国际金融报消息,9月6日,在第六届外滩金融峰会“金融领域的AI变革与挑战”主题圆桌会议上,中国证监会原主席肖钢表示,大模型的应用不仅会重构银行的业务流程、内部组织架构和服务模式,也将给金融业带来一场全方位的深刻变革。

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他指出,2022年底横空出世后,大模型应用迅速成为热点。一年前,国内金融机构还在热烈讨论是否要应用大模型,或者说在做大模型应用的准备工作。今年以来则发生了迅速的变化,许多金融机构已经开始落地。在此过程中,金融机构已经深切感受到,这对于操作模式和业务模式都是一种颠覆。现在来看,大模型在金融领域的应用前景非常广阔。

肖钢强调,大模型在金融领域的应用主要有三个要素:一是技术成熟度,金融业对于准确性、精准性的要求特别高,对于风险外溢的防范要求也非常高。因此,技术的成熟度是决定大模型在金融领域应用的重要因素。

“当然,这也是一个相互成就、相互促进的过程。现在的大模型技术还不是很成熟,特别是在金融领域的应用。一方面由于技术本身存在缺陷,不能满足金融业务发展和客户的需要;另一方面只有大模型更多应用金融领域,特别是深度学习细分行业的数据训练,才能提升模型迭代质量,越多用才越好用。”肖钢说。

二是政策支持度,金融业是强监管的行业,目前总的监管政策有,但很多具体政策还没有完整出台。大模型在金融业如何准入?哪些模型可以在金融领域应用,哪些不行?如何测试测评?细则有待进一步明确。

“三是场景匹配度,对金融机构而言,选择大模型的应用,很重要的是识别和选择场景。没有场景,就没有大模型的应用。”肖钢补充道。

谈及中美两国金融业在应用大模型时的差异,肖钢指出,美国的劳动力成本较高,因此有内在动力使用大模型,也就是用更少的人、更多的机器。但中国(使用大模型)不是要替代人,主要定位是赋能人,依靠大模型巨大的泛化能力,帮助员工提升效能。

他表示,利用大模型并不简单是节省人力成本,更重要的是利用大模型的技术赋能所有员工。“我国金融机构的成本收入比较低,其中人力成本也相对较低,关键是要扩大规模经济和范围经济效应,提高人均生产效率,更好地服务实体经济和人民生活,靠大量裁员实现不了,也不符合中国国情。”

肖钢还指出,大中小金融机构有所不同,不一定都要使用大模型。要根据机构规模、业务和客户群体之间的不同,协调、配合使用大模型和小模型。

今年以来,、微软、等都各自开发了很多小模型,在小模型上存在激烈竞争。究其原因,肖钢表示,用中国俗语说,就是“杀鸡焉用牛刀”。小金融机构的许多业务,特别是细分业务,小模型反而好用,性价比高也更准确。因此,要把大模型和小模型结合起来。

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