大模型技术在金融行业的挑战和前景

大模型技术在金融行业的挑战和前景

一、挑战

1.技术性难题：大模型技术在金融行业落地还有诸多技术性难题有待解决。例如，通用模型能力不能满足金融场景需要，包括通用大模型本身精度不够，金融知识的缺失，以及大模型更新迭代困难等问题。

2.安全合规和隐私保护：大模型应用于金融业中产生的安全合规和隐私保护问题也是一个重要的挑战。金融本身是一个高合规要求的行业，大模型又是具有颠覆性的新技术，我们对它的风险还没有完全了解，随着大模型落地的不断推进，如何平衡大模型落地收益和潜在合规风险，会是一个越来越突出的问题。

3.群体智能与安全可控：在金融、高端制造、智能驾驶等领域，大模型技术还存在四大挑战:群体智能与安全可控、个性化和隐私保护、关键性任务和动态适应性标准、基础设施和架构改造。

二、前景

1.提升金融服务实体经济质效：大模型已成为产业创新和解锁新质生产力的重要抓手，尤其是在数字金融发展风口下，着力提升金融服务实体经济质效。生成式AI技术除应用金融外，还覆盖了数字人、培训等多个场景。

2.重构金融行业：大模型技术正加速与金融产业深度融合，而以ChatGPT为核心的背后GPT大模型技术是下一代AI技术竞争的核心，将重新定义包括金融在内的众多行业，重塑全球科技竞争格局。

3.释放科技平权潜力：具有通用能力的大模型将成为信息处理的基础设施，大幅降低中小银行应用人工智能技术的门槛。这不仅能够提升金融行业的服务效率，还有助于实体经济的数字化转型。

4.增强安全性和合规性：虽然大模型技术的应用为金融行业带来挑战，但是也倒逼行业加大对核心技术的研发投入，提高自主创新能力，AI金融才能行稳致远。金融机构在业务的全流程范围中存在风险隐患，因此提升应对AI风险能力是非常必要的。

总的来说，大模型技术在金融行业的应用面临着一些挑战，但同时也带来了巨大的前景。随着技术的不断发展和改进，相信这些问题将会得到有效的解决，大模型技术在金融行业的应用也将越来越广泛，为金融行业带来更大的价值。