尚福林:要降低人工智能应用门槛和成本,使中小金融机构受益于先进技术

21世纪经济报道 记者李愿 北京报道

10月19日,原银监会主席尚福林在2024金融街论坛年会“AI+金融赋能数字金融新篇章”分论坛上表示,当前,人工智能大模型应用已经能够支持语言、视觉、语音等多模态交互,并展现出更高级别的逻辑推理能力,用这些能力为金融行业赋能,对金融业的发展具有重要意义。与此同时,金融业务每天产生的海量数据为人工智能提供了丰富的应用场景,相信在这一轮的人工智能变革中,金融业还将成为智能化的先行者。

尚福林认为,人工智能对金融业的经营运行将产生深远的影响。从当前人工智能的行业应用和技术原理来看,人工智能通过运用特定的算法模型,并借助大量的基础数据进行持续的训练,能够模拟人类思维,并有望最终实现超越人类大脑的高阶运算和处理能力,这与早期模拟手工操作的信息化建设存在着根本的不同。

“人工智能赋能金融也面临着一些挑战。人工智能的大模型应用方案虽然众多,也要考虑金融行业的特性,并不一定都能够直接满足金融行业生产各种要求,同时还需要避免人工智能的滥用。在模型不透明风险方面,通过复杂的算法和模型,输出的结果可能难以解释和追溯,增加了监管的难度,可能对金融稳定构成潜在的威胁。同时,广泛使用训练有偏的信贷审批助手,可能会导致金融领域的风险评估和信贷决策的同质化,加重释放错误信息、加速放大负面反馈循环,进而加剧金融的脆弱性。”尚福林同时表示。

在新的一轮科技变革中,以大模型为核心的人工智能潜力巨大,将成为推动金融业数字化转型的重要力量。这场变革浪潮中,金融业在与人工智能融合的过程中如何扬长避短,尚福林提出了四点建议:

一是广泛应用、深化融合。一要积极探索应用场景,在金融行业中积极探索大模型的应用场景,包括但不限于风险管理、信贷审批、反欺诈等关键领域,并通过实践不断打磨和完善大模型的能力。二要提升场景智能化水平,通过智能算法和模型,不断优化金融业务流程,构建数字化、智能化的金融生态体系,为客户提供更加便捷、智能的金融服务体验。

二是加强合作、共建生态。一要增强合作联动,加强金融机构、技术厂商之间的合作联动,实现资源共享、优势互补,构建有针对性的金融行业的大模型,推动金融行业的技术创新和产业升级。二要支持关键技术研发,探索共建共享,支持关键技术的联合研发与产业化应用,为金融业模型训练以及各类金融业务提供更强大的算力保证。三要降低应用门槛和成本,以大带小、以弱带强,不断降低软硬件使用成本,让中小金融机构也能受益于先进技术,提升其市场竞争力,推动整个金融行业的均衡发展。

“从现在银行数量看,中小银行占多数,但在数字化的过程中,他们确实处于不太有利的市场环境下,所以我强调要降低应用门槛,大家互相联动,能否使中小金融机构在数字化的过程当中也能够受益,也能够健康发展。”尚福林表示。

三是推进数字资源共享,提高数字化水平。一要充分运用好金融行业自身生成和收集的数据,通过金融基础设施的全面信息化、电子化,各类金融交易数据的收集、处理分析大部分现在已经实现了线上化,金融信息的数据和规模不断增长,多样性在不断丰富,要不断提高自身数据分析的应用水平,加快数字化发展。二要通过合法合规的途径,共享互联网、物联网以及各类平台的数据信息,金融行业用的数据很广泛的,单靠金融行业自身收益的数据,很难为客户描述一个准确的画像,所以需要通过各种平台,包括一些企业或者行业的数据库数据联合起来应用。三要共享政府信用信息平台的数据信息,通过共享信息,金融服务能够更透彻的了解客户需求和识别客户的行为模式,实现个性化的、定制的金融服务。

四是守住底线,保障安全。一要加强安全标准建设,不断完善金融数据的安全标准体系,加强法律法规体系建设,为金融数据安全与隐私保护提供法律保障。二要提升风险防范能力,通过人工智能技术加强对金融风险的识别和预警,建立风险监测和预警机制,及时发现和处置潜在的风险。