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華夏時報記者 馮櫻子 北京報道

12月6日，由華夏時報主辦，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學中國金融交易研究中心、華夏時報金融思想薈和華夏時報金融研究院聯(lián)合提供智力支持的2024（第十八屆）華夏機構投資者年會在北京成功舉辦。本屆年會聚焦新質(zhì)生產(chǎn)力，以“向‘新’而行，探尋發(fā)展之‘質(zhì)’”為主題，匯聚業(yè)內(nèi)享有盛譽的專家、學者及金融機構高管，凝聚共識，貢獻智慧，推動行業(yè)以“質(zhì)”致遠。

會上，中金公司研究部執(zhí)行總經(jīng)理姚澤宇發(fā)布《大模型在金融領域價值創(chuàng)造研究報告》并表示，當前AI大模型在金融行業(yè)主要應用于業(yè)務場景簡單的非決策類環(huán)節(jié)，在支付、信貸、保險、財富管理、資產(chǎn)管理等場景都有應用落地。

科技公司與金融企業(yè)在數(shù)字金融時代形成競合關系。未來與金融機構合作開發(fā)大模型的服務商，一定程度上將成為整個金融行業(yè)新的基礎設施，成為新型具有系統(tǒng)重要性的金融基礎設施。

AI大模型在金融行業(yè)應用于非決策類環(huán)節(jié)

過去這幾年，大模型在金融領域的落地如雨后春筍般出現(xiàn)，英偉達曾調(diào)研全球400家大型金融機構，其中超過40%的機構已經(jīng)在使用大模型，主要用在報告的生成、客戶體驗、數(shù)據(jù)生成、自身營銷等方面。

大模型的出現(xiàn)給AI與金融的結合提供更大的想象空間。麥肯錫測算認為，AI大模型有望對金融行業(yè)每年帶來2500億-4100億美元的增量價值，約9%——15%的營業(yè)利潤增量。

整體來說，當前AI大模型在金融行業(yè)主要應用于業(yè)務場景簡單的非決策類環(huán)節(jié)，在支付、信貸、保險、財富管理、資產(chǎn)管理等場景都有應用落地，主要賦能是對客服務、數(shù)據(jù)挖掘、業(yè)務助手等環(huán)節(jié)。

但對于金融領域?qū)I(yè)能力要求比較高，涉及提供比較強的金融決策建議，需要承擔很核心的分析決策環(huán)節(jié)，大模型依然面臨一些約束和挑戰(zhàn)。

由于金融服務存在時效性強、精準度高、專業(yè)壁壘高等特點，當前大模型在金融領域有專業(yè)上的短板，難以理清復雜的金融邏輯，將大模型直接用于相關專業(yè)任務時，效果上會低于預期。

目前，大模型應用更多是利用它泛化的能力，賦能基礎業(yè)務環(huán)節(jié)和通用場景，例如信息整理、內(nèi)容生成等。

在提供金融服務方面，大模型已經(jīng)能夠勝任常規(guī)的基礎金融對話，比如金融資訊、業(yè)務辦理等，但是在涉及專業(yè)度比較高、個性化相對強等復雜業(yè)務時，還難以完全勝任。更多需要人工介入，大模型輔助人工來滿足對于服務質(zhì)量和合規(guī)的要求。

除了在金融專長有待于進一步提升之外，大模型面臨著生成內(nèi)容不可控等問題。應用大模型進行決策判斷的可及性較低。此外，傳統(tǒng)判別式AI在金融很多分析決策場景里已經(jīng)得到了廣泛的普及和應用的成熟，例如大模型風控。大模型替代傳統(tǒng)判別式AI的意義并不大。

AI大模型推動金融業(yè)競爭格局分化

從未來的趨勢來說，未來將是大小模型協(xié)同、Co-pilot嵌入更多場景、AI Agent重塑展業(yè)模式。

雖然大模型存在專業(yè)能力的有限、生成結果不可控、算法可解釋性較差等階段性問題，在合規(guī)性和適當性方面缺少一定保障，但伴隨著技術的進步，它能夠帶動大模型能力邊界提升，以及出現(xiàn)一些新的解決方案來減少大模型的短板。大模型賦能金融行業(yè)的空間也能進一步打開。

未來，大模型與小模型將協(xié)同互補，賦能更多金融業(yè)務場景。其中大模型主要優(yōu)勢在于語義理解、信息歸納、內(nèi)容生成；小模型（傳統(tǒng)判別式AI）主要優(yōu)勢在于輸出結果可控、穩(wěn)定、精確度高。小模型被大模型調(diào)用、提升輸出內(nèi)容專業(yè)度和精確度

同時伴隨大模型能力的增強，Co-pilot的價值創(chuàng)造空間進一步打開，將賦能更多金融場景和業(yè)務流程，提升金融從業(yè)者服務半徑和展業(yè)質(zhì)效，從簡單的協(xié)助搜集處理呈現(xiàn)信息，逐漸延伸到輔助更多核心分析決策場景，例如生成一些具有一定的業(yè)務價值，可供專業(yè)人員參考的決策建議。

此外，未來金融機構也可能基于大模型發(fā)展AI Agent，進一步簡化重塑展業(yè)模式。對內(nèi)，AI Agent理解任務需求、拆解任務環(huán)節(jié)、統(tǒng)籌調(diào)度各方資源；對外，AI Agent升級用戶交互體驗，提供更加定制化的金融服務。

從賦能空間角度來說，財富管理、資產(chǎn)管理或是大模型在金融行業(yè)賦能空間最大的領域，保險、信貸領域存在一定的賦能空間，而對于支付業(yè)務的賦能空間相對較小。

具體來看，例如在需求側(cè)，財富管理、資產(chǎn)管理領域，信息不對稱程度比較高，決策流程往往更長。大模型通過賦能金融服務的交互，投資者教育的環(huán)節(jié)，能提升投資者信息搜集、分析能力、金融認知的水平。幫助降低信息不對稱，提升投資者決策的質(zhì)量。

在渠道側(cè)，財富管理和資產(chǎn)管理服務周期比較長，服務頻率相對較高，供需雙端匹配的效率較低，大模型能夠賦能營銷獲客、客戶運營、產(chǎn)品推薦等環(huán)節(jié)，使渠道側(cè)的展業(yè)人員能夠更高效提供更加有溫度的客戶陪伴和更專業(yè)的金融服務。

財富管理、資產(chǎn)管理領域分析決策有很多主觀判斷，產(chǎn)品服務提供的質(zhì)量本身不確定性比較高。大模型能夠賦能專業(yè)人員擴大信息搜集半徑，提升專業(yè)分析決策效率，從而為客戶提供相對質(zhì)量更高的金融產(chǎn)品和服務。

從業(yè)務環(huán)節(jié)來看，大模型在財富管理、資產(chǎn)管理業(yè)務的營銷獲客，客戶運營、產(chǎn)品推介，投資投研這四個環(huán)節(jié)，都有更大的應用空間。

從潛在業(yè)務增量來看，目前財富、資管仍然存在用戶滲透率相對較低，投資者體驗相對較差，投資者回報不理想等問題，大模型能夠幫助提升獲客的轉(zhuǎn)化率，客戶的留存率，客戶的滿意度等方面。

從應用落地的空間來說，相較于風控、交易、IT這些中后臺的支持賦能環(huán)節(jié)，對于財富管理資管機構來說，他們在營銷獲客、在客戶運營陪伴、產(chǎn)品的推介、投資投研四個環(huán)節(jié)里，痛點相對更加顯著，大模型能解決這些痛點就意味著能創(chuàng)造更多價值和增量。

姚澤宇提到，科技公司難以取代金融機構，兩者更多是在數(shù)字金融時代形成了競合關系。同時在規(guī)模效應之下，未來與金融機構合作開發(fā)大模型的服務商，可能會集中在少數(shù)技術領先的科技公司手上，使得這些科技公司、大模型廠商，就像云廠商一樣在一定程度上成為整個金融行業(yè)新的基礎設施，成為新型具有系統(tǒng)重要性的金融基礎設施。

姚澤宇表示，之所以說科技公司和持牌機構之間是競合關系而非簡單的替代，主要是因為金融行業(yè)強監(jiān)管屬性和高專業(yè)壁壘，且對于金融信息的時效性、金融數(shù)據(jù)質(zhì)量要求比較高。

未來產(chǎn)業(yè)格局，既有“馬太效應”的加劇分化，又有“乘數(shù)效應”的重新洗牌。頭部金融機構的預算相對更足，有更多的業(yè)務規(guī)模優(yōu)勢，掌握更多主動權，相比之下中小機構有種種方面的劣勢，所以頭部機構的領先優(yōu)勢會進一步擴大。資金體量、業(yè)務體量、金融能力，是相乘的關系，企業(yè)必須每一個長板都足夠長。

行業(yè)應未雨綢繆、加強協(xié)作

未來，在加強各方協(xié)作方面，姚澤宇提到，頭部機構應發(fā)揮“頭雁作用”，共建共享金融大模型、行業(yè)數(shù)據(jù)庫、算力資源池，降低中小機構部署大模型的成本門檻。明確行業(yè)數(shù)據(jù)、算法共享開放標準和激勵機制等。

探索分級分類監(jiān)管方面，基于不同金融場景、業(yè)務流程的風險特征，分門別類設定大模型應用的準入標準和監(jiān)管制度針對向金融機構提供大模型服務的第三方供應商，完善其備案制度、風險評估機制、內(nèi)控運營要求，未來或可進一步對其設立持牌準入門檻。

同時，發(fā)展風控技術，探索調(diào)用外部專業(yè)數(shù)據(jù)庫等知識增強工具，提升大模型的輸出內(nèi)容精確度、專業(yè)度完善大模型內(nèi)容輸出過程中的過濾標準，提升實時風控監(jiān)測能力積累差異化、高質(zhì)量金融專業(yè)數(shù)據(jù)庫，加大模型調(diào)優(yōu)、反饋階段投入，提升模型價值對齊程度，防范算法歧視風險發(fā)展多樣化的算法架構和模型應用，防范算法趨同風險。

此外，完善內(nèi)部風控制度。金融機構及第三方技術服務商或可針對性地設立完善大模型相關的內(nèi)部風控及合規(guī)管理機制頭部機構亦可對外輸出風險管理經(jīng)驗及技術解決方案，構建行業(yè)自律標準，賦能中小金融機構提升風控水平。

責任編輯：孟俊蓮 主編：張志偉