大模型在金融领域的价值、治理和生态进阶之路
引言
生成式AI技术正推动金融业从信息化走向智能化，引领新一轮变革。金融业作为技术应用先行者，需重新审视战略、业务、技术路径和治理机制，推动AI深度融入业务并重构业务。同时，面临着释放AI价值、确保技术可靠可控、缓解资源约束等挑战。
AI价值实现
AI价值评估方法
AI价值评估需考虑应用场景的业务特性、AI应用深度和增强系数。金融机构需系统性地将AI嵌入场景和服务环节，衡量其对业务运营、风险管理、用户服务和决策制定等方面的价值提升。
AI价值层次和场景价值
AI价值实现分为三大层次：工具辅助（自动化执行）、信息处理（复杂信息识别与分析）、业务决策（辅助决策实现业务闭环）。场景价值随业务属性强弱和应用深度递进，核心业务场景和决策难度越高的场景，AI价值越大。
金融机构AI应用现状
金融机构普遍认为AI价值潜力集中在工具功能层面，预计3-5年内决策功能将发挥价值。目前AI投入产出比在成本节约、效率提升、用户体验、风控合规方面取得小幅提升，预计2-3年后实现营收增长。未来18个月内，过半机构将投入10%-19%的IT预算用于生成式AI项目。
四大能力帮助金融机构实现AI价值进阶
- 数据基础能力：数据是AI应用的基础，需确保数据质量和处理方式，加入金融数据提升大模型金融理解能力。
- RAG和AI工程化工具：RAG增强生成内容的准确性，AI工程化工具实现高效、稳定落地。
- 大小模型融合能力：大模型与判别型小模型结合，提升生成和辨识能力，实现成本效益平衡。
- 多智能体协同应用：探索智能体和多智能体协同，增强复杂场景决策支持能力。
负责任AI
什么是负责任AI
负责任AI（RAI）是以严谨安全、公平透明、用户为先的方式进行AI设计、开发和部署，确保技术进步与商业目标和社会价值相协调。
负责任AI的三大层次
- 严谨安全：确保AI结果符合监管要求、降低法律风险，包含隐私保护、数据安全和内容严谨。
- 公平透明：遵循行业规则、避免不良社会影响，包含尊重平等和可解释性。
- 用户为先：以用户需求为中心，提升金融服务个性化、易得性，促进金融健康。
负责任AI的现状洞察
我国RAI政策法规初具框架，但金融机构对RAI的认知和推行深度仍处于初级层面，主要关注数据隐私和安全、模型幻觉问题。机构内各相关方对RAI缺乏明确统一认知且权责不明确。
负责任AI落地四大关键
- 战略层面：制定机构层面的RAI战略愿景和基本原则。
- 组织层面：设计RAI治理结构，明确权责和定义。
- 管控层面：对RAI进行全机构、全方位的评估、准备和管控。
- 技术实践层面：建立大模型的持续监测和评估机制，防范潜在风险。
AI大模型在金融行业应用生态演化
大模型生态的界定
大模型应用生态涉及金融机构、云厂商、模型服务商等多方参与，每个角色都有其独特的价值和行业贡献。
行业生态模式演进洞察
- 私有化生态：头部金融机构主导自建，对科技建设能力要求高，适用性高但存在资源分散和更新迭代慢的局限。
- 云化生态：基建共享，降低技术使用门槛，适合中型金融机构，但应用门槛尚未大幅降低。
- 平台化生态：底层算力到上层应用均通过平台输出，金融机构“开箱即用”，未来将大幅提升AI普惠性。
目前行业生态的基本情况
国内金融机构以私有云部署为主，生态体系较为单一，部署复杂且成本投入高，技术、工具和组织层面存在较大难度。
推动生态演化的建议
金融机构应构建长期且清晰的智能化目标，选择合适的建设路径。技术与服务提供方应加强开放合作与创新，以平台为依托，生态参与方共同推进AI在金融领域应用的生态进步。
结语和未来展望
大模型在金融行业的应用将推动金融服务创新和转型。未来，在负责任AI持续落地的基础上，大模型在技术和生态模式上将不断演进，为金融机构和用户提供更高效、更安全、更个性化的服务，推动金融行业持续发展和变革。
