12月9日,由交通銀行主辦的第五屆上海金融科技國(guó)際論壇“科技融合、創(chuàng)新共贏:生成式AI賦能金融科技創(chuàng)新”平行論壇在上海舉辦。交通銀行副行長(zhǎng)、首席信息官錢(qián)斌出席論壇并致辭,以下為致辭實(shí)錄:
2023年是生成式人工智能的元年,以AIGC為代表的人工智能新技術(shù)正深刻地影響和改變著我們的生產(chǎn)模式和生活方式。交通銀行作為金融“國(guó)家隊(duì)”,積極運(yùn)用科技創(chuàng)新,踐行金融為民、服務(wù)實(shí)體的使命擔(dān)當(dāng),堅(jiān)定不移走好中國(guó)特色金融發(fā)展之路。今天,我們舉辦“科技融合、創(chuàng)新共贏:生成式AI賦能金融科技創(chuàng)新”論壇,邀請(qǐng)各方共同探索生成式人工智能在金融行業(yè)的創(chuàng)新實(shí)踐,促進(jìn)合作共贏。
人工智能涌現(xiàn)出新效能,為金融領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展開(kāi)辟了新手段、新賽道。據(jù)麥肯錫最新估算,生成式AI有望為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)約7.9萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。過(guò)去幾個(gè)月,超過(guò)1300個(gè)模型被提交到Hugging Face的開(kāi)放式大語(yǔ)言模型排行榜(Open LLM Leaderboard)。廣闊的應(yīng)用空間與噴薄而出的新技術(shù),將極大激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的創(chuàng)新與創(chuàng)造,更好推動(dòng)數(shù)字金融迭變向新、智慧變革,為金融業(yè)在優(yōu)化客戶體驗(yàn)、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá)、提升運(yùn)營(yíng)效率、防范業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等方面提供了新范式、新思路、新動(dòng)能。
中國(guó)人民銀行于2022年1月印發(fā)的《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)》明確提出,要抓住全球人工智能發(fā)展新機(jī)遇,以人為本全面推進(jìn)智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的深化應(yīng)用。金融機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)正積極探索生成式人工智能在金融業(yè)的合理、有效應(yīng)用,在三季度發(fā)布的上市公司半年報(bào)中,超過(guò)10家銀行提及AIGC、大模型等相關(guān)內(nèi)容。
作為全球系統(tǒng)重要性銀行,交通銀行持續(xù)關(guān)注并積極布局生成式人工智能技術(shù),當(dāng)前已制定生成式人工智能建設(shè)規(guī)劃,組建GPT大模型專項(xiàng)研究團(tuán)隊(duì),并與復(fù)旦、華為、科大訊飛(002230)等共建聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室,推進(jìn)大模型及算力集群等先進(jìn)技術(shù)在金融領(lǐng)域的落地應(yīng)用。在場(chǎng)景布局方面,我們運(yùn)用人工智能為客服人員提供智慧化知識(shí)推薦、輔助工單總結(jié)等功能;為營(yíng)銷人員提供個(gè)性化營(yíng)銷物料,生成差異化營(yíng)銷方案;為軟件開(kāi)發(fā)人員提供代碼生成、代碼糾錯(cuò)、注釋生成和單元測(cè)試等能力。在技術(shù)研究方面,我們對(duì)ChatGLM、Moss、LLaMa等開(kāi)源模型進(jìn)行落地實(shí)踐,搭建LangChain框架,對(duì)開(kāi)源模型進(jìn)行Lora微調(diào),我行獨(dú)立研究的GLM模型金融應(yīng)用框架,在ChatGLM金融大模型挑戰(zhàn)賽中獲得季軍。在數(shù)據(jù)供給方面,我們積極推進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注體系建設(shè),做好規(guī)范管理,保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的安全合規(guī)與高質(zhì)量。在安全管控方面,我們搭建內(nèi)容審查模塊,對(duì)用戶輸入信息及平臺(tái)返回信息進(jìn)行內(nèi)容審查,從多個(gè)流程節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析攔截,確保生成內(nèi)容的安全合規(guī)。
有機(jī)遇,就有挑戰(zhàn)。生成式AI在算力、算法、數(shù)據(jù)、安全、人才等領(lǐng)域面臨諸多痛點(diǎn)難點(diǎn),比如如何實(shí)現(xiàn)大規(guī)模算力模式下的綠色低碳供給,生成式人工智能和決策式人工智能算法之間如何有效結(jié)合、完成平滑升級(jí),如何提供適合大模型的大規(guī)模、高質(zhì)量、實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù),如何將模型的公平性、價(jià)值觀與人類更有效的對(duì)齊,如何培養(yǎng)復(fù)合型金融科技人才,這些既是技術(shù)挑戰(zhàn)也是管理難題,需要產(chǎn)業(yè)各屆通力合作、協(xié)同解決。
為此,我提三點(diǎn)建議:
一、科技融合,構(gòu)建人工智能大模型金融應(yīng)用產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
建議加大產(chǎn)學(xué)研合作,金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)、高校、開(kāi)源生態(tài)等技術(shù)力量聯(lián)合攻關(guān),在產(chǎn)業(yè)協(xié)同方面實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。在算力供給方面加強(qiáng)統(tǒng)籌布局,在算法創(chuàng)新、工程化所需的配套中間件等關(guān)鍵領(lǐng)域集中優(yōu)勢(shì)力量進(jìn)行聯(lián)合攻關(guān);在數(shù)據(jù)供給方面,提升數(shù)據(jù)治理水平,促進(jìn)數(shù)據(jù)要素合規(guī)高效流通,建立安全、可信、高效的數(shù)據(jù)供給能力;在應(yīng)用落地方面,實(shí)現(xiàn)各方融合共創(chuàng),盡快出臺(tái)管理制度和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn),為大模型金融應(yīng)用提供行動(dòng)指南。
二、以人為本,培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才,推動(dòng)上海金融科技人才高地建設(shè)。大模型建設(shè)需要海量數(shù)據(jù)處理、大規(guī)模算力組網(wǎng)運(yùn)營(yíng)、GPT算法研究、海量參數(shù)模型調(diào)優(yōu)、提示工程構(gòu)建等專業(yè)技術(shù)。當(dāng)下,具備相關(guān)能力的金融科技人才在數(shù)量與質(zhì)量上遠(yuǎn)遠(yuǎn)難以滿足市場(chǎng)需求。在此背景下,建議強(qiáng)化在金融科技人才高地建設(shè)中的戰(zhàn)略布局,針對(duì)所需的多種能力設(shè)置專業(yè)的課程體系,加快培養(yǎng)急需的金融科技人才;拓寬對(duì)現(xiàn)有人才的培養(yǎng)渠道,提供跨領(lǐng)域、跨機(jī)構(gòu)的金融科技人才培養(yǎng)機(jī)制,在學(xué)習(xí)、探索、實(shí)踐中提升員工對(duì)先進(jìn)技術(shù)的駕馭能力。
三、守正創(chuàng)新,關(guān)注人工智能的倫理建設(shè),建設(shè)可信、安全、公平的人工智能金融應(yīng)用。伴隨生成式人工智能在金融領(lǐng)域的全面應(yīng)用,可能引發(fā)的安全性、公平性、透明性問(wèn)題將會(huì)得到監(jiān)管機(jī)構(gòu)和市場(chǎng)主體越來(lái)越多的關(guān)注,需要通過(guò)有效治理確保應(yīng)用過(guò)程的安全可控、服務(wù)對(duì)象的合法權(quán)益得到有效保障。金融機(jī)構(gòu)要關(guān)注大模型生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性、穩(wěn)定性,建立有效的管控機(jī)制及應(yīng)急策略,防止出現(xiàn)價(jià)值偏離、算法偏見(jiàn)、歧視性內(nèi)容生成等問(wèn)題。負(fù)責(zé)任地運(yùn)用好金融科技手段,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的洪流中努力踐行“負(fù)責(zé)任金融”的價(jià)值理念,讓金融為民、科技向善落地生根,滾滾向前。
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