来源：金融时报-中国金融新闻网 作者：记者 陈彦蓉

由ChatGPT带来的人工智能热潮仍在持续。据《金融时报》记者了解，近期多家金融科技公司在AI领域加码布局，包括尝试应用人工智能生成内容（AIGC）、训练封闭式生成式对话引擎、组建金融通用大模型等。

　　国际数据公司(IDC)预测，中国人工智能市场规模在2023年将超过147亿美元，到2026年将超过263亿美元。在新科技浪潮下，人工智能与金融业务深度融合，提升服务小微企业质效成为行业探索热点。陆金所控股有关负责人告诉《金融时报》记者，AI技术的应用发展，能够将依赖专家个体知识与经验的服务扩展到所有的金融从业者，不仅大大提升个体服务能力，也会提升整体行业服务水平。金融科技公司积极探索人工智能嵌入小微融资服务各环节，通过数字化改造业务流程，能够有效推动金融行业向科技型普惠金融演变。

　　竞相探索大模型

　　人工智能被认为是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。二十届中央财经委员会第一次会议强调，要把握人工智能等新科技革命浪潮。今年以来，尤其在ChatGPT催热之下，多家金融科技公司争相布局AI，发力探索金融大模型。

　　5月份，奇富科技发布国内首个自研金融行业通用大模型“奇富GPT”，其所支持的产品级应用预计会在年内推出，面向金融机构开放使用；度小满也开展了一系列基于大模型的应用；信也科技目前在结合大模型进行人工智能探索布局；而据陆金所控股首席技术官毛进亮透露，陆金所未来会尝试训练封闭域的生成式对话引擎，以便更好更智能地服务客户。

　　业内人士表示，金融大模型的底层技术离不开人工智能积累。大模型可以分为理解式大模型和生成式大模型。理解式大模型的优势在于数据洞察理解能力，可以用在智能推荐、风险管理、智能经营上，帮助金融机构大幅提升经营效率和风险管理决策能力。生成式大模型可以自主地生成新的数据、图像、语音、文本等信息，成为理财师、保险经纪人等金融从业人员的得力助手，大幅提升服务效率和服务体验。

　　以客服为例，大模型不仅能形成用户画像，还能捕获用户真实意图，为用户提供还款安排。在信贷领域最核心的风控环节，以大模型为核心衍生的智能征信解读，能够帮助金融机构更加全面、高效地理解和分析用户。

　　AI应用多点开花

　　事实上，早在布局金融大模型之前，金融科技公司在人工智能领域已深耕多年，在用户引入、财富管理、风险管控等多个细化业务领域，已推出相应的产品和技术，从而为小微企业提供更为精准、及时的服务。

　　在智能客服方面，以陆金所控股为例，通过AI科技全条线发力，高效触达小微客户。陆金所控股通过拟人AI客服“小惠”，全程与客户“面对面”服务，可实现最少或零文字输入、大幅降低等待时间。该AI客服可同时服务数百位在线客户，一方面节省大量人力成本，另一方面能更智能地服务好客户，让客户足不出户就可完成整个贷款流程。

　　由于小微企业主金融能力、互联网应用能力相对不足，因此需要便捷化的流程体验和专业的金融指导。“我们也在尝试通过结合人工智能、大数据等技术，打造出智能机器人，能够与客户进行多轮对话，这已经应用在我们的业务当中。”陆金所控股有关负责人表示。

　　在智能风控领域，多家金融科技公司深耕细作，开发出风控决策引擎项目、反欺诈系统等。智能风控决策引擎可根据不同行业小微企业提供的经营数据，结合行业最新发展情况，快速精准识别其还款能力与还款意愿，从而提供更精准的小微客户信贷风险定价。而智能反欺诈系统能够借助机器学习各类规则，分析潜在风险用户特征和案件线索，并采取多样化的反诈骗策略。

　　陆金所控股有关负责人认为，“人工智能技术不仅要有对星辰大海的仰望，也要有脚下带泥的深耕”，当AI等前沿科技和金融业务深度融合，意味着广大的小微实体与之产生了紧密的链接，小微的价值会被量化、被看见、被认可。

　　审慎应对风险挑战

　　在ChatGPT的带动下，金融机构对人工智能的探索热情逐渐走高，各界对于相关应用也抱有更高期许。但也有行业专家坦言，我国大模型底层技术布局薄弱，虽然已涌现出一批大模型，但底层技术和基础架构仍存在“卡脖子”隐患。人工智能在金融领域的落地应用仍有较长的路要走。

　　科技部部长王志刚在今年全国两会期间曾表示：“企业不仅是技术创新主体，要解决技术问题，同时也是科学研究主体。”金融科技企业在发展技术的过程中，还要注意科技伦理，注意怎样趋利避害。

　　以金融大模型为例，有业内人士表示，金融行业具有客户群、数据库庞大的特点，金融通用大模型研发面临的一个主要挑战就是数据处理方面的复杂性。由于AI模型、数据、系统的不成熟性造成的欺诈和安全问题不容忽视。因此，通用大模型研发还需要应对数据安全方面的挑战。

　　某金融科技公司负责人表示，目前人工智能安全技术是在特定的攻击情况中针对性解决一些安全问题，人工智能安全将持续处于一种攻防不断对抗的状态，相应的技术也要持续更新升级。因此，金融行业应对安全风险的挑战依旧任重道远，需持续提升技术研发能力，从数据治理、规范制定等方面降低可能存在的风险隐患。

　　金融科技是技术驱动的金融创新。可以预见，以大模型为代表的AI技术将对金融行业的智能化水平和数字化程度产生深远影响，金融科技公司要抓住这次技术变革的机遇窗口，积极探索大模型技术的应用和发展，审慎应对其风险和挑战，助力金融业实现从数字化到智能化的跃升。