薩摩耶云科技集團：金融業應對“科林格里奇困境”的路徑與舉措

　　文|阿里達摩院院長 張建鋒

　　探索“人工智能+”，發展新質生產力的創新接力棒交到了“大模型”手中，如同火種照亮了整個金融領域。大型模型的到來如此耀眼，金融業又該如何應對?在充滿變革和不確定性的時代，薩摩耶云科技集團創始人、董事長兼首席執行官林建明的《AIGC重塑金融：AI大模型驅動的金融變革與實踐》這本書呈現了前瞻性的觀點和思考，為每個人提供了掌握和應用AIGC的有益指導。無論是金融領域的專業人士還是普通讀者，都值得一讀。

　　AIGC正在重塑 金融業務 模式

　　生成式AI的不斷發展和應用，給金融業帶來巨大沖擊，傳統金融模式和業務流程正在被重新定義和塑造。從風險管理到投資決策，從客戶服務到市場分析，AIGC的應用正在讓金融業變得更加智能化、高效化和個性化。麥肯錫的研究表明，AIGC預計每年將為全球經濟貢獻數萬億美元的增加值，同時為金融機構每年帶來2000億至3400億美元的增值。盡管金融大模型尚處于技術探索和試點應用的階段，但多國金融機構已經圍繞AIGC緊密進行戰略布局，搶占發展高地。

　　林建明是一位富有遠見且經驗豐富的專業人士，曾在招商銀行信用卡中心擔任總工程師，并成功創辦了國內領先的獨立云服務科技解決方案供應商薩摩耶云科技集團。他在書里將近20年的金融科技經驗與AI大模型創新實踐相結合，深度探討了AIGC的技術演變、應用場景、架構設計、金融垂直大模型Prompt Engineering訓練、落地方法論、實施路徑以及行業最新案例。

　　金融業是數字化需求強烈的數據密集型行業，金融業務值得用大模型技術重做一次。《AIGC重塑金融》提出，AIGC大模型因其極強的語義理解、多輪溝通對話和推理演繹能力，它將從內部生產效率和外部服務效率維度為金融業提質增效。新技術如同一塊未經雕琢的玉石，充滿未知與挑戰，但及早研究探索AIGC在金融領域的應用無疑是明智之舉。畢竟大模型拉開的平臺革命才剛剛開始。

　　AIGC提升金融內外部生產服務效率

　　在提升內部生產效率層面，AIGC在提高風險管理效率、改進數據分析能力、優化財務報告生成效率、提升自動化運營管理水平以及優化人機協同效率方面可成為人類的得力助手，幫助金融機構更好地實現降本增效。

　　風險管理是金融永恒命題，聚焦新形勢金融機構現有的風險模型需要不斷更迭，以適應市場和業務變化。書中認為AIGC能夠提高風險識別和預測的準確性，自動化決策和處理流程，優化和調整風險管理策略，處理多模態數據，并提供實時監控和警報功能，幫助金融機構更加高效、準確地管控風險。金融機構結合現有的風險管理工具，由簡單到復雜、按需融入AIGC，逐步提升現有風險管理能力，不失為一條可行的路徑。

　　AIGC對提升金融業外部服務效率方面也將發揮關鍵作用。它在數字人、智能營銷、風險信用評估和智能投顧領域，能夠滿足客戶個性化服務需求，提升客戶體驗，并增強市場洞察和決策支持。比如在智能投顧場景，AIGC利用強大的計算和分析能力，從海量數據中提取關鍵信息和趨勢，自動識別和清洗數據異常值和噪音，提升數據質量。通過機器學習和深度學習技術進行數據挖掘和模式識別，發現潛在的投資機會和市場趨勢。基于用戶的歷史投資數據和風險偏好，構建個性化的投資模型，預測用戶的風險承受能力和投資需求，實現資產配置優化。實時監測市場變化和用戶投資行為，動態調整和優化個性化投資組合。

　　共筑可信AIGC破解“科林格里奇困境”

　　任何一項技術的發展通常是波浪式前進、螺旋式上升，面臨問題和挑戰總是不可避免的。金融領域對專業性、邏輯性、風險控制、合規性和可靠性的高要求，使得通用大模型在金融領域的應用仍處早期階段，要解決知識、專業、語言和安全等方面的問題。迫切需要多方協作從數據、知識、架構、評估評測、生態體系等多個層面尋找解決方案，通過完善法規、促進跨學科合作、加強透明度和隱私保護、加強道德評估和公眾參與等措施，以滿足金融業特定需求。

　　研究金融業安全合規應用大模型，對實現可持續發展意義重大。林建明提出了安全使用AIGC的策略，這一點無疑是本書的另一個亮點，對于金融數智化轉型具有重要的指導借鑒價值。金融業當探索共筑可信AIGC應對“科林格里奇困境”，即在技術發展中平衡過早與過晚控制的挑戰。可行舉措包括：

　　1)建立健全敏捷監管制度，全面加強數據隱私和安全管理，防止信息泄露和濫用;

　　2)加強全鏈路監管評估，制定清晰、具體、可操作的標準規則，確保運作程序和服務內容符合規定;

　　3)建立獨立倫理委員會審查機制，促進負責任的人工智能開發、部署和應用，增強生成式AI的安全、可解釋性、可問責性;

　　4)加強模型安全對抗測試，建立應急演練機制，持續提升應對潛在攻擊和欺詐行為能力;

　　5)加快高水平人才培養，學習借鑒國際經驗，參與行業標準制定推動AIGC可持續發展。

　　書中也為金融機構勾勒出四條利用AIGC技術路徑：

　　1)基于大模型的通用能力，疊加金融客服領域的數據和專業服務經驗開展模型預訓練，進行私有化部署;

　　2)先從智能客服、智能營銷場景切入，逐步拓展應用范圍;

　　3)數字人打通線上線下服務場景，革新傳統銀行的人機交互模式;

　　4)采用類似SaaS付費模式按需定制大模型能力。

　　時代的車輪滾滾向前，只會眷顧堅定者、奮進者、搏擊者，而不會等待猶豫者、懈怠者、畏難者。整個金融業正處于被AIGC 重塑的前夜，大模型在金融行業的應用逐漸從外圍走向核心。唯有以“會當擊水三千里”的氣魄和行動，才能在金融數智化大時代乘風破浪。