金融大模型:应用、风险与制度应对

作为新质生产力的要素之一,金融大模型的应用具有高度的技术优越性、行业契合性与实践可行性。但金融大模型在给金融业带来巨大效益的同时也将引发一系列风险,主要体现为算法可信风险、数据安全风险和法律监管风险。然而,风险的出现并不意味着应当停止对金融大模型技术本身的应用。应对金融大模型的应用风险进行类型化与法律化检视,并融合算法伦理、数据相对安全和功能性监管三大理念,从“技”“制”二元共治视角建立可行的法律风险防范制度。通过健全相关制度,借助体系化制度工具应对金融大模型的法律风险,促进其安全、可信落地应用,为我国实现金融数智化转型和建设金融强国蓄力。

人工智能大模型综述及金融应用展望

随着人工智能技术的持续发展,深度学习呈现出“大算力、大数据、大模型”的特点,而这些依赖算力和大量数据集训练的大模型也广泛应用到了人类的生产生活中。相比于大模型,更广泛使用的传统深度学习存在标注预料缺失、通用性泛化性不足、系统复杂度过大等问题,在金融行业这些问题尤为明显。为解决以上问题,学术界和产业界推出“大模型技术”以进一步推进人工智能规模化应用,随着一系列生成式大模型的爆发,大模型如今已经演变为了人工智能重大发展趋势。该技术具有标注数据需求少、建模速度快、能力通用、研发流程标准化等特点。本文将从深度学习的发展历程出发,详细介绍大模型技术的发展历史和当前现状,分析大模型技术的应用场景、应用价值以及深刻影响,并探讨大模型未来的演进趋势,并介绍其在金融行业的具体应用前景。

积极稳妥推进金融大模型发展与应用

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,人工智能高质量发展和高水平应用是推动金融高质量发展的新动能。深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动,建设金融大模型已经成为金融行业发展的重要趋势。人工智能大模型大规模落地金融行业,加快形成新质生产力,与其他金融科技融合,正在引发金融科技发展范式创新、行业运行方式变革、服务生态体系重塑,在风险评估和预测、文本分析和舆情监测、客户服务和咨询、智能投资顾问和投资组合优化等领域得到应用。大模型在金融领域的应用还在摸索阶段,还需要金融机构与科技企业共同探索,以期在风险与机遇之间找到最佳的平衡点。