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人工智能如何助力書寫“數字金融”大文章
人工智能如何助力書寫“數字金融”大文章
2024-07-24 閱讀:218

作者|楊青 度小滿數據智能部總經理 / 技術委員會執行主席


 引言


2023 年 10 月的中央金融工作會議明確提出要做好金融的“五篇大文章”,其中數字金融被視為重中之重。從行業發展的視角來看,數字金融的推進對于提升金融服務的效率、普惠性和風險管理能力具有不可估量的價值。如果說數字金融是一篇波瀾壯闊的大文章,那么人工智能無疑是其中最為濃墨重彩的部分,起著牽一發而動全身的作用。

本人曾在 2023 年 FCon 全球金融科技大會上分享《人工智能在金融行業中的創新應用》,提出了人工智能在金融行業是正當其時、大有可為,除了分析了傳統 AI 對業務增長的作用,還分享了團隊在生成式 AI 上的探索與實踐。丘吉爾曾在北非戰役的轉折點說:“現在不是結束,甚至不是結束的開始,但這或許是開始的結束。”我們將這一觀點借用到人工智能領域,傳統 AI 驅動金融業務是厚積薄發的“開始的結束”,生成式人工智能重塑金融業務則是另辟蹊徑的“開始的開始”

近來老有人打趣道“AI 一日,人間一年”,一年即將過去。在這一年里,傳統式 AI 繼續深入應用,在信貸、風控、經營 等多個業務環節持續發力,推動金融業務行穩致遠、保持增長;同時,生成式 AI 也展現出強大的潛力與活力,從理論探索逐漸走向實踐應用,開啟了數字金融的新篇章。生成式 AI 的浪潮翻滾,但卻也不得不承認,真正扎實落地而產生業務收益和價值的行業應用是屈指可數的。作為金融科技的實踐者,AI 大有可為的這一年,我們團隊又有何作為呢?最新實踐成果將在 2024 年的 FCon 上進行分享,在此之前,先作簡單的回顧和鋪墊。


在 8 月 16-17 日將于上海舉辦的 FCon 全球金融科技大會上,楊青老師將深入分享 「人工智能如何助力書寫數字金融大文章」,從數字金融落地難點切入,并結合信貸、營銷、風控等場景,介紹傳統 AI 與生成式 AI 在金融領域的應用。此外,大會還將聚焦 AIGC+ 風控、AIGC+ 營銷運營、AIGC+ 研發等場景邀請來自銀行、證券、保險的專家分享最佳實踐。更多演講議題已上線,點擊鏈接可查看目前的專題安排:https://fcon.infoq.cn/2024/shanghai/



 開始的“結束和開始”:傳統 AI 與生成式 AI 分別促進金融業務增長


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傳統的有監督機器學習仍然擁有巨大潛力,在過去的一年中,傳統式 AI 在金融領域的應用不斷深化,成為推動金融業務增長的重要力量。目前,傳統式人工智能已經在金融的每一個主要業務環節中得到深入集成,包括身份核驗、客戶服務、營銷和獲客等方面。

以信貸為例,我們面臨三大核心業務問題:獲客、風控、經營。人工智能技術提供了有效解決方案:NLP 技術在風控領域應用廣泛,通過語義模型和注意力機制,提升了文本處理能力;圖機器學習在信貸領域也發揮了重要作用,通過特征衍生和自動篩選,提高了風險評估的準確性;利用深度學習和圖機器學習,深入分析征信報告,實現了風險評估的突破;應用計算機視覺技術,提高處理復雜信息的效率,通過智能文檔處理技實現對這些多媒體材料的秒級審批;應用因果推斷技術于信貸,通過模型直接計算用戶的貸款額度和利率從而提高決策準確率。

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另一方面,生成式 AI 以 Copilot 的方式,正在逐步從點到面重塑金融行業的價值鏈條。基于大模型的理解、生成、邏輯和記憶四大基礎能力,在業務場景的實際應用中實現了 個性生成、交互增強、預測模擬和強自動化

重塑營銷: 通過一體化營銷工作坊實現傳播洞察和智能投放。

重塑服務: 從降本增效到價值創造,包括客情摘要和客服助手等功能。

重塑運營: 端到端的運營新范式,如 NL2SQL、投研投顧等。

重塑研發: 助力研發提質提效,提供代碼生成和單測生成等工具。

重塑辦公: 成為員工的生產力工具,包含智能搜索和知識助手等特性。

重塑風控: 智能化全面風控,支持智能信審和風險模擬。

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 何以開啟數字金融新篇章:深度融合發展傳統 AI 與生成式 AI


數字金融聚焦金融業的生產力提升,是新質生產力在金融業的體現,也是科技金融、綠色金融、普惠金融和養老金融這四篇大文章的基石。 數字金融落地是長期性、周期性的系統工程,需要科學理論指導,技術引用、金融數據、創新理念和技術風險是其中的關鍵環節。數字金融的核心在于利用前沿技術來優化傳統的金融業務流程,從而實現金融服務的高效、便捷和個性化。

從金融行業的特性看,除了數據驅動外,金融行業還存在較高的專業知識門檻,不同的子領域,如信貸、保險和理財,各自有著獨特的特點和要求。并且,金融業務流程通常較為復雜,涉及大量的人工操作和決策過程。這些行業特性與人工智能的核心能力高度適配。


近年來人工智能技術發展呈現出兩個顯著的趨勢:一是模型的多模態表達能力逐漸提高;二是模型技術的更新迭代速度越來越快。尤其是從 2017 年的 Transformer 模型到 2022 年底 ChatGPT 產品的推出,基于深度學習的生成式 AI 技術得到廣泛關注。在這一背景下,傳統人工智能與生成式 AI 在業務場景的融合利用顯得尤為重要。傳統人工智能的持續創新,為金融業務提供了更加穩定可靠的技術支撐;而生成式 AI 的崛起,則為金融行業注入了的活力和想象空間。傳統 AI 與生成式 AI 以不同方式深度融合、優勢互補,共同加速金融行業的數智化發展。 過去的一年中,傳統 AI 技術在金融領域的應用不斷取得新的突破以信貸風控為例,用戶數據的篇幅較長構成了長文本信息處理挑戰,而 NLP 技術迭代發展下能夠解決超訓練長度的序列預測問題、長系列處理性能問題以及長距離依賴捕捉問題,提升了長文本理解和風控評估效果。此外,圖機器學習對關聯信息的解讀、時序模型對用戶行為的精準挖掘等傳統 AI 技術應用也都有著新的進展。


生成式 AI 作為人工智能領域的新一代重大技術浪潮,也正逐步從理論探索走向實際應用。如多模態大模型驅動通用文檔智能,解決了狹義文檔智能框架可處理輸入單一、提取流程繁瑣和定制化成本高的痛點;大模型理財投顧 Agent 能夠模仿人類理財師工作流程,結合用戶畫像、實時數據、專家案例庫和理財分析 LLM 等,提供個性化、普惠化的專業投資服務;生成式 AI 還將智能客服升級到 3.0 階段,集成多種模態交互方式,端到端減少中間環節,促成更連貫的用戶對話體驗,成為人機共生的協作典范。此外,我們也看到了生成式 AI 的技術和道德風險并有效探索解法,構建安全穩健的金融 AI 系統。


 結語


回顧過去一年人工智能在金融行業的創新應用與實踐探索,我們不難發現一個清晰的趨勢:傳統式人工智能持續創造價值,為金融業務的穩健增長提供堅實保障;而生成式人工智能則逐漸從理想變成現實,為金融行業的未來發展開辟了新的道路。

面對這一趨勢,作為金融科技的從業者,我們應該保持開放的心態和敏銳的洞察力,緊跟技術發展的步伐,不斷探索和嘗試新的應用場景和商業模式,促進傳統 AI 與生成式 AI 的深度融合與創新發展。


注:本文轉自「文章青哥談 AI」公眾號,作者 楊青,經授權同意后發布。

 活動推薦


8 月 16-17 日,FCon 全球金融科技大會將在上海舉辦。本屆大會由中國信通院鑄基計劃作為官方合作機構,致力于展示金融數字化在“十四五”期間的關鍵進展,幫助金融機構在“交卷”前更具針對性地“查缺補漏”。

大會還邀請了來自工銀科技、北京銀行、平安銀行、廣發銀行、中信銀行、度小滿、螞蟻集團等金融機構及金融科技公司的資深專家,現身說法分享其在金融科技應用實踐中的經驗與深入洞察,分享近一年來金融行業 AI 大模型的落地實踐經驗和成果。

大會火熱報名中,7 月 31 日前可以享受 9 折優惠,單張門票節省 480 元(原價 4800 元),詳情可聯系票務經理 17310043226 咨詢。


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