人工智能正以無所不能、無所不在的姿態滲透至人類的生產生活中。10月19日，在2024金融街(3.240, 0.05, 1.57%)論壇年會“AI+金融賦能數字金融新篇章”平行論壇上，與會嘉賓表示，金融行業已成為AI滲透率較高的領域之一，智慧銷售、智能問答和智能風控已成為金融大模型熱門應用場景。

大模型技術無疑將提升金融服務效率，但技術的應用是一把“雙刃劍”，背后存在的不透明、不可預知、網絡安全風險仍需關注。

滲透率超過50%

“人工智能的能力，構成了各個基礎學科的能力，構成了各個行業的能力，從而構成了各個國家能力的基礎。毫無疑問，今后金融的發展必將被AI全面滲透并被全面改造。”國家金融與發展實驗室理事長李揚說道。

金融業具備大規模、高質量的數據資源和多維度、多元化的應用場景，被視為大模型技術應用的最優行業之一。中國移動(107.100, 1.46, 1.38%)上海產業研究院副總經理陳豫蓉介紹，金融領域是大模型滲透率最高的行業，滲透率超過50%，而智慧銷售、智能問答和智能風控是現階段金融行業最熱門，也是應用成熟度最高的AI大模型應用場景。

銀行走在大模型應用前列。近年來，工商銀行(6.320, 0.03, 0.48%)、中國銀行(5.050, 0.00, 0.00%)、建設銀行(8.310, 0.03, 0.36%)、農業銀行(4.960, -0.02, -0.40%)、興業銀行(19.600, 0.03, 0.15%)、平安銀行(12.040, 0.09, 0.75%)等展開試水，應用聚焦智能客服、智能風控、智能營銷等多領域

工商銀行首席技術官呂仲濤介紹了該行千億級大模型體系建設與應用情況。他表示，針對金融行業知識專業性高、任務執行嚴謹、權限隔離嚴格等特點，工商銀行打造適配金融行業的“1+X”工程化解決方案。“1”是指智能中樞，通過智能中樞的任務感知、決策、執行、反饋等能力，實現金融復雜場景的應用；沉淀“X”可共享復用的范式能力，包含知識檢索、數據分析、文檔編寫、智能搜索等多項金融即插即用的零代碼工程化解決方案。

“目前千億級大模型體系已實現各個業務領域規模化推廣，覆蓋20多個業務領域、100多個業務場景。”呂仲濤舉例，在個人金融領域，大模型應用在經營決策、營銷執行階段，支持運營人員通過自然語言方式完成圈客戶、找產品、發布，有效降低活動部署門檻，面向一線營銷人員，打造營銷陪伴助手，提供產品知識問答、產品比對等服務，營銷人員能夠便捷獲取產品信息。

需關注潛在風險

“大模型技術的應用存在‘雙刃劍’，大模型技術提升工作效率，同時生成偽造內容、數據泄露等安全風險也日益突出。”呂仲濤表示，要加強人工智能潛在風險研判和防范，不斷深化運用大小模型協同應用融合的人工智能技術，推動商業銀行在安全可控情況下，向著更加智能化、個性化、高效化的方向發展。

此外，大模型的不透明、不可預知、網絡安全風險也是金融應用中不可忽視的問題。十三屆全國政協經濟委員會主任、原中國銀監會主席尚福林指出，大模型具備不透明風險，通過復雜的算法和模型輸出的結果，可能難以解釋和追溯輸出結果，增加了監管的難度，對金融穩定構成潛在的威脅。

大模型還具備不可預知風險，尚福林認為，人工智能工具是根據過去的數據進行訓練的，數據可能無法準確地反映現實和預測未來，技術本身也可能會受到數據不可靠或前所未見極端情況的影響，而得出錯誤結論。

此外，在網絡安全風險也不容忽視，“隨著數據量的不斷增長和模型復雜度的不斷提升，人工智能應用需要處理大量敏感的個人和財務數據，增加了網絡攻擊的風險和數據泄露的可能”。尚福林說道。

盡管大模型在金融領域應用仍充滿挑戰，但通過算力、算法和數據的不斷發展，應用空間仍然廣闊。

尚福林介紹，數據顯示，2027年全球在人工智能系統軟件、硬件和服務方面的銷售額將達到4000億美元，而金融業在這方面的支出將達到970億美元，年復合增長率為29%，是增速最快的行業之一。

算力、算法、數據是金融大模型應用的基座。呂仲濤指出，“金融機構應根據自身體量，按照資源節約、資源集約共享復用、成本效益最優的準則，圍繞大模型的算力、算法和數據三方面來開展人工智能大模型企業級技術能力的建設”。

目前大模型所涉及的算力、算法等相關核心技術尚處于快速發展期，仍需增強多領域合作。呂仲濤表示，金融行業需加深與頭部科研機構企業的聯合創新，持續保持資源投入，加速大模型技術在金融行業的研究和創新應用。

北京商報記者 李海顏