随着大模型技术在金融领域的应用日益广泛，越来越多金融业务场景正在积极拥抱大模型。
近日，清华大学金融科技研究院副院长薛正华在第六届上海金融科技国际论坛平行论坛三做主题演讲时表示，当前不同类型金融机构都在积极应用实践AI大模型技术，塑造各自的金融大模型场景应用。金融机构在金融产品设计、运营销售、风险管理、客户服务等主要业务场景系统性构建“AI+”金融全图景。虽然应用在不断普及深化，但大模型技术更新迭代非常快，金融机构仍需密切关注大模型技术的最新发展趋势与挑战，提高应用成效。
他还强调，大模型技术能否在金融等各个领域获得更好的应用实践成效，离不开国内AI大模型研发应用生态的日益完善。因此，国家相关部门应鼓励政府引导基金、产业基金、相关金融机构等通过风险投资、私募股权、并购以及信贷等多种金融方式支持大模型创新企业发展，支持大模型技术迭代创新与商业化应用。
薛正华表示，随着AI大模型技术日益成熟，大模型已在金融机构产品销售、运营管理、内控合规、风险管理、金融市场交易、客户服务、产品设计等多业务场景投入应用，金融机构对AI大模型的能力要求随之“水涨船高”。
“金融机构对大模型能力的要求，表现在金融信息分类、抽取、计算、逻辑推理、图文生成以及编程等能力，大模型在一些高阶领域，如：多轮分析推理、业务领域思维链、业务预测推演的准确度、效率、投产比等要求也在持续提升。”他指出，在这种趋势下，面向大量业务场景的高质量应用是大模型面临的机遇和挑战。特别是金融领域对数据的实时性、结果的准确性和合规性要求很高。
薛正华表示，深度运用检索增强、模型微调、安全对齐以及场景智能体建设等技术，实现端到端的金融服务需求分析、业务智能辅助和智能客户服务等是大模型落地应用的重要方式和未来发展方向。他还特别提到，针对严苛的金融机构业务要求，采用MoE混合专家模型或许是一条比较有效的发展路径，每个子领域或场景都有专业的Expert，负责做细、做深、做精、做准，达到或超过人类专家水平。对于综合性问题，发挥MoE多专家协同的方式解决，效果往往更好。例如，针对具体场景的客服、客户营销等，AI生成结果的颗粒度越细、越快、越专业、越精准，效果越好；针对综合贷款方案设计、综合理财方案等多场景融合业务，多模型协同往往带来更好效果。
薛正华还指出，由于大模型技术更新迭代非常快，金融机构需高度关注大模型技术的最新发展、趋势及挑战，比如：多模态、AI Agent、思维链等技术及其应用带来的创新机遇，幻觉、安全、成本等方面带来的挑战。
记者了解到，近日上海金融科技产业联盟创新监管实验室发布2024年人工智能大模型金融领域示范场景及创新应用与案例，共有27家企业的32个项目获得入围奖，39家企业的51个项目获优秀奖，这些大模型创新应用与案例广泛涵盖大模型技术在银行、期货、证券、保险等场景的应用，涉及智能客服、市场营销、运营管理、内控合规、风险管理、金融市场交易等众多业务场景，具备技术创新优、应用效果好、复制推广性强等特点。
薛正华指出，这些创新应用案例项目标志着国内大模型技术在金融领域的应用前景日益广阔，但与此同时，AI大模型能否成为驱动金融行业高质量发展的新引擎，关键是大模型在金融领域应用的成效能否达到金融机构降本增效与提升金融服务能力的目标值。同时，监管政策对于大模型技术及应用的包容性监管和支持也至关重要星空体育app下载，。
薛正华认为，要让大模型技术更好地应用在金融等各行各业，国家相关部门还应积极引导更多的金融方式支持大模型发展。
“目前，在AIGC领域的投资方面，美国占全球比例约50%，中国位居第二，约占10%左右。”他表示。大模型AIGC领域能否诞生一批世界级引领企业，很大程度受到金融持续支持的影响。全球有影响力的大模型创新企业例如：OpenAI，DeepMind、character.AI，ScaleAI等，在企业发展过程都得到众多创投资本与产业资本的持续支持，令他们能够持续推动大模型技术迭代升级与应用创新，成为极具科技竞争力的行业翘楚。
薛正华建议，国家相关部门应鼓励政府引导基金、产业基金、相关金融机构等通过风险投资、私募股权、并购以及信贷等多种金融方式支持大模型创新企业的发展，支持大模型技术迭代创新与商业化应用。很多AI大模型的颠覆性技术变革与全新的应用场景，很可能来自这些创新企业。
在他看来，要吸引更多金融机构关注大模型技术研发创新企业，需加大后者技术与应用成果的展示力度，解决金融与创新企业之间的信息不对称问题。
近日，上海金融科技产业联盟启动金融行业大模型应用成果特展活动周，一方面展示大模型在金融领域的最新实际应用效果，分享成功经验，促进业界交流合作，另一方面汇聚更多金融机构、投资机构与大模型技术研发企业，共同探讨和展示大模型如何赋能金融服务，提升行业效率和服务质量。
薛正华最后指出，对金融机构而言，无论是自研金融大模型，还是引入外部基础大模型共建金融场景模型，既要密切关注大模型最新发展趋势带来的机遇，例如：多模态大模型兴起、逻辑推理能力增强、成本降低、应用场景不断丰富等，也要时刻关注幻觉、安全、合规等问题的妥善解决，保障大模型在金融领域的创新安全、稳健、有成效，促进金融业高质量发展。
