拥抱新技术浪潮 大模型助力金融行业变革

◎记者 朱妍

自ChatGPT发布以来，大模型在金融领域能发挥多大的能效，引起了业内高度关注。在金融行业内，大模型发展到了什么程度，面临着怎样的挑战，又具有怎样的远大前景？12月8日，在2023滴水湖新兴金融年度大会“数字金融打造全球核心竞争力”分论坛上，来自各大机构的行业大咖就“金融大模型的构建与挑战”话题展开了热烈讨论。

大模型助力金融行业变革

多位人士表示，大模型在投资端、客户端等方面已经有落地应用，在提高投资效率的同时，也为客户提供了更好的金融服务。

鹏城实验室研究员（正高）/博导、港中文深高金客座教授、原平安基金量化投资总监孙东宁表示，大模型、人工智能在量化领域被广泛应用，包括数据收集与管理、信号挖掘、组合构建，交易实现与风险管理。

中欧基金执行董事、信息技术总监贾建国认为，从投资角度来说，在研究、投资、风险、控制、交易、运营这5个涉及自然语言处理的环节，大模型都可以发挥作用。另外，大模型还是很好的“投资顾问助手”，能适配客户的风险接受程度和投资喜好，选出适合投资者的产品。不过，“最后一公里”的事还是需要投资顾问来做，大语言模型还不能直接面客。

“金融大模型的构建离不开高质量语料库的采集。”上海恒生聚源数据服务有限公司首席数据专家张洋洋表示。要构建高质量语料库，首先要从应用端的具体场景出发进行数据规划，对语料数据进行合理的归集以及管理，这需要考虑到语料背后的权属、可被应用的场景、安全等级等因素。语料数据的合理归集和管理是大模型高质量语料库建设的前提，而对归集后的语料进行基于具体场景的数据治理是其被高效应用的基础。对不同的语料数据品类，构建其适用的质量控制手段，是大模型能够被达成有效利用的关键。

大模型应用仍面临风险和挑战

大模型是一种新兴事物，在为金融行业带来向好变化的同时，未来在应用过程中又存在怎样的风险和挑战？

张洋洋认为，金融是服务大众的，大金融领域应用大模型的过程当中，数据安全问题须被重点关注。如今金融机构积极投入大模型的应用研发并取得了一定的成果，但在对公众服务时，面临着更强的监管合规要求。比如大模型当下还没法完全保证回答的“安全性”，且存在一些数据版权的问题。

阿里云全球技术服务部数据智能团队负责人黄高攀也表示，当前大模型存在一定的“幻觉现象”，需要借助一些知识检索等技术来减少这类现象，否则会给大模型的使用带来很大的困扰。

尽管面对诸多风险和挑战，多位业内人士仍表示了对金融大模型应用前景的期待。孙东宁表示，大语言模型叠加时间序列大模型，未来一定会在量化投资各个环节上起到非常大的助力，金融机构应大力拥抱这些大模型。

贾建国也表示，大模型可能会引领“新范式”的产生，所有人或将从中受益，它确实能够帮助金融行业扩大产能、提高工作效率，在一定程度上成为公司“助手”。