腾讯云发布金融大模型解决方案，AI与金融相遇

人工智能与金融的相遇，给金融科技领域带来创新变革的可能性。 在传统金融业务中，纸质数据的处理需要耗费大量的人力、物力和时间。 如今，大型人工智能模型可以在十几秒内轻松阅读一家公司的年报，从中提取重要观点和关键词，生成财务分析、业务发展预测等专业内容。 与此同时，AI数字人已成为多家银行实施大模型业务应用的“标配”之一，数字员工可以24小时承担客户服务等任务。

然而，发展伴随着“成长的烦恼”。 在金融行业数字化转型的过程中，大型AI模型的风险一直存在，而风险是否可控是人们最关心的话题。 以数据隐私风险为例。 大型人工智能模型的训练和优化需要大量数据作为支撑。 金融机构如何确保数据来源合法、隐私保护到位？ 直接利用客户数据进行AI大模型训练是违法的。 因此，金融机构必须采取措施确保数据脱敏合规，制定严格的数据使用规范和访问权限设置，使数据隐私风险可控。

此外，大型人工智能模型在处理海量数据时，可能学到的信息可能包含错误，由此产生的新内容可能会误导投资者的决策。 此外，大型AI模型使用生成式人工智能可能会产生“捏造”的内容，这直接影响财务分析结果的可信度。 一旦大型人工智能模型产生不准确的结果，目前很难区分是算法技术不可靠还是提供的底层数据不可信。 这使得职责难以明确，并可能造成金融业不同部门之间的信任危机。

AI在金融领域的应用是否能产生这么大的效果，目前仍然是一个有争议的话题。 总体而言，金融机构在部署大型人工智能模型方面具有巨大潜力，但仍处于起步阶段。 目前，AI大模型在金融领域的应用还不够广泛。 对于重复性高、容易标准化的岗位，比如运营、客服等，可以起到锦上添花的作用。 但在量化交易、精准用户画像等需要“雪中送炭”的关键环节，AI的可用性还需要更多的例子来证明。

从长远来看，金融行业需要的是可控、可信、可用的人工智能。 人们期待金融科技带来的创新是积极有益的创新，让人工智能更好地服务社会，给人们带来更多便利和福祉。 在未来的发展中，我们需要警惕大型人工智能模型可能带来的风险，对人工智能在金融领域的应用进行更加客观、全面的评价。

苏瑞琪

苏瑞琪