吕仲涛

尊敬的各位领导、各位来宾，大家好！我代表课题组向大家汇报《香蜜湖智能金融发展报告》应用篇的相关内容，主要有三个部分，分别是智能金融应用发展背景，智能金融应用案例以及智能金融应用的机遇挑战与展望。

2023年以来，以GPT4为代表的深层次大模型迅速发展，带来智能金融创新热潮，传统和深层次人工智能形成双轮驱动引擎，正在成为金融机构新一代企业级智慧大脑，带来飞跃性的革新。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，我国高度重视人工智能发展，习近平总书记曾多次作出重要指示，为人工智能赋能新时代指明方向。传统的智能金融，往往是在现有业务流程中嵌入AI功能即所谓的“+AI”的模式，而深层次AI推动业务应用模式向“AI+”转变，以AI为核心重塑业务流程和交互方式，通过对话交互方式，串联复杂分散的业务流程。

金融业存在强大的内驱动力，对人工智能赋能业务的数字化转型创新形成了基本共识，智能应用将是金融机构数字化转型战略的重中之重。英伟达2024年金融服务业中国AI现状和趋势调研显示，金融机构在风控、运营管理、市场营销等场景中AI应用成效显著，从国际来看，以美国为代表的金融业积极拥抱大模型金融应用，而在欧洲和日韩等国家，相关的应用仍处于起步阶段。在此背景下，国内金融业加大科技投入，加快培育发展智能金融新动能。

接下来，我重点介绍一下智能金融应用案例方面的情况，本报告调研分析了国内41家金融机构，包括国有六大行、股份制银行、中小银行、保险公司和知名券商的金融应用情况，全面反映金融行业智能金融最新动态。研究发现，金融行业智能金融发展呈现出鲜明特点，一是应用以内部赋能为主，客户服务审慎推进，大小模型协同发展成为主流。二是覆盖金融业务主要领域，但重点仍聚焦于运营管理和客户营销，目前金融机构以对内创新赋能为主，对客户仍处于试点探索阶段。深层次AI大模型在运营管理、产品创新、客户营销、风控合规4个层面展现价值，其中对内运营管理和客户营销合计占比达到了65%，在产品创新方面，蚂蚁集团发布“布谷鸟”系统AI大模型提供定制化的理财产品；客户营销方面，银河证券基于大模型构建微型机器人在询报价环节智能评估报价，将从询价到下单的转化率从原来10%增长到30%；东吴证券应用AI赋能企微客服，帮助客户经理高效开展客户维护工作；在运营管理方面，工商银行通过坐席智能全里程陪伴实现了事前前情提示知识随行，事后智能公关，日均使用超40万次，重点场景通话时长压降10%；风控合规方面，太平洋保险构建审计领域，涵盖前台风险排查，中台取数分析，后台审计质检多名数字劳动力，累计完成1.2万余件审计工作。

在技术实现方面，2023年以来，随着大模型技术爆发，近80%的案例涉及到深层次AI技术，其中一半为大小模型协同模式，深层次AI数据分析、客户服务和产品开发方面具有显著优势，而传统AI主要是面向于风险控制，信贷审批等成熟的业务流程。

在应用范式方面，大模型技术已经形成了标准化应用模式，包括以大模型+非结构化数据为主的知识检索范式和以大模型+结构化数据的数据分析范式，以及融合大模型，全模知识和业务技能接口的智能体应用范式。根据应用统计，目前知识检索范式占比达到38%，占据主导地位，可服务于文档编写、数据分析和智能研发等范式应用。

最后谈一下目前金融智能的应用机遇、挑战及对未来的展望。传统AI技术与新兴深层次AI融合为金融行业带来前所未有的创新机遇。一是大模型实现了从判别式到深层次能力的提升，智能金融应用出现新形态，深层次AI具备强大的文本生成、图像生成，甚至代码生成能力，大模型创造性思维有望为金融创新催生出颠覆性的金融产品和服务模式。二是大模型的理解能力突破，智能金融应用使向复杂纵深领域。三是交互模式实现从界面到对话的变革，串联复杂分散的业务流程，AI不仅仅是业务流程的附属部分，更是行业创新发展的主要驱动力和协调协作中枢。

金融应用推动创新赋能的同时也面临很多挑战，金融机构积极采取系统性的应对策略，统筹谋划，精准发力，统筹发展和安全。一是算力基础设施需求成指数级增长，金融业需要开展差异化算力应用和建设，端云协同模式，为大中小机构提供灵活算力解决方案。采用端云协同模式充分发挥各自优势，实现更高效更智能计算服务，端测负责处理实时性要求高，隐私敏感度强的任务，云端高算力和存储能力为复杂的任务提供坚实基础，承担复杂逻辑推理和模型训练重算力需求的场景。

二是应对海量高质量数据缺口，金融非结构化数据治理势在必行，需要对内盘活企业非结构化数据资产，对外积极配合数据要素流通机制下的国家战略，同时利用合成训练数据填补数据缺陷。

三是面向场景领域适配，推进大小模型协同标准化解决方案，通过构建多维度大模型矩阵和大小模型协作模式，形成指引金融企业全面灵活、高效的模型发展路径，针对不同的场景，提供定制化解决方案。提升模型在金融各个细分领域的表现。

四是安全性风险日益凸显，金融业夯实人工智能安全可信能力建设，金融行业安全性和隐私性尤为重要，有效防范大模型引发的安全风险，金融机构需要在安全评估、安全防护、安全管理等三方面建立健全AI治理框架，增强人工智能应用风险识别的广度和精度，做到风险早风险、早预警、早处置。

五是强化制度和组织管理，是金融机构智能化转型的战略支撑，金融机构推进智能化转型，是一项持久系统的重大工程，应从全面优化战略规划，组织架构和管理机制3个方面着手，为大模型技术创新应用提供强有力的体制机制保障。

随着人工智能迅猛发展，特别是大模型技术的突破，金融行业正通过深化智能化应用，未来以大模型为核心的智能技术将进一步推动金融行业实现从内部辅助到全面智能化的战略转型，人工智能将以智能体新型模式进行社会化协作，以一档一助手、一人一分身的方式重构金融行业的生产关系。

以上是我的汇报，谢谢大家！