ChatGPT引领新浪潮！AI大模型驱动金融科技创新发展，赋能业务续新篇

原创：沐辰

来源： 柒财经

图片来源：由无界 AI工具生成

互联网的出现，改变了资讯流动的方式，推动新的公司范式的形式。而改变仍在继续，特别是ChatGPT的横空出世，为人们带来更加深入的智能化互动体验。

基于GPT（生成型预训练变化模型），全能型AI对话机器人——ChatGPT尽管在回答问题时会出现错误，不过在与人聊天过程中表现出的逻辑能力令人咋舌。

一时间，以ChatGPT为代表的人工智能大模型热潮涌动，受到市场前所未有的关注，百度、三六零、阿里云、商汤科技、科大讯飞等纷纷加入这场大模型混战中。

于金融行业而言，作为高度数字化和专业化的领域，自然成为大模型落地实践的最佳场景。

大模型赋能金融业如何显“神通”？

波士顿咨询公司（BCG）与中国发展基金会曾共同发布的一份报告中提到，预计到2027年中国金融业约23%的工作岗位将受到人工智能带来的颠覆性影响，其余77%的工作岗位将在人工智能的支持下，工作时间减少约27%。

对金融业劳动力影响预测，证明了AI不再是大导演斯皮尔伯格作品《人工智能》中被输入感情程序的机器男孩，而是从真真切切渗透到全业务链条。且如今，随着通用大模型卷起滚滚浪潮，金融业对人工智能也有新的期许。

双方在契合点上表现在，金融行业生产和处理大量数据，而人工智能大模型尤其是基于深度学习大模型，擅长处理这种数据密集的环境，这种能力对风险评估、欺诈检测、市场预期等方面至关重要。

且金融数据通常包含复杂的模式，人工智能模型在处理复杂模式方面具有独特优势，更好应对数据中的高噪音、高维度和非线性等特征，从而帮助金融机构识别市场趋势，做出更精准决策。此外，大型人工智能模型能够在短时间内高效地处理和分析大规模的金融数据，使金融机构能够迅速应对市场变化，识别异常情况。

在马上消费人工智能研究院相关负责人看来，智能交互方面，通过配备机器人客服将金融知识及产品相关信息一条条添加到知识库里，尽管“喂养”了很多数据，也避免不了机器人回答机械化和准确性，因为它的识别能力是有限的，更多充当协助人工客服的角色。而大模型本身具备大量通用知识，除了金融常识外，对于其他特殊内容，可以通过知识注入的方式给到大模型，并且通过持续、充分的训练，能够使大模型具备更加精准的语义理解能力和强大自然语言生成能力。自然而然，大模型成为懂金融的“专家”。

此外，融360表示，人工智能大模型能够协助金融机构提升客户服务质量。通过分析海量客户数据，这些模型可以个性化服务、预测客户需求，并提供量身定制的建议。不仅如此，人工智能通用大模型还可以提高风险评估的效率和准确性。大模型的能力包括深度学习和自然语言处理等技术，这使其能够处理和理解大规模的信息，为金融行业带来更高效和精确的风险管理，从而使金融机构能够做出更明智的贷款决策。

且人工智能大模型可极大地增强欺诈检测能力，其可以分析和理解大量的结构化和非结构化数据，因此能够识别出隐藏在庞大数据集中的欺诈行为和异常模式，并持续改进欺诈检测的准确性和效率，从而使得金融机构、电商平台等能够及时发现欺诈行为，减少金融损失并保护用户的利益。

推动大模型技术应用建设数据要素成关键

技术上再“华丽”，也不如落地应用来得实在。据赛迪顾问数据显示，预计到2025年，国内人工智能产业规模达到3369.3亿元，较2022年增长63.85%；带动行业应用综合解决方案服务的市场规模将超过3万亿元。

对于金融行业，北京市发布的《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施（2023-2025年）（征求意见稿）》中明确，支持金融科技企业对金融场景中信息负载高，信息更新快，金融从业者难以快速全面的获取准确信息的问题，探索面向金融文本深度理解和分析的人工智能技术应用。

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且在聚焦智能风控、智能投顾、智能客服等环节基础上，推动实现金融专业长文本的精准解析和模型知识的更新，突破复杂决策逻辑与模型信息处理能力间的融合技术，实现从复杂金融信息处理到投资决策建议的转化，支撑金融领域的投资辅助决策。