来源:中国银行保险报时间:2025-01-22 07:29
大模型不仅作为技术工具,更作为一种全新的生产力,正在重塑金融行业的生态格局,加速金融业务的数智化转型,提升金融服务的质量与效率。
从技术浪潮来看,金融科技可以划分为三个阶段:“金融科技1.0”旨在依托信息化技术实现合规展业,提升效率;“金融科技2.0”则通过互联网、移动互联网重构业务流程,推动金融普惠化、社交化;如今迈进数智驱动的“金融科技3.0”时代,金融科技的角色已经从业务支撑扩展到价值赋能,逐渐成为价值创造本身,助力金融机构建立数字化转型的核心竞争力。
在金融行业,大模型的应用价值体现在提升效率、价值创造和深度决策三个方面。提升效率即金融机构在AI编程、账户业务自动化、合规审核、客户服务与支持等场景加速实现流程自动化,全方位提升工作效率。价值创造是通过更好的用户交互、更好的用户触达、更深层的用户理解,发现和创造金融消费需求,推动用户和收入增长。深度决策即利用人工智能在交易机会洞察、资产价格预测、流动性风险评估、信用风险评估等方面提高传统模型的效率,为更复杂的决策提供更全面、精准的数据分析结果及预测信息,提升投资收益,降低风险。
从产业角度来看,大模型应用发展本质上由场景驱动,需要在小的应用切口上去创造和实现价值,我们称之为“大模型、小应用”。当前,金融行业建设重点正从行业大模型逐步转向基于行业“Know How”的RAG(检索增强生成)技术、Agent开发及入口的改造上。当前,很多模型应用仍是在不改变原有流程的情况下,以嵌入式模型工具来提高效率和使用体验。展望2025年及之后的两三年,我们期待有大模型原生应用在金融业出现,给行业带来深远影响。
当前,大模型在金融行业的应用虽仍处于初级阶段,但已跨越了能力临界点,正进入向大范围应用转换的阶段。展望未来,大模型的全面应用可能从三方面改变现有金融科技的架构体系:第一,语控万数:基于对话的人机交互方式有望成为连接用户与金融服务的新入口;第二,代理竞争:大模型系统逐步演变为Agent架构,从单一智能体向群体协作模式发展,以完成更复杂的任务,未来可能就是代理的竞争,数据质量和运营能力成为关键边际变量;第三,智慧计算:计算端会进一步云化、资源化,基于大模型的智慧计算将无处不在、随时可用。
对金融机构而言,大模型是降本增效的利器,也会成为影响用户流量的入口。更重要的是,这项具有普惠性的技术可能将大家拉到同一条起跑线,金融机构可以充分利用这个机会,拥抱技术变革,实现突破性发展。