清華五道口金融學(xué)院副院長(zhǎng)張曉燕：大語(yǔ)言模型在銀行業(yè)利弊兼存，期待監(jiān)管及時(shí)跟進(jìn)

11月30日，由中國(guó)金融認(rèn)證中心（CFCA）、數(shù)字金融聯(lián)合宣傳年聯(lián)合百余家銀行主辦的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型前瞻 第十九屆（2023）數(shù)字金融聯(lián)合宣傳年年度活動(dòng)”在京舉辦。本次活動(dòng)設(shè)置“前瞻·數(shù)字新趨勢(shì)”與“前瞻·轉(zhuǎn)型新路徑”兩大板塊，與會(huì)嘉賓圍繞相關(guān)熱點(diǎn)話題進(jìn)行分享�！�2023中國(guó)數(shù)字金融調(diào)查報(bào)告》發(fā)布、“2023數(shù)字金融金榜獎(jiǎng)”頒獎(jiǎng)，以及“2023信創(chuàng)‘大比武’金融場(chǎng)景適配驗(yàn)證賽道”專項(xiàng)獎(jiǎng)表彰等重磅環(huán)節(jié)也在本次活動(dòng)中精彩呈現(xiàn)。

清華大學(xué)五道口金融學(xué)院副院長(zhǎng)、金融學(xué)講席教授張曉燕出席活動(dòng)并以《大語(yǔ)言模型在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用》為題發(fā)表主旨演講。

清華大學(xué)五道口金融學(xué)院副院長(zhǎng)、金融學(xué)講席教授張曉燕
 

大語(yǔ)言模型（英文：Large Language Model，簡(jiǎn)稱LLM）是一種用于處理自然語(yǔ)言信息的大型人工智能模型。這些模型在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義和上下文信息，使它們能夠理解和生成人類語(yǔ)言并執(zhí)行多種任務(wù)。

張曉燕談到，大語(yǔ)言模型雖然出現(xiàn)的時(shí)間較短，但正在對(duì)全球經(jīng)濟(jì)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生積極和深遠(yuǎn)的影響。首先是大語(yǔ)言模型帶來(lái)全球經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)效率的提升，助力經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；其次是推動(dòng)就業(yè)市場(chǎng)更迭，高盛預(yù)計(jì)全球超過(guò)3億個(gè)崗位將受到大語(yǔ)言模型沖擊，但求職者也可以考慮轉(zhuǎn)向由大語(yǔ)言模型產(chǎn)生的新崗位就業(yè)。

關(guān)于大語(yǔ)言模型在生產(chǎn)中的作用，張曉燕指出其最主要提供兩大應(yīng)用：第一是完成對(duì)人類語(yǔ)言的加工處理，提升文案工作效率和質(zhì)量；第二是提煉數(shù)據(jù)信息進(jìn)行決策輔助。

隨后張曉燕指出，金融行業(yè)是信息和數(shù)據(jù)密集行業(yè)，因此大語(yǔ)言模型對(duì)金融行業(yè)的潛在影響巨大。首先，金融行業(yè)需要處理海量文本信息，大語(yǔ)言模型有助于分析和提取新聞媒體、研究報(bào)告、財(cái)務(wù)報(bào)表、企業(yè)公告、政府政策等文本信息中的價(jià)值；其次，金融信息具有強(qiáng)時(shí)效性，大語(yǔ)言模型可以做出秒級(jí)分析并提出建議。

銀行業(yè)是金融行業(yè)的重要組成部分，正在廣泛開展和推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此必將成為被大語(yǔ)言模型影響的重點(diǎn)領(lǐng)域。張曉燕認(rèn)為，銀行業(yè)許多場(chǎng)景非常適合大語(yǔ)言模型的應(yīng)用和落地，包括負(fù)債業(yè)務(wù)、資產(chǎn)業(yè)務(wù)、中間業(yè)務(wù)等。

對(duì)于負(fù)債業(yè)務(wù)，基于大語(yǔ)言模型的智能客服可以協(xié)助優(yōu)化存款業(yè)務(wù)流程，同時(shí)節(jié)省人力成本，提升服務(wù)效率。如中國(guó)工商銀行的AI數(shù)字員工將服務(wù)效率提高了5倍，從人工服務(wù)每位用戶需要8分鐘，縮短到數(shù)字員工服務(wù)每位用戶僅需1.5分鐘。

對(duì)于資產(chǎn)業(yè)務(wù)，智能信貸可根據(jù)用戶信用資料提供針對(duì)性的貸款方案；智能營(yíng)銷通過(guò)用戶資產(chǎn)、負(fù)債、風(fēng)險(xiǎn)行為等資料，基于不同場(chǎng)景，識(shí)別和預(yù)測(cè)客戶的信貸需求和偏好，針對(duì)性服務(wù)用戶；智能風(fēng)控可提高信貸審批的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，提高信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力，實(shí)現(xiàn)更有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和預(yù)警。

對(duì)于中間業(yè)務(wù)，智能支付可提高支付結(jié)算安全性和便捷性；智能投顧可根據(jù)用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好，推薦個(gè)性化理財(cái)建議，助力銀行代銷理財(cái)產(chǎn)品，如浦發(fā)銀行(600000)“財(cái)智機(jī)器人”能夠?yàn)橛脩糇詣?dòng)分析和總結(jié)市場(chǎng)現(xiàn)狀，推薦個(gè)性化理財(cái)建議和產(chǎn)品。

最后，張曉燕談到，銀行業(yè)大語(yǔ)言模型落地同樣面臨很多風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，需要行業(yè)高度警醒和重視。比如大語(yǔ)言模型可能導(dǎo)致銀行機(jī)密數(shù)據(jù)和客戶隱私泄露。并且大語(yǔ)言模型在銀行業(yè)中的應(yīng)用也面臨監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)，各國(guó)對(duì)于大語(yǔ)言模型的監(jiān)管態(tài)度目前分歧較大，也有觀點(diǎn)認(rèn)為人工智能，包括大語(yǔ)言模型的應(yīng)用可能會(huì)成為下一個(gè)金融系統(tǒng)性大風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)點(diǎn)。因此張曉燕建議，為了規(guī)范大語(yǔ)言模型在銀行業(yè)健康有序的發(fā)展，希望相關(guān)監(jiān)管部門及時(shí)制定規(guī)章制度，指引行業(yè)健康發(fā)展。