近期，我與清華大學五道口金融學院一行五人對北京格靈深瞳信息技術公司進行了調研。該公司作為人工智能領域的領先的科技公司，主要業務涉及智慧金融。格靈深瞳對于人工智能技術在金融領域的應用和未來發展有比較深入的研究，現簡要匯報如下：

人工智能技術在金融領域的應用情況

近年來，隨著深度學習等人工智能算法的發展，計算機算力的不斷提升以及數據的積累，人工智能與各行各業逐漸結合，成為新興經濟發展的重要力量。在金融行業，人工智能也得到了一定程度的應用。

一是在金融業風險控制和合規管理應用。人工智能技術在金融行業風險管理和合規性方面發揮著重要作用。通過機器學習和數據挖掘技術，人工智能可以識別異常交易、欺詐行為、內控合規和潛在的風險因素。對金融機構的客戶進行信用評估和風險預測，同時，人工智能技術還可以幫助金融機構更好地遵守法規和合規要求，自動化合規流程、監測風險和提供合規報告。二是在客戶的個性化服務的應用。人工智能技術可以幫助金融機構提供個性化的服務和優化客戶體驗。通過分析客戶數據和行為模式，包括客戶的個人信息、信用歷史、財務狀況、職業背景、社交網絡行為等，人工智能技術可以針對客戶的信用風險，提供定制化的金融產品推薦、智能投資建議和財務規劃。

目前，各家銀行針對零售客戶的消費貸款審批業務，采用了人工智能技術作為支撐，針對不同客戶可自動生成信貸額度、利率、期限等貸款要素，實現了個性化定價和自動化審批，極大提高了信貸審批的效率和覆蓋面，為金融機構創造了更大的商業價值。

三是在智慧投顧領域的應用。智能投顧是一種基于人工智能技術的投資顧問，它可以分析市場數據、評估投資風險、提供投資建議，并且可以基于投資者的風險偏好和目標，提供個性化的投資建議。

目前，很多基金銷售平臺均推出了該項服務，通過與客戶進行若干問題交互，了解客戶的風險等級和偏好，自動化推薦基金組合。一些互聯網保險銷售公司也推出了類似的服務，通過分析被保險人的歷史數據和風險因素，對被保險人的風險進行評估，智能化推薦保險產品。

四是在經營管理的自動化交易方面的應用。人工智能可以通過大數據分析和機器學習技術，預測市場走勢并進行自動化的交易，以提高金融機構的交易效率和盈利能力。如市場上一些進行量化交易的機構，即使用了部分人工智能技術。五是在智能客服和智能助理方面的應用。人工智能可以通過自然語言處理和語音識別技術實現智能客服或智能助理的功能，對外可為客戶提供服務，對內可支撐金融機構運營。針對金融機構銷售人員，需花費大量的精力了解金融產品的各項細節，搭配人工智能虛擬助理，由虛擬助理在銷售過程中及時準確的提示金融產品具體信息，則銷售人員可將精力更多投放于銷售活動本身。六是在網絡和數據安全管理方面的應用。在金融機構具體的物理運營環節， 如ATM加鈔、金庫、銀行柜臺業務，可通過計算機視覺的應用，在多個場景實現行為識別、人員權限、風險防控，外防侵害、內控合規。

人工智能技術在金融業的趨勢研判

自2022年以來，以ChatGPT為代表的大語言模型掀起人工智能新一波的發展浪潮。人工智能研究領域迎來了一場從有監督學習向無監督學習的大規模預訓練范式轉變，從以針對特定場景特定問題的專用小模型訓練為主邁入以泛化問題的通用大模型預訓練為主的新時代。

大模型的技術應用，為金融行業領域內應用人工智能技術帶來了新的范式。一個非常可能的發展方向是，基于大語言模型，結合金融領域的數據和場景進行微調，形成金融行業大模型，該模型能夠更好地理解金融術語和金融業務場景，進一步提高金融機構各項業務處理能力。主要體現在以下幾個方面：

（一）提高風險管理水平。大語言模型能夠在“理解”的基礎上對各種數據資料進行風險因素識別，自動生成更為全面的風險報告，減少風險損失。

（二）提高智慧客服水平。目前很多金融機構已經推出了智能客服系統，通過網站、APP、微信小程序等渠道，在一定程度上滿足了金融機構客戶簡單的查詢需求，但目前的智能客服系統服務存在格式化，智能化程度低等問題。隨著金融大模型的應用，有望大幅度提高智能客服的智能水平，以更自然更人性化的方式提供服務。

（三）提高運營效率。在傳統的金融業務中，仍存在大量的紙質資料需要進行處理審查，過程中需要大量的人力進行核對和分析。通過金融大模型，可將該部分紙質資料經智能化處理變為高度結構化的有效電子數據，可大幅提高準確度，便利銀行內部業務流程的電子化和智能化。

 人工智能技術在金融業應用的風險與挑戰

人工智能技術作為一項新興的技術，其應用也存在一些風險，需要重點關注：

第一、存在數據和隱私風險。人工智能需要大量的數據進行訓練和優化，但這些數據可能存在質量問題、隱私保護問題等，需要金融機構確保所使用的數據來源合法、隱私保護到位，并采取數據清洗、數據脫敏等措施，以降低數據風險。此外，金融機構還應對數據安全進行監管和審計，確保數據的安全性和完整性。第二、存在技術風險。人工智能技術本身也可能存在一些技術風險，例如算法的準確性和穩定性、網絡和數據安全等問題，尤其是生成式AI技術的應用，其產生的內容可能會出現“編造”的內容，從而對使用者產生信息誤導，需要金融機構建立完善的技術風險管理制度和技術保障措施進行防范和管理，確保人工智能技術應用中的穩定性和安全性。第三、存在法律風險。在金融行業應用人工智能可能涉及一些法律問題，如人工智能技術產生錯誤決策引發市場風險的責任認定問題，需要建立相應的管理制度和流程。第四、存在金融科技監管的挑戰。人工智能技術，尤其是大模型技術存在透明性不足的問題，那么在人工智能技術的應用中，如何準確評估其潛在風險，如何進行監管會是一個挑戰。比如，ChatGPT的表現使越來越多的人相信人工智能技術在不遠的將來將為人類生產生活帶來巨大改變。針對金融行業，如何借助人工智能技術，將所擁有的數據要素轉化為生產力，是一個非常有價值的課題。（作者系十三屆全國政協委員、原中國保監會副主席 周延禮）