12月22日上午，由中国财富管理50人论坛学术指导、国民财富发展研究合作平台主办的“AI+金融”峰会暨中国财富管理50人论坛2024年会主题论坛顺利举行，峰会主题是“AI浪潮下的金融业应变”。在以“人工智能在金融领域应用的机遇与挑战”为主题的圆桌论坛环节，来自金融机构的行业精英与人工智能领域的专家学者共同探讨了人工智能技术在金融领域的创新实践应用与未来发展趋势。

　　腾讯产业发展副总裁韩开创在主持过程中表示，以人工智能为代表的科技创新逐步成长为推动各行各业发展的重要力量，在作为数据密集型的金融行业中表现尤为突出。在金融行业中的各个细分领域，诸如银行、保险、证券、基金等，人工智能正在掀起一场又一场变革，智慧金融的时代即将到来。在错综复杂的市场环境以及风险因素面前，人工智能高效处理海量金融交易数据和强大的数据能力，能够为金融监管和风险防控领域提供动能。

　　韩开创也提出，人工智能的发展固然有很大的作用，但也面临着重重困难。具体包括算力瓶颈制约、模型不完善导致结果偏差、数据获取渠道质量以及安全保护、专业人才短缺、监管政策适应性、安全风险、伦理道德和数据治理等方面的问题。

　　中国信息化百人会执委安筱鹏认为，人工智能被称为新一轮技术革命，其革命性主要体现在三个方面：首先是计算范式革命，计算体系由以CPU为核心切换到以GPU为核心，并且带动整个计算体系中的存储、网络、计算、架构、调度系统、操作系统上的应用出现变化，这是一场技术体系、技术赛道切换的革命；其次是认知协作革命，互联网的本质是连接带来的信息精准匹配的新商业模式，而人工智能是一个为问题找到答案、提供最短路径的一次变革，二者之间有着本质区别；此外，人与计算机的互动方式此前需要借助汇编语言、C语言、BASIC语言等复杂的高级语言进行，如今一句自然语言就可以变成一套软件代码去控制数字世界，去控制物理世界，这也是人机交互的一场变革。

　　上述革命性在商业场景中间带来的改变被安筱鹏概括为：一切智能硬件会被AI大模型所驱动、一切软件被AI大模型所重构、一切数据会被AI大模型激活。

　　谈及对大模型未来发展的观察，安筱鹏指出以下三点：一是大规模的智算集群决定了今天一个大模型企业参与全球顶级赛道竞争的入场券；二是模型交付的成本和方式决定了应用的加速度；三是整个AI大模型的产业生态决定了产业的繁荣度。

　　中国人民银行参事张健华指出，人工智能很多技术应用已经体现在金融领域中，从金融业的业务经营环节而言，前中后台都在应用人工智能技术。比如，前台客户的精准营销、定位，中台的风险管理，以及后台的大数据分析、内外部审计等等。在金融领域只要是能想到、能用到、需要用到人脑的地方，人工智能都有发挥作用的空间。他认为，总体上来说，人工智能在金融领域的应用属于爆炸式增长的前夜。

　　但人工智能在金融领域的应用有一个独有的特点，即金融本身是一个被高度监管的行业，金融行业通常选择相对更成熟的技术。人工智能到今天为止还处在快速的迭代，很多新的技术并不一定适合立刻采用，还要观察一段时间。

　　“人工智能的应用空间是巨大的，但全面应用应采取审慎态度。”张健华总结称。

　　具体该如何安全的把握人工智能？中国互联网协会副理事长黄澄清认为，在国家法律层面要形成体系，包括行业规范、行政监管、行业自律、技术保障等。在这四个层面中，技术保障更加重要，因为人工智能的安全性是由技术进步带来的，所以技术手段可能是其中的核心基因。对于企业而言，首要的一点也在于把技术手段建立起来。

　　谈及金融和AI之间的关系，中金公司（601995）管委会委员、中金财富监事长孙男表示，中金编撰的《AI经济学》一书中曾预测，在未来十年，AI对我们GDP每年的增量可能都会达到一个点左右，而且一定是前低后高，到本世纪中叶，AI对经济的贡献绝对量可能会达到50万亿的量级，或者是不少于这么一个数字的量级，这是一个巨大的变化。

　　孙男进一步指出：“而且我们说两大赛道，一个叫追赶赛道，我们需要大企业、大银行、大金融、大投入。另一个是超越型赛道，我们通过资本市场+小型创新企业+直投+投资，让它实现领先，我们不能永远追赶，实际上我们现在要有信心的去超越、去领先。”

　　从机构自身的具体应用而言，孙男认为AI在用户侧和员工侧两方面带来新的体验，并且夯实了整个内部的运营和风控基础。

　　中信百信银行行长寇冠也认为，随着大模型的出现， AI有可能在不久的将来成为金融机构另一个非常关键重要的金融基础设施。人工智能对金融领域主要带来三方面改变，即对能力的要求、对时间的分配、对模式的冲击。

　　结合自身经验，寇冠谈到人工智能向下延展进入到金融领域，改变体现在对内与对外两个方向。首先大模型有助于员工在内部工作场景提高效率、改善效率；从外部客户的角度来看，无论是从客户的触达程度、客户服务的质量、客户的体验，还是流量的效果，都有可能会带来非常大的改变。

　　寇冠还提出，想让AI真正走入的应用中，首先需要员工理解AI，而不是对AI的理解只停留在简单概念上。想用大模型得出一个好的效果，员工的掌握能力至关重要。而且人工智能未来的发展方向，究竟是自上而下的去规划，还是自下而上让员工在使用大模型的过程中寻找解决工作痛点，并由此切入使得人工智能对金融行业的一些改变也是非常重要的一个方向。

　　泰康资管首席数据科学家任桂军介绍，经过两年多的建设，泰康资管基本上搭建了一套相对比较全面，目前运转也比较成熟的AI大模型应用建设框架，基本上由组织上的保障、技术基座的赋能以及应用体系的构成三部分组成。

　　任桂军表示，投研能力对于一家资管公司而言是重中之重，泰康资管花了很多的精力投入到怎么通过大模型去赋能投资研究。并且分享了在权益研究领域比较重要的三大类场景：一是资讯的总结与洞察的生成；二是端到端的AI会议解决方案，对低密度信息场景进行高效吸收；三是AI搜索，或者叫知识库的问答。

　　“作为一个从业人员，我有非常坚定的信念，我觉得大模型，尤其是在资产管理这么一个知识与智力高度密集型的行业，我觉得会带来深远的影响和重大的变化”任桂军称。

　　中科曙光（603019）副总裁杜夏威指出，从算力建设层面而言，金融领域具备落地人工智能大模型的土壤，应更多关注行业内部的闭环发展，更多思考自有数据的生产和已有数据的提炼，以及数据价值的定义。同时，还要应对大模型所需的重资产成本与AI技术发展和迭代速度严重不匹配的挑战。在关注前瞻技术发展的同时，行业要重视数据资产、大模型、算力基础设施三者有机耦合的技术工程化带来的挑战。未来，机遇与挑战并存，作为从业者，希望看到AI赋能Fintech的更多发展。

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