北京商报讯(记者 廖蒙)12月8日,由北京商报社主办的2023年度(第九届)北京金融论坛在北京召开。会上,上海金融与发展实验室主任曾刚以《智能时代银行业的机遇和挑战》为主题发表主旨演讲。
谈及生成式AI大模型对金融行业产生的影响,曾刚指出,信息不对称是金融行业的本质之一,而金融机构的一项重要工作便是处理信息、降低融资成本,降低交易的不对称性。过往数字化发展以及大量数据的应用,正是在解决信息不对称问题,同时降低金融机构寻找客户的成本,提高金融效率。
曾刚解释道,金融行业风险管理、财富管理咨询等岗位,存在较强的技术壁垒,因此一般工业机器人很难精准替代人工开展工作。在这一过程中,生成式AI大模型扮演了“知识中介”的角色,通过行为训练挖掘金融信息、实现信息对称,并降低金融风险,为生成式AI大模型广泛实现对人的代替创造了空间。
结合金融行业现状,曾刚进行了分析。“在过去十年,中国银行(601988)业息差明显收窄。从长期看,利率水平息差水平决定边际投资回报率,那么长期息差还有继续下降的可能性,也意味着金融行业赚钱越来越难。同时,银行业客户竞争越来越激烈,获客以及有效的风险识别、定价等均要依赖数字化能力,更需要从金融科技、生成式AI大模型等方面进行发力。”曾刚表示。
曾刚直言,从机构从业角度来看,技术对金融的影响正在越来越大。未来科技将会构成金融机构最核心的竞争力,其中生成式AI具备特别重要的技术应用空间以及巨大的潜在影响力。
曾刚认为,不论是数字化还是现阶段的数智化,原则上都是使用数据要素,再叠加科技能力,然后在生产端进行赋能。银行、保险或是基金券商等持牌金融机构,要凭借科技赋能实现的核心目标主要在于三方面:一是提高效率,实现降本增效;二是适应客户习惯变化,基于远程线上交易营销、管理,实现获客与活客;三是构建新的业务场景,实现线上沟通场景建设以及客户交互。
“综合短期降本增效、长期改变金融机构与客户交互模式的变化之下,在一段时间之后,智能化对金融行业的影响有望实现由量变到质变的加速过程,同时有望快速到来。”曾刚补充称。
不过,曾刚同样提醒,生成式AI大模型当前还处于初级发展阶段,也可能出现“一本正经胡说八道”的情况。生成式AI大模型应用的不确定性一方面可能来源于技术本身的风险,包括个人信息泄露、诈骗模式多变等;另一方面则是监管环境上的不确定性,金融行业管理逐步趋于严格规范,相关技术在金融领域的应用也面临着很多监管标准和要求的变化,在实践过程中,从业机构要高度关注监管的动态变化要求,尽可能让创新在符合监管导向范围之内。
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