馬上消費赫建營：金融業應用大模型面臨與現實場景深度融合的挑戰

中新經緯10月20日電 (魏薇)隨着人工智能技術的不斷成熟，大模型在金融領域的應用正逐步深化，成爲推動金融行業高質量發展的重要力量。在2024金融街論壇年會上，人工智能、大模型也成爲業界探討的熱點話題。

大模型對金融領域產生哪些影響？在技術與實踐層面，金融機構進行了哪些嘗試？在論壇期間，馬上消費科技創新發展部總經理、馬上消費研究院院長赫建營在接受中新經緯採訪時，談及了上述問題，尤其是馬上消費大模型應用於合規與消費者保護的探索實踐。

大模型助力金融業數字化轉型

“人工智能在金融行業的應用，已經覆蓋從營銷獲客到智能風控、智能投顧和智能客服等多個場景。人工智能在整個金融場景是全鏈條、全場景的應用。”赫建營在2024金融街論壇年會“AI重塑金融與安全治理”分論壇上表示。

當前，各行各業都在積極利用數字技術(如雲計算、大數據、人工智能等)對其業務流程、產品和服務以及商業模式進行改變，以適應或引領市場變化的過程。赫建營認爲，在金融業，大模型等先進的人工智能技術成爲行業數字化發展的有效助力。

目前，不少金融機構都在佈局各自的大模型。“金融業推動數字化轉型更加迫切，這與行業自身的特點有關。”在赫建營看來，金融業是個智力密集行業，具備高經濟價值、高數據密集、高服務品質、高合規性、高科技投入等特點。

他進一步指出，從穩健發展、監管合規、客戶服務等需求出發，金融業數字化轉型具備迫切性；而行業具備的數據積累和科技基礎，又爲技術創新應用提供了肥沃的土壤。具體來看，金融業涉及鉅額資金流動，創造着巨大的經濟價值和社會價值，因此其安全性、準確性和時效性要求極高，數字化轉型能夠提供強有力的安全保障，確保金融業務的穩健運行。金融業擁有海量且高精度的數據資源，這是數字化轉型的天然基礎；金融業作爲高品質的服務業，需要深刻分析客戶需求，提供差異化的服務；金融業受到包括資本充足管理、反洗錢等嚴格監管要求，亟需數字化技術助力；金融業始終注重加大科技投入，具備深入應用新技術的科技基礎。

“零售金融作爲直接面向廣大C端客戶(即消費者)的金融業態，擁有更大規模的客戶、更大頻次的交易、更大體量的數據，能夠將數字化的優勢發揮得淋漓盡致。”赫建營說。

大模型應用面臨哪些挑戰？

“金融領域作爲複雜決策交織的巨型系統，其對精準度與穩健性的嚴苛要求，使得大模型在此間的應用面臨着與現實場景深度融合的艱鉅挑戰與廣闊機遇。”赫建營說。

在他看來，和傳統的模型相比，大模型在研究複雜關係領域非常有優勢，並且能夠學習數據的特徵、模式和關係，泛化能力更強，因而能更好地理解意圖和自然語言，甚至生成圖片、文字、視頻等。其主要特性是有泛化能力、意圖識別能力和邏輯分析能力。而小模型則在追求事物的確切性和可信度方面更有優勢。

他舉例稱，在智能客服應用中，馬上消費在理解客戶意圖階段採用大模型來識別，一旦大模型理解了意圖，就調用小模型生成一個解答，再用大模型自然語言的聲紋技術生成可解釋的語言。馬上消費將大模型應用至智能語音助手、輔助人工坐席決策等多個環節，支持客戶服務過程中的自然語言多輪交互。當前，馬上消費的智能客服意圖識別率達90%，自助解決率已經達到了91%，用戶好評率提升23%。

談到大模型應用給金融機構帶來哪些挑戰，赫建營認爲，如何高效利用有限數據，提升領域大模型的精準度，同時確保模型的可解釋性與穩定性、合規性、安全性成爲亟待解決的難題，這些難題還缺乏業界廣泛的實踐，應用框架、行業標準、評價體系等有待建設。大模型的應用對企業的多模態數據架構、應用架構、智算基礎架構都有比較大的影響，數據管理的高效與安全，也是制約大模型技術廣泛應用的關鍵。

“面對以大模型爲代表的人工智能技術帶來的監管挑戰，金融機構需要採取措施，確保在推動創新的同時，保障安全性和穩定性。”赫建營說。

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責任編輯：薛宇飛 李中元