□叶大清

目前，大模型的发展呈指数型增长，功能越来越强，成本越来越低。如何解决数据安全、法律和伦理等方面的问题是我们需要思考与研究的。

通用人工智能（AGI）要造福全人类，人工智能与人类和谐共处。AI要切实满足业务需求，而不是孤立地去追求强大的AI。要通过产品、流程来解决AI的数据安全、法律和伦理等问题。

打造金融强国离不开金融业的数字化和人工智能化，金融行业将会是AI最重要以及投资和应用最多的行业之一。

金融领域可能并非最早落地人工智能应用场景的行业，但无疑是最为重要的行业。金融业具有庞大的客户基础和多样化场景，在客户服务、欺诈检测、贷款发放、财富管理、风险管理和合规法律等金融场景中，AI均大有可为。

在AI、大模型落地金融业应用的过程中，也有很多问题与冲突。比如，虽然现在大模型认知度很高，但应用率尚低，现有应用的用户满意度也较低；再比如，让AI独立完成业务流程是很难实现且风险性较高的，结合业务实际流程并有监督地让AI在某些环节去做辅助，是现阶段产业落地比较容易实现和风险较低的选择。因此，虽然底层模型的问题会随着时间越来越完善，但最终还是要回归客户需求，聚焦细分领域业务场景。

对于被诟病许久的“幻觉”问题，大模型很难做到不出错，在接受“出错”的前提下，通过合理的产品规划、标准的业务流程设计、完善的纠错机制建立，让AI产品快速在业务中落地。

没有爱的AI不是好AI。对于企业来说，要注重安全合规，稳中求进，打造科技、聪明、智能且有爱的金融AI产品，赋能产业数字化转型，尝试将先进技术应用于“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融”等重点领域。

（作者系融360联合创始人、董事长、CEO）