信银理财李珏峰：积极探索人工智能大模型应用，算力、数据和算法将成关键要素

日前，信银理财金融科技部总经理李珏峰在“2024年滴水湖新兴金融大会”上分享了对人工智能赋能资管行业的理解和探索。

李珏峰指出，人工智能是这一轮技术革命的核心主导技术，正在对新质生产力的形成产生重大影响，催生了大量的技术创新和商业化应用。从教育、医疗到交通、艺术创作，诸多领域的成功案例，为人工智能与金融的结合带来了更广阔的想象空间。

大模型技术的进步为金融行业发展带来新机遇。其强大的数据处理和分析能力，可以帮助金融机构更好地理解市场趋势、客户需求和风险因素。为金融机构提供了提升效率、降低成本和创新服务的机会。

李珏峰介绍，目前，大模型在金融领域的应用主要集中在非决策类环节，例如知识问答、文本摘要和内容生成等。通过检索增强生成（RAG）等技术，结合自然语言处理能力和私有化的金融垂直领域知识库，大模型能够有效处理金融领域的知识密集型任务。

在研报分析、行情检索、合规助理、智能客服、客户营销及业务助理等场景中，大模型已经展现出良好的用户体验。它可以帮助金融从业者快速获取信息、提高工作效率，并为客户提供更便捷、个性化的服务。

同时，大模型在通用业务领域的应用也较为广泛，例如会议助手、写作助手和文档纠错等。这些应用同样适用于金融领域，进一步拓展了大模型的服务潜力。

李珏峰认为，未来，算力、数据和算法将是影响大模型发展的三个关键要素。提升多模态数据管理和应用能力，将使金融机构能够更好地管理和利用大规模的半结构化和非结构化数据，挖掘数据资产价值。这将体现在智能数据分析、智能数据探查、智能建模以及主动式数据资产治理等方面。

随着大模型自主能力、交互能力和学习能力的提升，其将在复杂环境中优化行为策略，实现预定目标。例如，在投顾领域，大模型可以根据市场趋势和个人偏好提供建议；在风险管理领域，可以构建更准确、更全面的风险模型；在投资交易领域，可以识别潜在的交易机会和趋势。

此外，配套大模型风险管控的技术能力也至关重要。在应用大模型的同时，需要同步建设和运用技术手段防范数据隐私、模型安全等风险，并不断提高模型的可解释性、透明度和可监测性。这将有助于确保大模型在金融领域的应用安全、可靠和可控。

本文源自：金融界