金融業呼喚可控可用的AI

近期，金融領域AI大模型呈現出“百花齊放”的景象。騰訊雲發佈了金融行業大模型解決方案，招聯金融、度小滿、星環科技、奇富科技等均發佈了金融大模型。

AI與金融相遇，爲金融科技領域帶來了創新和變革的可能。在傳統的金融業務中，紙質資料的處理佔據了大量的人力、物力和時間。如今AI大模型可以在十幾秒鐘的時間內輕鬆讀完公司年報，從中提煉出重要的觀點和關鍵詞，並生成財務分析、業務發展預測等專業化內容。同時，AI數字人已經成爲許多銀行大模型業務應用落地的“標配”之一，數字員工可以24小時無休地承擔客服等工作。

然而，發展伴隨着“成長的煩惱”。在金融業向數字化轉型的過程中，AI大模型的風險始終存在，風險是否可控是人們最爲關心的話題。以數據隱私風險爲例，AI大模型的訓練優化需要大量數據作爲支持，金融機構如何確保數據來源合法和隱私保護到位？如果直接使用客戶數據進行AI大模型訓練是違規的，因此金融機構必須採取措施確保數據脫敏合規，並制定嚴格的數據使用規範和訪問權限設置，讓數據隱私風險可控。

另外，AI大模型在處理海量數據時，可能學習到的信息本身就存在錯誤，以此生成新的內容就會誤導投資者的決策。除此之外，AI大模型對生成式人工智能的運用，可能生成“編造”的內容，直接影響金融分析結果的可信度。一旦AI大模型產生不準確的結果，目前也很難分清到底是算法技術不可靠，還是提供的底層數據不可信，這就使責任難以明確，可能造成金融業不同部門間的信任危機。

AI在金融領域的應用到底有沒有那麼大的作用，目前仍是有爭議的話題。從整體來看，金融機構佈局AI大模型潛力大，但仍處於起步階段。目前AI大模型在金融領域的應用還不夠廣，在運營和客服等重複性高、易被標準化的崗位上可以實現錦上添花，但在量化交易、精準用戶畫像等需要“雪中送炭”的關鍵環節，AI的可用程度仍需更多實例加以證明。

從長遠來看，金融行業需要的是可控、可信、可用的AI。人們期待金融科技帶來的創新，是積極、有益的創新，更好地使AI服務於社會，爲人們帶來更多的便利和福祉。在未來的發展中，需要警惕AI大模型可能帶來的風險，要對AI在金融領域的應用進行更爲客觀和全面的評價。（本文來源：經濟日報 作者：蘇瑞淇）