AI 能力與金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景如何結(jié)合，如何在 AI 基礎(chǔ)上做金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新？這是很多人都關(guān)心，或者正在探索的方向。在 9 月 2 日的 InfoQ 超級(jí)連麥。 數(shù)智大腦直播中，我們邀請(qǐng)了 FCon 金融科技大會(huì)聯(lián)席主席、度小滿數(shù)據(jù)智能部總經(jīng)理?xiàng)钋嘁黄鹛接懥私鹑跀?shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀，以及大模型等技術(shù)將如何助力金融業(yè)轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

在國(guó)家政策的推動(dòng)下，整個(gè)金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其是銀行業(yè)的發(fā)展正處在非常關(guān)鍵的時(shí)刻，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。在楊青看來主要有三點(diǎn)：

一是國(guó)家政策上的支持比之前更加清晰，鼓勵(lì)整個(gè)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行創(chuàng)新，強(qiáng)化整個(gè)金融科技的治理，全面塑造整體的數(shù)字化能力。

二是從技術(shù)發(fā)展上來看，AI 技術(shù)不斷成熟，AI 相關(guān)的應(yīng)用已經(jīng)逐步融入到金融行業(yè)的日常業(yè)務(wù)流程中，也加速了整個(gè)行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)展。尤其是 AIGC 大模型等新技術(shù)進(jìn)一步推動(dòng)整個(gè)金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

三是在整個(gè)投入上，從最近的戰(zhàn)略規(guī)劃和財(cái)報(bào)來看，互聯(lián)網(wǎng)金融科技公司、傳統(tǒng)銀行，都已經(jīng)加大了對(duì)整個(gè)科技的投入，包括對(duì)科技人才投入?，F(xiàn)在正處于一個(gè)關(guān)鍵的時(shí)機(jī)，能夠精準(zhǔn)把握應(yīng)用好政策資源，同時(shí)利用好新技術(shù)的金融機(jī)構(gòu)，相信是會(huì)有一個(gè)更好的發(fā)展。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型也面臨著很多難題，例如短期內(nèi)很難衡量收益、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)治理等問題。在數(shù)據(jù)上打通架構(gòu)，這是非常大的系統(tǒng)性工程。其次是有了數(shù)據(jù)后，如何充分發(fā)揮它的業(yè)務(wù)價(jià)值，讓這些技術(shù)能夠真正融到業(yè)務(wù)？還有一個(gè)非常頭痛的事，就是在金融行業(yè)想找合適的數(shù)字化人才，特別是 AI 的人才是非常難的，就是很難，無論從招聘、培養(yǎng)還是留人都有極大的挑戰(zhàn)。

如何去解決呢？楊青說，在實(shí)際過程中要挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值是一把手工程，短期性很難衡量，但首先要大家認(rèn)可這種理念，這是一個(gè)戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)型任務(wù)，堅(jiān)定不移走數(shù)字化轉(zhuǎn)型這條道路。

另外在數(shù)字化基礎(chǔ)技術(shù)層面，勇于試驗(yàn)新技術(shù)，數(shù)倉數(shù)據(jù)湖，包括數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建等等。用智能的方法挖掘數(shù)據(jù)，像機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、OCR、大模型等等充分利用智能化技術(shù)。

大模型如何改變金融行業(yè)

在楊青看來，大模型的能力首先就是產(chǎn)品應(yīng)用，分為三個(gè)方向來講：大模型出來之后改變了傳統(tǒng)的對(duì)話，將多人對(duì)話能力大幅提升，因此在產(chǎn)品層面上，尤其是人形機(jī)器人可以很好的應(yīng)用大模型；其次像創(chuàng)意生成方面如 midjourney、文案等創(chuàng)意類有很好的應(yīng)用；另外，大模型還可以提升日常工作效率等等。

大模型在金融行業(yè)應(yīng)用也有三種特點(diǎn)：

第一，金融行業(yè)的從業(yè)人非常多，金融業(yè)務(wù)比較復(fù)雜，流程繁多；

第二，金融行業(yè)知識(shí)密集，無論理財(cái)、保險(xiǎn)、信貸，都需要有很多這種領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)知識(shí)，學(xué)習(xí)起來有一定的成本；

第三，大模型改變金融行業(yè)的天花板非常高，因?yàn)楹芏嗉?xì)碎的流程上的事情很難通過大模型去解決。

度小滿在大模型上的探索

據(jù)了解，度小滿在 AI 領(lǐng)域已經(jīng)有較多投入，長(zhǎng)期以來一直在探索 AI 怎么更好的服務(wù)金融，尤其是信貸業(yè)務(wù)的難題，例如如何高效的獲客，如何更好的識(shí)別風(fēng)控，如何去更好的去提升我們企業(yè)經(jīng)營(yíng)的效率。

楊青在直播過程介紹了度小滿基于以上思考認(rèn)知的探索方向應(yīng)用。

一方面是征信報(bào)告解讀。度小滿在征信報(bào)告解讀上面是做了非常多的創(chuàng)新工作，為業(yè)務(wù)帶來了巨大的收益。其中用到了一些創(chuàng)新方法，就是把一份征信報(bào)告里面最核心的金融數(shù)據(jù)編成一張圖，用一些圖機(jī)學(xué)習(xí)的創(chuàng)新方法去挖掘里面更多的價(jià)值。

另一方面是因果推斷的技術(shù)，在金融行業(yè)信貸核心的評(píng)估優(yōu)化過程中，輔助輸出一個(gè)更好的定額定價(jià)。

此外，在大模型應(yīng)用探索上業(yè)界也存在一些誤區(qū)，楊青說，對(duì)大模型本身能力沒有非常深刻的理解，或者對(duì)大模型期望過高可能是比較普遍的問題。除此之外，有些人可能對(duì)新技術(shù)過于擔(dān)憂，或者對(duì)大模型缺乏一定的耐心，這些都是阻礙大模型應(yīng)用的重要因素。

在楊青看來，AI 技術(shù)的發(fā)展是一個(gè)長(zhǎng)期的事，就像通用 AGI 一樣，這需要去企業(yè)不斷地包容且不斷地優(yōu)化。

關(guān)于 FCon

首屆 FCon 全球金融科技大會(huì)將于 11 月 19-20 日在上海舉辦。大會(huì)將圍繞金融領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)探索、DevOps 在金融企業(yè)落地實(shí)踐、金融行業(yè)大模型應(yīng)用、創(chuàng)新的金融科技應(yīng)用、金融實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)之路、金融安全風(fēng)險(xiǎn)管控、數(shù)據(jù)要素流通與數(shù)據(jù)合規(guī)等 10+ 專題進(jìn)行交流。

目前大會(huì)邀請(qǐng)了匯豐科技中國(guó)區(qū)的代理總經(jīng)理馬國(guó)棟、度小滿金融數(shù)據(jù)智能部總經(jīng)理?xiàng)钋嘞取⑽浵伡瘓F(tuán)副總裁 & 首席技術(shù)安全官韋韜博士、恒生聚源總經(jīng)理吳震操擔(dān)任大會(huì)聯(lián)席主席。更多嘉賓仍在邀請(qǐng)中。..。..