AI大模型在金融领域陆续落地 平衡发展和风险依然要靠技术

随着人工智能AI技术的快速发展,AI大模型在金融领域的应用逐渐取得了突破性进展,这些大模型的出现为金融机构带来了更高的效率、更准确的预测和更好的风险管理能力,近日,AI大模型在金融领域陆续落地,不过平衡发展和风险依然要靠技术,下面就去了解了解具体情况吧!

AI大模型在金融领域陆续落地 平衡发展和风险依然要靠技术

AI大模型在金融领域陆续落地

近日,随着全国首个官方“大模型标准符合性测试”结果公布,AI大模型商业化应用的关注度进一步提升。但目前来看,智能金融的应用、监管都还处于探索阶段,如何平衡发展与风控的关系仍是关键议题。

“数字化发展与风险防控之间并非完全对立的关系,一定程度上可以提升金融机构防范风险的能力。不过也要看到,数字技术发展的确会放大传统的金融风险,也会带来新的风险。”中国金融四十人论坛(CF40)资深研究员、中国证监会原主席肖钢对第一财经记者表示,接下来可以从完善监管沙箱制度、发展监管科技、建立跨市场风险监测预警和防控体系等方面来强化监管。

平衡发展和风险,依然要靠技术

智能金融的发展还处于探索阶段。“大模型浪潮下,数字化转型明显提升了金融机构的市场竞争力,但也要科学推广和使用大模型,不断提升科技治理水平,有效防范技术风险。”中国工商银行首席技术官吕仲涛在论坛上指出,当前金融机构还面临用户入口集中化、生成式能力可控性差,以及技术、资金投入成本较高等挑战。

报告也强调,由于AIGC技术目前尚处于起步阶段,其大规模应用面临可信度、业务、成本投入等多方面的挑战,还存在一定的风险,需要谨慎探讨。

AI大模型在金融领域陆续落地 平衡发展和风险依然要靠技术

中国银行原行长李礼辉指出,人工智能技术迭代可能造成在算力、数据治理和安全等方面的冲击和挑战,将尚不成熟的人工智能技术投入高风险的金融领域,可能放大现有风险并产生新的风险。他进一步指出,相关挑战包括算力集中和算力竞争、数据共享和数据治理、AI对齐与AI合成、AI信任和AI安全等,而从金融领域来看,现在主要的问题是AI算法和模型仍然不够清晰和透明,有待解决技术方面的缺陷,比如模型输出判决、模型算法趋同、隐私保护薄弱、第三方依赖等。

“这就需要加快智能金融的监管创新,比如制定法律法规,明确智能金融和参与方的责任边界,包括智能金融监管的基本原则、监管机构的职责和权限、金融机构的智能金融业务规范等,建立穿透式、一体化、跨区域的智能金融协同监管系统。”李礼辉建议。

近期,在中央金融工作会议之后,国家金融监督管理总局明确,既要管“有照违章”,更要管“无照驾驶”,尤其是“建立监管责任归属认领机制和兜底监管机制”备受关注。

进入新的监管阶段,对于如何平衡智能金融发展与监管之间的关系,肖钢指出,首先要正确看待二者之间的关系,其次做好风险管控和监管。

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