人工智能赋能金融：机遇与挑战的深度剖析
在10月19日举行的2024金融街论坛年会上，主题为“AI+金融赋能数字金融新篇章”的平行论坛吸引了多位行业专家的参与。他们就人工智能（AI）如何赋能金融行业的发展机遇与面临的挑战进行了深入分析，并探讨了金融行业在与人工智能融合过程中应如何扬长避短。
业内专家普遍认为，金融行业必须积极探索多样化的应用场景，通过实践不断打磨和完善大模型的能力，以提升场景智能化水平，构建一个数字化、智能化的金融生态体系。此外，针对AI技术的“黑箱”特性所导致的决策透明性问题，专家们建议构建“白盒”模型，并制定AI信息披露标准，以增强决策的透明度和可追溯性。
展望未来，AI与金融的结合将与区块链、云计算等前沿技术深度融合，形成全新的金融基础设施，重塑整个金融生态格局。AI赋能的普惠金融将突破地域和信用等壁垒，使更多人群能够享受到便捷且低成本的金融服务。
随着生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展，大模型在复杂文本和图像的处理及分析能力上持续增强，人工智能的应用已经覆盖了互联网、金融服务、制造业、交通运输、教育和医疗等多个领域，正在深刻改变人们的经济社会生活。
根据国际数据公司（IDC）的预测，到2027年，全球在人工智能系统的软件、硬件和服务方面的销售额将达到4000亿美元，其中金融行业的支出将达到970亿美元，复合年增长率为29%。这表明金融科技领域即将迎来新一轮的技术革命，推动金融数字化转型迈向智能化的新阶段。
尚福林，十三届全国政协经济委员会主任、原中国银监会主席，指出人工智能在金融咨询、金融分析等细分领域具有广泛的应用场景。AI技术能够实时分析大量交易数据，利用大数据和机器学习算法对风险进行识别与预测，从而提升信贷、反欺诈和异常交易监测等领域的风险防控精度和效率。
中国移动副总经理张冬介绍了针对金融行业的AI应用，包括金融客服大模型、金融投融资大模型和金融安全大模型等，旨在提升金融服务质量和效率，增强金融安全防护。他表示，预计到2024年底，将推出超过60款AI产品应用，以支持数字金融的高质量发展。
然而，人工智能赋能金融也面临着诸多挑战。尚福林强调，复杂算法和模型的输出结果可能难以解释和追溯，增加了监管的难度，可能对金融稳定构成潜在威胁。此外，训练有偏的信贷审批助手可能导致风险评估和信贷决策的同质化，放大负面反馈循环，进而加剧金融脆弱性。
针对这些挑战，专家们建议金融行业积极探索包括风险管理、信贷审批和反欺诈等关键领域的应用场景，通过实践不断优化大模型能力。同时，金融机构与技术厂商之间的合作至关重要，资源共享和优势互补将有助于构建针对性的金融行业大模型，推动技术创新和产业升级。
在保障金融数据安全方面，尚福林还指出，要建立完善的金融数据安全标准体系，加强法律法规的建设，以确保金融数据安全和隐私保护。通过人工智能技术来加强金融风险的识别和预警，建立及时的风险监测机制，将有助于及时发现和处理潜在风险。
展望未来，贺竹君预见“AI+金融”将与区块链、云计算等前沿技术深度融合，形成全新的金融基础设施，推动金融行业的包容性发展。高峰也表示，关注智能向善、算力的集约化和合成数据的使用，将是未来金融科技发展的重要方向。
总之，人工智能赋能金融行业的机遇与挑战并存，行业参与者需共同努力，推动技术的应用与发展，实现更为智能化、透明化和安全的金融体系。
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