大模型正在为金融领域注入新的生命力。
A股上市银行半年报中,招商银行、浦发银行、光大银行等多家公司提及大模型技术,表示将积极探索其应用场景。
“大模型与银行业高度匹配。”招商银行信息科技部总经理、拟任首席信息官周天虹在“2024招银浦江数字金融生态大会”上表示,银行是典型的知识密集型行业,大模型的核心正是围绕自然语言以及知识的理解、加工和处理。
周天虹称,大模型广泛应用在银行业将产生显著商业价值,技术与金融场景的深度融合将推动数字金融能力转化为新质生产力,将银行角色由“满足客户金融需求”转变为“为客户提供多元价值、帮助客户更成功”。
不过从技术发展的可能性看,智能金融现在还处在“辅助+助理”的早期阶段。
目前应用方向集中在改进产品与服务、改进运营与风控两方面,未来仍有巨大空间。
李礼辉指出,新模式要点之一在于人机的交互高拟真性。
要点之二在于非结构化数据处理的高效与精确性。
例如利用多模态技术的AI工具可在医疗、健康、保险业务中对病例和医疗影像进行专业水准的质检和分类,核准健康评估,识别医生的字迹、辨别声纹、甄别虚假理赔;可在银行前台、中后台对各种票据、合同等非结构化数据进行真实性审核和自动录入。
前景广阔同时,金融科技大模型实际应用仍有诸多挑战。
例如,如何建立合理的的算力消费模式。
中国工程院院士高文指出,我国当前算力增速领先发达国家。为持续增强竞争力,需要建设合理算力消费模式。
与“西电东送”逻辑相似,“东数西算”就是其中代表。
高文表示,“这一模式能把西部电力和当地算力中心、数据中心结合,提供给东部经济活跃的地方消费。不过要达成理想效果,仍面临核心算力供给、通信连接问题、算力分布调度、算力如何实现低碳排放4个挑战。”
不过与之相关的技术门槛依然较高。
“如何开发、未来计算的范式会有哪些变化、从数据+模型变成应用将在哪个平台、哪个工具链上都会发生很大变化。”胡克文表示,“要意识到人工智能不只是技术革命,也是组织变革、业务变革的革命。正确的认知下才能把事情做好。”