尚福林：要降低人工智能應用門檻和成本，使中小金融機構受益於先進技術

21世紀經濟報道 記者李願 北京報道

10月19日，原銀監會主席尚福林在2024金融街論壇年會“AI+金融賦能數字金融新篇章”分論壇上表示，當前，人工智能大模型應用已經能夠支持語言、視覺、語音等多模態交互，並展現出更高級別的邏輯推理能力，用這些能力爲金融行業賦能，對金融業的發展具有重要意義。與此同時，金融業務每天產生的海量數據爲人工智能提供了豐富的應用場景，相信在這一輪的人工智能變革中，金融業還將成爲智能化的先行者。

尚福林認爲，人工智能對金融業的經營運行將產生深遠的影響。從當前人工智能的行業應用和技術原理來看，人工智能通過運用特定的算法模型，並藉助大量的基礎數據進行持續的訓練，能夠模擬人類思維，並有望最終實現超越人類大腦的高階運算和處理能力，這與早期模擬手工操作的信息化建設存在着根本的不同。

“人工智能賦能金融也面臨着一些挑戰。人工智能的大模型應用方案雖然衆多，也要考慮金融行業的特性，並不一定都能夠直接滿足金融行業生產各種要求，同時還需要避免人工智能的濫用。在模型不透明風險方面，通過複雜的算法和模型，輸出的結果可能難以解釋和追溯，增加了監管的難度，可能對金融穩定構成潛在的威脅。同時，廣泛使用訓練有偏的信貸審批助手，可能會導致金融領域的風險評估和信貸決策的同質化，加重釋放錯誤信息、加速放大負面反饋循環，進而加劇金融的脆弱性。”尚福林同時表示。

在新的一輪科技變革中，以大模型爲核心的人工智能潛力巨大，將成爲推動金融業數字化轉型的重要力量。這場變革浪潮中，金融業在與人工智能融合的過程中如何揚長避短，尚福林提出了四點建議：

一是廣泛應用、深化融合。一要積極探索應用場景，在金融行業中積極探索大模型的應用場景，包括但不限於風險管理、信貸審批、反欺詐等關鍵領域，並通過實踐不斷打磨和完善大模型的能力。二要提升場景智能化水平，通過智能算法和模型，不斷優化金融業務流程，構建數字化、智能化的金融生態體系，爲客戶提供更加便捷、智能的金融服務體驗。

二是加強合作、共建生態。一要增強合作聯動，加強金融機構、技術廠商之間的合作聯動，實現資源共享、優勢互補，構建有針對性的金融行業的大模型，推動金融行業的技術創新和產業升級。二要支持關鍵技術研發，探索共建共享，支持關鍵技術的聯合研發與產業化應用，爲金融業模型訓練以及各類金融業務提供更強大的算力保證。三要降低應用門檻和成本，以大帶小、以弱帶強，不斷降低軟硬件使用成本，讓中小金融機構也能受益於先進技術，提升其市場競爭力，推動整個金融行業的均衡發展。

“從現在銀行數量看，中小銀行佔多數，但在數字化的過程中，他們確實處於不太有利的市場環境下，所以我強調要降低應用門檻，大家互相聯動，能否使中小金融機構在數字化的過程當中也能夠受益，也能夠健康發展。”尚福林表示。

三是推進數字資源共享，提高數字化水平。一要充分運用好金融行業自身生成和收集的數據，通過金融基礎設施的全面信息化、電子化，各類金融交易數據的收集、處理分析大部分現在已經實現了線上化，金融信息的數據和規模不斷增長，多樣性在不斷豐富，要不斷提高自身數據分析的應用水平，加快數字化發展。二要通過合法合規的途徑，共享互聯網、物聯網以及各類平臺的數據信息，金融行業用的數據很廣泛的，單靠金融行業自身收益的數據，很難爲客戶描述一個準確的畫像，所以需要通過各種平臺，包括一些企業或者行業的數據庫數據聯合起來應用。三要共享政府信用信息平臺的數據信息，通過共享信息，金融服務能夠更透徹的瞭解客戶需求和識別客戶的行爲模式，實現個性化的、定製的金融服務。

四是守住底線，保障安全。一要加強安全標準建設，不斷完善金融數據的安全標準體系，加強法律法規體系建設，爲金融數據安全與隱私保護提供法律保障。二要提升風險防範能力，通過人工智能技術加強對金融風險的識別和預警，建立風險監測和預警機制，及時發現和處置潛在的風險。