和監(jiān)管者透明可追溯;增強(qiáng)模型對(duì)抗惡意輸入和對(duì)抗性攻擊的能力。
- 內(nèi)容安全與合規(guī)對(duì)齊:通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)人類反饋(RLHF)、價(jià)值觀對(duì)齊等技術(shù),確保大模型的輸出嚴(yán)格符合金融監(jiān)管政策、商業(yè)倫理和社會(huì)主義核心價(jià)值觀,并建立內(nèi)容過濾與審核的閉環(huán)機(jī)制。
- 敏捷高效與集約化部署的工程化技術(shù):為了應(yīng)對(duì)成本挑戰(zhàn)并實(shí)現(xiàn)快速迭代,需在工程實(shí)踐上尋求突破:
- 模型輕量化與高效推理:研究模型壓縮(如剪枝、量化)、知識(shí)蒸餾等技術(shù),在盡可能保持性能的前提下,降低模型對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)資源的需求,使其能在更經(jīng)濟(jì)的硬件上高效運(yùn)行,適合在終端或邊緣側(cè)部署。
- MaaS(模型即服務(wù))與混合云架構(gòu):利用云原生技術(shù)和混合云架構(gòu),構(gòu)建靈活、彈性、高可用的模型服務(wù)平臺(tái)。金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)業(yè)務(wù)敏感度,采用公有云、私有云或混合模式部署模型服務(wù),實(shí)現(xiàn)算力資源的集約化管理和動(dòng)態(tài)調(diào)度,優(yōu)化總體擁有成本(TCO)。
- 持續(xù)學(xué)習(xí)與流水線自動(dòng)化:建立從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、評(píng)估驗(yàn)證到上線監(jiān)控的自動(dòng)化MLOps(機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營(yíng))流水線,支持模型的持續(xù)學(xué)習(xí)和快速迭代,以應(yīng)對(duì)金融市場(chǎng)和客戶需求的快速變化。
蔣寧的觀點(diǎn)清晰地勾勒出金融業(yè)智能化升級(jí)的機(jī)遇與路徑。挑戰(zhàn)雖嚴(yán)峻,但并非不可逾越。通過聚焦于 “領(lǐng)域?qū)I(yè)化”、“安全可信化”和“工程高效化” 這三大技術(shù)方向的深耕與突破,金融機(jī)構(gòu)能夠逐步破解應(yīng)用難題,將大模型從技術(shù)熱點(diǎn)轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力。成功駕馭大模型的金融機(jī)構(gòu),不僅能在客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)管理、運(yùn)營(yíng)效率上建立核心優(yōu)勢(shì),更有可能催生出全新的業(yè)務(wù)模式和金融生態(tài),引領(lǐng)行業(yè)邁向更高階的智慧金融時(shí)代。信息電子技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步,特別是算力、算法和基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同發(fā)展,將為這一進(jìn)程提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座。
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更新時(shí)間:2026-02-24 23:52:31