2024中關村論壇年會｜金融業的AI革命：創新動力與安全挑战

金融是“AI+”的最理想應用場景，而AI是普惠金融的核心驅動力之一。4月29日，在2024中關村論壇年會——金融科技平行論壇上，國家金融監督管理總局政策研究司司長李明肖表示，要高度重視人工智能技術應用過程中數據安全和消費者隱私保護問題。

中國人民銀行此前印發的《金融科技發展規劃（2022—2025年）》中明確提出，要抓住全球人工智能發展新機遇，以人爲本全面推進智能技術在金融領域的深化應用。在多位與會嘉賓看來，人工智能的蓬勃發展爲金融業帶來了無限可能，數據要素在其中發揮着至關重要的作用。但與此同時，“牢牢守住不發生系統性金融風險的底线”仍是關鍵詞，行業呼喚對數據安全更嚴格的保護與要求。

AI的金融滲透力

“根據最近一項市場研究，人工智能已應用於香港金融業多個領域，其中聊天機器人和辨識認證是應用程度最高的領域。研究也指出，人工智能的進一步應用將爲企業帶來大量機遇，特別是在算法交易及自動化客戶服務等應用範疇。”會上，香港特別行政區財經事務及庫務局局長許正宇說道。

人工智能與金融相遇，爲金融科技領域發展帶來了創新和變革的可能。值得注意的是，金融業的數字化基礎好、應用場景密集，也爲人工智能應用提供了廣闊空間，是“人工智能+”落地的重點行業之一。

李明肖表示，當前，人工智能在智能客服、工程評估、信貸審批等數字金融領域已經有了一些應用，提高了金融服務的個性化和智能化水平。數字金融的發展爲人工智能技術的創新和應用提供了豐富的產品和技術資源。同時，監管部門利用人工智能技術，能夠更好地識別風險，識別股東股權關聯關系及資金往來，有效提高監管效率。

許正宇進一步指出，在現今信息化的時代，金融業面對大量數據和復雜的市場環境。人工智能具有強大的數據處理和分析能力，能夠從龐大的數據庫中挖掘出具有價值的信息，協助金融機構更好地理解市場趨勢和客戶需求，提供准確的預測和決策支持，同時有助於提高金融交易的效率和速度，爲金融創新开拓新的可能性。

此外，人工智能可應對金融業人手短缺的問題，將相對簡單的工作自動化，以騰出人力資源集中處理復雜的增值工作，包括監督、系統开發和品質保證，有助於金融機構提升生產力和效率。

網商銀行副行長江浩以公司業務爲例，他表示，作爲一家互聯網銀行，AI永遠是網商銀行探索的一個重要領域。最初，網商銀行的AI應用重點在客戶服務，面對每天百萬級的线上客群做融資；第二階段，將AI用於輔助風控。而到如今，AI能力進一步升級，幫助客戶挖掘價值。例如，一些小微客戶對金融常識沒有概念，當线下面對客戶經理時，並不知道該提供什么。網商銀行提供的AI解決方案使小微融資過程變得簡單，客戶只要把租賃合同、店面照片等有價值的所有東西都拍下來並上傳，剩下的都可以交給AI。

對人工智能的重視，已成爲了一種產業趨勢。2023年以來，生成式AI、大模型產品爆發式湧現，並被金融機構廣泛運用於智能客服、智能營銷甚至風控領域。有統計顯示，2023年生成式人工智能的私人投資金額達250億美元，比前年增長9倍。

基礎建設方面，北京推進國家新一代人工智能創新發展試驗區和國家人工智能創新應用先導區建設，打造具有全球影響力的人工智能創新策源地，積極拓展人工智能在智能客服、智能貸款審批、信用貸款等金融領域應用場景，健全應用場景發布機制，促進供需研發應用服務技術的雙向賦能，並利用“冒煙指數”等工具加強監管，實現風險“四早”管理。海澱區正在打造全球AI創新策源地和產業高地，建立科技企業與金融機構的常態化對接機制，支持數字金融創新。

安全與合規難題

而與此同時，一些挑战仍然存在。“安全”與“合規”是金融業繞不开的話題。人工智能加速金融與科技深度融合的同時，對於數據要素的保護和應用成爲制約金融機構高質量發展的重要因素。

許正宇直言，金融機構應用人工智能時或會涉及大量數據，其中包括個人和敏感資料。此外，數據的准確性及人爲監督對人工智能的運作至關重要。

在交銀金融科技有限公司副總裁王浩看來，金融機構利用數據要素提升實體經濟服務水平，帶來了新平台、新視野、新連接、新模式。一方面，隨着各類數據的融合深入，這些要素形態不斷發生變化，新技術驅動的場景、平台不斷出現，從而提升了金融機構服務效率。

王浩指出，另一方面，各類商務平台、流量平台、自媒體平台層出不窮，企業也在進行數字化轉型，從而衍生出各類的數據要求。如何將金融服務融入這些新的平台、新的業態，只有通過數據要素之間的連接，運用隱私計算等技術打通不同主體之間的流程和數據壁壘，才能爲廣大客戶提供更加有效的服務。

“未來，誰能更好地掌握數據要素，誰就能掌握金融發展的制高點。”有業內人士這樣認爲。第四範式（北京）技術有限公司聯合創始人兼總裁胡時偉同樣表示，數據要素給金融業帶來的價值，一是釋放，二是升級。當前，大模型在金融業不能有效落地並提供服務，問題在於愿景不清晰、路徑不明確、分配不合理。有效解決這樣的發展摯肘，需要從數據中尋找答案。

大模型新路徑探討

不可否認的是，人工智能等數字技術的迭代速度快，在蓬勃發展機遇中也蕴含了一定的偏差空間。因此，如何平衡人工智能帶來的業務效率提升與用戶數據安全的問題，尤其值得金融機構警惕。

對此，許正宇強調，金融機構必須採取穩妥的網絡安全措施，例如全面加密個人和敏感資料、定期進行保安審查，以及建立注重數據安全的機構文化。在應用人工智能時，金融機構必須尊重個人資料隱私，以及嚴格遵守所有適用的個人資料隱私及保護知識產權的相關法律。

中國國際金融股份有限公司專精特新企業服務業務執行負責人黃弋進一步提出，對於隱私的保護是“極容易出問題的”，因此，更需要在規則的前置層面上以及技術底層上就加以邏輯上的區分和管理。

胡時偉則提供了一條新的路徑。當前，大語言模型對C端處在“不敢用”的狀態，究其原因，是大語言模型“直通”外界帶來的注入風險與加裝額外保護造成的成本提升的矛盾。如果換一種思路，不是選擇把所有的敏感數據都“一股腦”塞進去，而是清晰地知道構建怎樣的智能、用的什么數據以及服務產品對外的核心價值，選擇把原始的數據轉化爲知識、轉化成經驗，即數據服務化，從某種意義上來講是解決安全問題的一個很重要的方式。

除了對數據與隱私的把控，另一些安全問題或成爲人工智能助力金融路上的“絆腳石”。許正宇舉例到，金融機構可能需要第三方服務供應商提供人工智能所需的技術和基礎設施。由於市場上的人工智能服務供應商較爲集中，如有突發情況導致服務中斷或故障，便會影響金融機構的營運。因此，金融機構必須制定全面的應變計劃，以確保金融系統暢順運作。

此外，人工智能模型可以按指示撰寫流暢而且高質量的分析，也可以理解圖像、處理聲音及創作視頻。然而，人工智能模型也存在幻覺風險，有機會輸出看似符合邏輯但不合乎事實的錯誤資料。許正宇對此表示，金融機構及從業人員不能完全倚賴人工智能，人工智能也不能取代金融專業人員的獨立思考和判斷。

北京商報記者岳品瑜董晗萱

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