肖钢：大模型在金融领域运用，应具备技术成熟、政策支持、场景匹配三要素

界面新闻记者 | 冯赛琪

“金融大模型的应用将会对金融业带来一场深刻的、全方位的变革，大模型应用不仅要重构业务流程，还会重构内部组织架构和服务模式。”

9月6日，在外滩金融峰会上，中国金融四十人论坛资深研究员、中国证监会原主席肖钢参与了一场以“金融领域的AI变革与挑战”为主题的讨论。

自从2022年chatgpt横空出世，大模型的应用迅速成为热点。肖钢表示，我们最近观察到，一年前国内金融机构还在热烈讨论要不要利用大模型，或者说在做大模型应用的一些准备工作，但今年以来发生了迅速的变化，很多金融机构已经开始落地应用大模型，在应用的过程中，他们都深切地感受到这是一场变革。大模型在金融领域的应用前景十分广阔。

肖钢指出，数据、算力、算法是大模型最重要的三要素，但要在金融领域运用，还有三个要素应当予以重视。

一是技术的成熟度。因为金融界对准确性、精准性的要求特别高，对风险外溢的防范要求也特别高，所以技术的成熟度是决定大模型在金融领域运用的重要因素。当然，也要看到，大模型和金融机构之间的适应是相互成就、相互促进的过程，现在大模型技术在金融领域的应用，还不成熟，大模型本身还有缺陷，不能满足金融业务发展和客户的需要，另一方面，只有更多大模型应用才会让机器更好学习金融领域的数据与专业知识，所以，越是多用就越好用。

第二个要素是政策支持度。金融业是强监管行业，现在监管方面，对大模型的总体方针政策有，但很多具体规则还没有完整出台，例如，大模型在金融业的准入、应用的可行性评测标准等还有待于进一步建立。监管政策的支持和指导，监管底线的明确对于规范金融机构怎么应用大模型是非常重要的。

第三，场景的匹配度。从金融机构来讲，大模型应用要识别和选择合适的场景，评估和防控场景风险。

此外，肖钢还提到，定位不是用大模型替代现有的员工，而是要赋能员工，依靠大模型帮助员工提升效能，提升客户体验，更好地服务实体经济和人民生活。

有市场观点认为，由于投入成本存在差距，AI对大型金融机构和中小金融机构的赋能表现也会有所差距，从而产生强者更强的马太效应。

对此，肖钢表示，今年以来，open AI、google、微软等公司开发了很多小模型，小模型之间有非常激烈的竞争，还形成了“小模型之战”的现象。小模型对于金融机构的一些细分业务可能更具性价比。所以金融机构不一定都要使用大模型，可以根据机构自身不同的业务、操作规模、客户群体等特征，将大模型和小模型相互协调配合，混合使用。