9月8日，由蚂蚁集团主办、主题为“智能涌现·大模型时代金融科技进化之路”的金融科技论坛，在外滩大会主场揭开序幕。会上嘉宾云集，中国社会科学院学部委员李扬、中国计算机学会秘书长唐卫清、图灵奖获得者约瑟夫·希发基斯等一众专家学者及业界大咖，分别从技术能力、产业应用以及生态建设等多方面，共同探讨了大模型在金融领域的前景及挑战。
“上海要加强制度供应，要改善监管环境，同时提供包容的发展环境。”在高度赞扬非国有企业对于金融科技的探索以及平台对实体经济资源的优化配置作用之后，中国社会科学院学部委员、国家金融与发展实验室理事长李扬认为，下一步，我们要做好金融科技发展之路的制度保障，落实好党中央支持非国有企业发展的战略部署。
▲ 中国社会科学院学部委员、国家金融与发展实验室理事长李扬
作为致力于推动产学合作的代表，中国计算机学会秘书长唐卫清教授认为，大模型的确在金融领域带来了诸多惊艳的表现，但同时，其潜在的风险，如数据隐私、安全问题以及可信度风险，还待学界、产业界和教育界共同推动解决。金融科技这场长跑中，每一个角色都不能缺席。
智能科技正在成为经济和金融的驱动力
随着社会数字化的推进和技术的快速迭代，我们正在见证智能科技走出科幻作品，成为社会变革和经济、金融发展的主要驱动力。2007年图灵奖获得者、2012年达芬奇勋章获得者、中国科学院外籍院士、约瑟夫·希发基斯的主题演讲印证了这一点。他回顾了AGI诞生和演进的历史，例如Alphago战胜围棋冠军、大语言模型横空出世等里程碑事件。他认为，AI推动了人类产生的科学知识和经验知识之外的一类新型的，由机器产生的，隐性知识的大规模应用。同时，他也介绍了AI的现实应用场景以及政治、伦理问题，并强调道，AI是否能成功驱动数字经济发展，取决于我们是否能创建一个可信、可靠的智能生态，以及实现AI技术与其它核心技术之间的协同。
中国社科院国家金融与发展实验室副主任杨涛则从中国经济的视角对此做了论证。他认为，经过几十年坚持改革开放，放眼全球，中国在现代产业体系的完整性、市场纵深度以及结构性竞争优势方面都拥有了坚实的基础。未来能否重新激发和提升这三重优势，从而有效应对当前面临的“需求收缩、供给冲击、预期转弱”这三重压力，很大程度上取决于如何将数字化和新技术作为驱动力，推动经济和金融实现高质量发展。而新形势下加快变革的一个重要抓手，就是大模型。
当然，以金融大模型为代表的新技术落地之路必然充满挑战。但杨涛认为，只要抓住技术创新、功能应用、监管合规、生态伦理的关键环节，积极推动金融大模型应用“闯关”，我们对于数字化时代的经济金融高质量发展依然充满信心。
大模型正在重塑金融服务领域全链路
复旦大学教授肖仰华认为，在大模型落地产业应用的过程中，我们尤其需要关注其领域适配性以及基于行业诉求的优化。肖仰华提到，当前大模型在行业落地应用，存在两个问题，一是大模型的知识纵深不足以应对行业的复杂决策难题，另一个则是，大模型的创造性，与行业应用对正确性要求之间存在天然的矛盾。未来，要让大模型适配行业应用诉求，需要从数据、知识、架构、评估评测、生态体系等多方面解决这个冲突。
在技术嗅觉最灵敏的金融领域，人工智能正在布局全矩阵技术探索，并陆续在多个业务场景落地应用。据平安集团首席科学家肖京的介绍，平安集团近年来推行数字化战略，已卓有成效。平安在通用人工智能技术平台以及隐私计算平台两大基石之上，构建了业务中台--人工智能引擎“平安脑”，已经规模化覆盖了多个业务场景，在营销、运营、服务、风控等业务节点提供数字化解决方案，切实解决了传统业务的痛点。
作为金融智能领域的前沿探索者，蚂蚁集团副总裁王晓航介绍了蚂蚁集团在金融大模型研发及规模化产业应用实践方面的经验。王晓航认为，大模型不但带来了行业技术深度和速度的变革，更带来了认知上的升级。大模型不再只是原有产品上降本增效的锦上添花之举，而应当更多地被当成第一生产力，从AI First角度考虑替代原有的生产关系。“我们看到的趋势非常清晰，金融服务链条每个关键环节都值得用大模型重做一次。”
会上，蚂蚁集团正式发布了蚂蚁金融大模型以及“1+1+2”应用矩阵：1个金融大模型，1个Fin-eval金融AI任务集、ToC应用支小宝2.0以及ToB应用支小助1.0。
大模型深度拥抱金融行业面临的挑战
大模型在金融行业的落地并不是一蹴而就的，依然有很多的问题亟待解决。在会议的高端圆桌环节，嘉宾们进行了主题为“金融大模型浪潮下，新机会和新空间”的探讨与交流。
浙江大学计算机科学与技术学院教授郑小林认为，大模型面对的合规性、隐私保护方面的挑战，是学界很好的发力点，可以帮助模型在场景中的落地。
蚂蚁财富智能服务技术总监陆鑫提出，作为一个黑盒，当大模型落地C端应用时，应当如何解决客户想要的可解释性、透明性等问题？关于这一点，同花顺首席科学家胡新辉博士认为，的确还存在很大的探索空间。当下，我们可以通过引入部分实际的真实数据来实现透明性，或在建模、评测过程中，采用多级的选择方式，实现查漏纠偏的效果。
来自海通证券金融科技创新实验室负责人蔚赵春博士认为，当前金融大模型在证券行业的落地，遵循先内部后外部的原则：先辅助后台生产力发挥，继而进入中台如风险管理领域，最后走到前台，服务如智能投顾、智能投研等ToC交互类的场景。
此外，关于人工智能永远有一个无法绕开的问题：人机关系。在这次圆桌对谈中，几位嘉宾也同样讨论了这个问题。肖仰华认为，随着大模型能力变强，我们需要重新定义人机之间的关系：是替代？还是伙伴关系？最好是共生的合作伙伴关系。郑小林认为，人工智能的进步，同时也在推动人类改变自己的学习感知方式。我们需要去思考，如何基于人工智能，去强化自己的能力，实现以人为本的共生。作为在AI和大模型领域投资最踊跃的绿洲资本创始合伙人张津剑表示：未来大模型不仅仅是一种工具，智能体本身也作为一种生命体逐渐融入我们的生活中。人类的学习是曲线的过程，当模型能力进一步扩展的时候，一些常识、跟人打交道的基础能力、如何去爱人、理解人的能力，在未来应该成为学习和教育重点。
最后，论坛为AFAC2023金融智能挑战赛的获奖选手现场颁发了奖状和奖杯。这既是一场对成果的交流和看见，也是一次对科研的传承和托举。代代相承，薪火相继，金融智能生于基础学科，长于专业科研，繁荣于行业应用，继而反哺于学界和科研界。这种良性互动的生态下，中国的金融科技行业必将日益繁盛，高峰涌现。
