近日，由北京金融街服務局和北京立言金融與發展研究院聯合主辦，國家金融與發展實驗室金融科技研究中心、金融科技 50人論壇學術支持的金融街論壇系列閉門會之“AI 智能體賦能數字金融高質量發展”在京舉辦。
本次研討主題緊扣政府工作報告中提出的“支持大模型廣泛應用”要求，以及央行在科技工作會議中強調的“安全穩妥有序推進人工智能大模型等在金融領域應用”的政策部署。大模型，尤其是智能體的進一步發展，正深刻改變金融業的運營方式和業務流程，為金融行業智能化轉型和業務升級提供了關鍵技術支撐。來自中國工商銀行、中國郵政儲蓄銀行、中國農業發展銀行、中國民生銀行、北銀金科等眾多金融機構相關負責人參會，神州信息數據研發中心總經理李慶剛代表公司參會并發言。
針對AI智能體在金融領域的技術發展和業務應用，李慶剛表示：從技術維度看，以數據驅動的架構將轉向以決策為中心的架構。隨著AI編程以及多智能體技術的快速發展，企業決策能力相較傳統方式實現了質的飛躍。7月11日，谷歌收購了Windsorf，以增強其AI編程和智能體技術能力；7月16日，Anthropic發布了Claude多智能體金融分析解決方案，通過MCP Connector整合了標普、FactSet等外部權威金融數據，并融合了Databricks的大數據處理能力與Palantir的AI驅動平臺能力，實現了數據集成、分析與快速決策。然而，金融機構傳統的數據驅動架構（包括存算能力、數據洞察能力、建模能力等）難以適應以決策為中心的新要求，亟需新一代一體化平臺能力，以滿足決策導向的架構體系需求。
從業務維度看，智能工作流將迎來快速發展，未來銀行的競爭可能演變為智能體間的競爭。今年3月，IBM商業價值研究院發布報告預測，智能工作流的應用比例將從年初的3%提升至年底的25%。更為重要的是，領先銀行可能通過大模型將先進業務實踐沉淀為企業知識庫，并以智能體為載體落地應用，服務于業務經營，從而形成強者恒強的格局。
關于大模型在金融業的應用展望，李慶剛提出兩點建議：組織層面，金融機構應設立專職實體機構統籌推進大模型與智能體發展，高效整合業務、數據、算力等資源，實現業務價值的有序釋放；行業協作層面，建議行業協會以“一表通”等標準化報送數據為基礎，通過本體建模構建行業知識庫，使其成為金融機構數字資產的操作層，實現人機協同。
國家金融與發展實驗室副主任楊濤在致辭環節表示：隨著人工智能、大模型在行業的快速應用和迭代，需要更多關注如何處理其未來的風險與挑戰，做好價值與場景的平衡。大模型在金融行業的應用要把握好風險底線，避免在長期內低估、短期內高估人工智能應用的挑戰。
第一，要推動完善AI大模型金融應用的制度和標準。當前，大模型在國家層面的制度規則在不斷完善，但從整體來看，大模型在金融領域的應用仍存在一些制度規則的缺位。2024年5月21日，歐盟理事會正式批準《人工智能法案》，對不同風險層級的人工智能分層管理。其中，銀行和保險的AI應用被歸為高風險層級，需滿足一系列嚴格的透明度與合規要求。盡管該監管政策存在一些爭議，但其分層分類的監管理念在某種程度上可以借鑒。例如，通過分級分類策略幫助解決大模型的可解釋性問題。在某些需要較高可解釋性的產品和業務上，盡可能將黑箱背后的邏輯講清楚。而面對那些不需要太高可解釋性的產品和業務，則不一定需要解釋原理，這就需要完善的制度和分級分類管理加以支撐。
第二，要做好創新風險與責任的明確與分擔。伴隨著數字化新技術的演進，大模型等新技術的持續應用為金融全產業鏈帶來重構，原有金融機構的邊界、金融業務的合作方式受到了顛覆式沖擊，這帶來了一些不確定性的風險積累。對此，要把握好創新與安全的蹺蹺板。關鍵在于明確潛在風險，實現各方參與者責任的有效分擔。例如，可借鑒美國跨部門監管機構聯邦金融機構檢查委員會（FFIEC）的實踐，通過標準和規則建設，推動金融與科技融合過程中的參與主體各司其職、風險自擔。
第三，要理性看待大模型在金融領域應用的功能與價值。從技術角度來看，大模型的金融應用逐漸體現出較高的靈活性和實用性，結構小而精，向輕量化方向發展。在現實中，不同金融機構的資源稟賦不同，在專業性、成本控制、價值追求方面存在差異。對于眾多小金融機構而言，數字化時代的馬太效應將會越來越突出。因此，金融行業在擁抱大模型的過程中，例如在Agent方面的布局，要避免一哄而上。要探索真正必要的數字化手段，短期內降低預期，長期持續穩定健康發展。
第四，要提升監管科技和智能監管的能力。面對大模型對金融業務、金融產品、金融活動帶來的深刻影響，需要提升智慧監管能力、改善監管流程的數字化水平。當監管部門擁有更多技術手段，就能有效實施穿透式監管，減少對技術的擔憂。
第五，把握好金融科技倫理和金融科技的底線。2022年，中國人民銀行發布了《金融領域科技倫理指引》，對金融科技創新活動的倫理底線加以約束。然而大模型的使用為原有的一般性倫理挑戰帶來了更多突出性問題。因此，需要探索推動倫理標準的建設，讓未來的應用更加符合技術責任，解決信息真實性和金融安全等一系列倫理問題。同時，進一步地和當前中國特色金融文化的建設結合起來。
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