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【深讀】大模型落地金融業

來源:中國銀行保險報時間:2023-10-11 07:53

編者按:

隨著人工智能技術的飛速發展,大模型已經成為金融業中的熱門話題。但對金融行業而言,如何運用好大模型依舊是一個重大挑戰。本期專題特邀行業人士進行深入探討。

金融業迎來“大模型時刻”

□記者 樊融杰

越來越多的人開始關注聊天機器人,尤其是在金融行業中的應用。許多人發現ChatGPT可以扮演多種角色:可以被設定為一個客服機器人,為客戶提供24小時不間斷的服務;也可以作為一個理財顧問機器人,為客戶提供投資建議和風險評估;還可以作為一個交易機器人,自動執行客戶下達的交易指令。

大語言模型重塑科技發展

在近期的一次公開活動中,中國工程院院士倪光南表示,隨著語言大模型的興起,生成式人工智能革命性地將人工智能推進到一個嶄新階段,對未來的人類生產生活方式都將產生深遠影響?!皵祿侨斯ぶ悄馨l展的關鍵要素,相應地,數據存儲產業也將成為未來的基礎性、戰略性新興產業,成為新的國際競爭高點。數據存儲是數據的載體,與計算技術、網絡技術共同構成數字產業發展的關鍵性基礎設施,是現代科技強國的戰略支撐?!蹦吖饽险f。

國際系統與控制科學院院士、重慶國家應用數學中心主任楊新民認為,大模型具有三種技術方向:第一,基于運籌學思維解決復雜決策的高效果性、經濟性問題。通過參數調優的訓練速度、多輪對話任務的計算成本科學問題,推動大模型的產業應用;第二,發展雙系統,促進大模型的可控、可干預、可解釋;第三,推進多模態的防偽技術,保證大模型的安全性。

金融大模型解決三方面難題

金融與科技共榮共生。金融是科技應用的重要場景,科技則驅動金融服務效率和服務模式的變革,從原來的紙質化、電子化、信息化到移動化、數字化,如今更邁向數智化。同時,金融與科技融合進化也將重塑金融業本身的生態和競爭格局。

伴隨大模型的發展,金融大模型也在國內落地生根,包括度小滿、馬上消費等金融科技公司及金融機構,都在積極布局和研發金融大模型。

“金融大模型主要解決了三個方面的問題:一是預測問題,二是人機交互問題,三是幫助用戶快速獲取知識和決策。金融大模型能夠代替人工對話,提供更高效的知識提取工作;同時,通過數據查詢功能,幫助普通員工更好地利用數據和洞察力做出決策。此外,金融大模型還具備統一的語言接口,方便與其他模型進行指揮和調用?!瘪R上消費人工智能研究院院長陸全在接受《中國銀行保險報》記者采訪時表示。

對于金融大模型未來是否會替代部分金融行業工種,陸全認為,金融大模型本質上是一個生成式模型,生成結果不可解釋,因此需要人工干預才能得出最終結論;同時,金融大模型可以用于撰寫報告、分析等任務,但不能完全代替人類完成所有工作。

“金融大模型還可以用于面向內部員工或外部客戶的決策,如營銷客服等。然而,盡管大模型在某些方面表現優異,但在金融領域的創新和發展上仍需更多的人才支持?!标懭J為。

應對風險與挑戰

雖然金融大模型為金融業的發展帶來新的機遇,但猶如其他金融科技一樣,當金融機構使用技術提高業務和決策效率的同時,往往也會導致一些新的風險,進而造成損失。

當前大模型都是百萬、千萬、上億的訓練參數,難免會有一些雜質數據摻進去。陸全表示,數據本身質量參差不齊存在一定風險,大模型受限于這些數據,會因不能分辨真假,無法確定自身生產的內容,會帶來事實性偏差“幻覺”。此外,金融大模型還無法解決一些關鍵數據的反向數據泄露防護問題,無法做到真正開源,行業數據沒有形成真正意義上的競合,這也是一大挑戰。

楊新民認為,隨著大模型的開放開源,深度合成技術的非法使用存在加速積聚的風險。

陸全認為,雖然大模型可以處理大量數據和復雜的情境,但它們仍然存在一定的局限性,如無法真正理解人類的思考和行為模式、缺乏情感共鳴等。因此,在實際應用中需要結合人類對話的特點進行優化,以提高用戶體驗。

同時,金融大模型帶來的風險包括數據風險、合規監管風險和風險控制等。對此,金融業需要根據不同情況,加以調整。陸全表示,“首先,由于大模型的記憶能力強,但反應速度慢,所以在金融場景中需要加入一些輔助功能來應對風險。其次,不同機構的監管要求可能存在差異,因此金融模型的適應性也需要考慮。最后,雖然大模型可以處理大量數據和樣本,但在處理某些特定問題時可能會出現不穩定或不一致的結果?!?/p>

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