（前言）

AIGC的飛速發(fā)展正在重塑金融業(yè)態(tài)，深刻改變著傳統(tǒng)金融行業(yè)的運作模式和業(yè)務(wù)流程。當(dāng)我們驚訝于大模型越來越“智能”之時，也要意識到技術(shù)大爆發(fā)永遠(yuǎn)是一把雙刃劍。英國哲學(xué)家大衛(wèi)·科林格里奇在《技術(shù)的社會控制》（1980）一書中指出：一項技術(shù)如果因為擔(dān)心不良后果而過早實施控制，那么該技術(shù)很可能就難以爆發(fā)；但如果控制過晚，這項技術(shù)已經(jīng)成為整個經(jīng)濟(jì)和社會結(jié)構(gòu)的一部分，就可能走向失控，再來解決不良問題就會變得昂貴、困難和耗時間，甚至難以或不能改變，這種技術(shù)控制的兩難困境就是所謂的科林格里奇困局。

本文研究了AIGC技術(shù)在金融行業(yè)的技術(shù)趨勢及典型應(yīng)用，也探討了其面臨的風(fēng)險和挑戰(zhàn)，并對AIGC今后深度賦能金融行業(yè)發(fā)展、應(yīng)對多樣化的風(fēng)險和挑戰(zhàn)提出針對性建議。

一、AIGC的技術(shù)趨勢

金融科技已經(jīng)從“立柱架梁”邁入了“積厚成勢”新階段，越來越多的金融機(jī)構(gòu)積極使用數(shù)字技術(shù)來為金融血脈注入全新能量。人工智能技術(shù)正加速與金融產(chǎn)業(yè)深度融合，以 ChatGPT 為代表的大模型技術(shù)不斷進(jìn)化，經(jīng)歷了從小模型到大模型的重大轉(zhuǎn)變，不僅體現(xiàn)在模型規(guī)模的增長，更體現(xiàn)在算力、算法及數(shù)據(jù)處理能力的顯著提升。

• 萌芽階段：小模型在金融行業(yè)主要基于線性回歸、邏輯回歸或簡單的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要應(yīng)用在早期信用評分和推薦系統(tǒng)；
• 發(fā)展階段：隨著深度學(xué)習(xí)的興起，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型迅速發(fā)展，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擅長處理圖像數(shù)據(jù)，通過層層卷積提取空間特征；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理時間序列數(shù)據(jù)，通過記憶過去的信息來分析和預(yù)測未來……這些模型能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動提取特征，顯著減少了對人工特征工程的依賴；
• 突破階段：Transformer通過自注意力機(jī)制能夠高效處理長序列數(shù)據(jù)，極大地提升了大模型在自然語言處理和其他領(lǐng)域的表現(xiàn)，使其不僅能理解復(fù)雜文本，還能生成多種形式的信息，如文本、圖像和音頻，從而拓寬了AI的應(yīng)用范圍，同時算力的提升使得大規(guī)模訓(xùn)練和部署成為現(xiàn)實；
• 深化階段：隨著大模型的快速迭代、模型性能不斷提升，在通用大模型的基礎(chǔ)上，通過API、MaaS等商業(yè)模式，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)調(diào)整即可將通用大模型轉(zhuǎn)化為特定垂直領(lǐng)域的行業(yè)大模型。

二、AIGC的金融場景應(yīng)用

金融行業(yè)屬于信息密集型行業(yè)，是大模型技術(shù)的最佳應(yīng)用場景之一。自2023年以來，我國銀行、券商、保險等各類金融機(jī)構(gòu)紛紛積極引入和訓(xùn)練大模型，并探索其在金融領(lǐng)域的實際應(yīng)用。

大模型在金融服務(wù)中的主要應(yīng)用場景示例

資料來源：高金智庫、公開信息整理

三、AIGC在金融行業(yè)面臨的風(fēng)險與挑戰(zhàn)

盡管大模型技術(shù)在金融領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景，但在實際落地過程中仍面臨諸多風(fēng)險與挑戰(zhàn)，主要集中在技術(shù)、成本與經(jīng)濟(jì)可行性、對金融系統(tǒng)的潛在威脅等層面。斯坦福大學(xué)的學(xué)者們認(rèn)為，大模型涌現(xiàn)的能力既是科學(xué)興奮的源泉，也是意外后果的憂慮之源。換言之，如果不能引導(dǎo)大模型“向善”，那么它隨時可能傷及人類本身，帶來不可估量的后果。

1、數(shù)據(jù)隱私和安全風(fēng)險

金融數(shù)據(jù)包含敏感的個人和機(jī)構(gòu)信息，而大模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和應(yīng)用，然而許多數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、不完整，仍然需要花費大量人力和時間進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理。另外，模型可能會受到惡意攻擊，如對抗樣本攻擊、模型篡改等。這些攻擊可能會導(dǎo)致模型輸出錯誤的結(jié)果，從而影響金融決策的準(zhǔn)確性和可靠性。

2、數(shù)據(jù)偏見和傾向性挑戰(zhàn)

大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能存在性別、種族甚至政治等方面的偏見。如果這些偏見被應(yīng)用到金融決策中，可能導(dǎo)致模型在決策和預(yù)測中產(chǎn)生不公平或歧視性的結(jié)果，進(jìn)而誤導(dǎo)用戶，致使用戶做出錯誤的決策。

3、大模型的解釋性和可控性挑戰(zhàn)

金融行業(yè)是一個對于模型的可解釋性和魯棒性等要求非常高的行業(yè)。大模型的復(fù)雜性和“黑箱”特性使其決策過程缺乏透明性，而金融機(jī)構(gòu)需要確保其決策的可解釋性，例如在涉及風(fēng)險管理、信用評估等關(guān)鍵領(lǐng)域時，必須能夠清楚地解釋模型的判斷依據(jù)和決策邏輯。

4、訓(xùn)練成本挑戰(zhàn)

大模型的訓(xùn)練和推理過程對計算資源的需求極為龐大，尤其是含有上百億參數(shù)的大模型，消耗大量的GPU、TPU和CPU集群。根據(jù)斯坦福大學(xué)的《2024人工智能指數(shù)報告》，AI模型訓(xùn)練成本隨著時間的推移呈指數(shù)級增長，例如，GPT-4使用了約7800萬美元的計算資源來訓(xùn)練，Google的Gemini Ultra的計算成本近2億美元。

2017-2023年AI模型訓(xùn)練成本預(yù)估

資料來源：《2024人工智能指數(shù)報告》，斯坦福大學(xué)

四、AIGC在金融行業(yè)的發(fā)展建議

AIGC面臨“科林格里奇困局”從來不是“要不要發(fā)展”的問題，而是“如何最大限度揚長避短、向善發(fā)展”的問題，因此發(fā)展仍是AIGC的主旋律。除開技術(shù)層面的革新、合作與應(yīng)用，要想破局，以應(yīng)對好大模型技術(shù)發(fā)展帶來的風(fēng)險和挑戰(zhàn)，引導(dǎo)科技健康有序發(fā)展，需要政府、平臺、學(xué)術(shù)界、行業(yè)和公眾多方的共同努力，以及從技術(shù)、法律、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等齊頭并進(jìn)。

1、全面加強數(shù)據(jù)隱私和安全管理，嚴(yán)防客戶和機(jī)構(gòu)敏感信息泄露。在數(shù)據(jù)收集過程中、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型訓(xùn)練過程等采取多種措施保護(hù)數(shù)據(jù)安全。

2、建立監(jiān)測和評估機(jī)制，定期評估大模型系統(tǒng)的性能、準(zhǔn)確性和公平性，并及時發(fā)現(xiàn)與解決潛在的風(fēng)險和問題。

3、是提高算法的可解釋性和透明度，使用可視化技術(shù)和交互式界面來展示算法的決策過程。建立審查和評估機(jī)制來消除算法黑盒問題，促進(jìn)負(fù)責(zé)任的 AI 的開發(fā)、部署和應(yīng)用，提高生成式 AI 的安全性、可解釋性和可問責(zé)性。 

4、通過完善法律法規(guī)、促進(jìn)跨學(xué)科合作、加強道德評估和促進(jìn)公眾參與普法活動等，推動人工智能健康向善發(fā)展。