生成式AI大模型：重塑金融新業態

當前，我國經濟社會發展進入“百年未有之大變局”，既遭遇前所未有的國內外新挑戰，也體現出堅韌性和內在潛力。

近10年全球經濟普遍進入內生增長動力弱化的局面，相比而言，據統計2013至2021年，我國經濟年均增長6.6%，遠高于2.6%的同期世界平均增速，對世界經濟增長的平均貢獻率達38.6%，超過七國集團（G7）國家貢獻率的總和。

近年來，在數字經濟與數據要素的加持下，黨中央推動建設“數字中國”，為夯實經濟發展基礎和激發更多活力提供了重要“抓手”。最近中央金融工作會議強調，“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養老金融、數字金融五篇大文章”，數字化將成為協同促進金融高質量發展的核心要素。

雖然在底層重大技術創新方面還有所不足，但我國金融業應用技術創新已呈現百花齊放的局面，大模型正在重新定義金融科技，甚至重塑金融新業態。伴隨生成式預訓練轉換器（Generative Pre-trained Transformer）在全球的快速應用，我國也掀起了人工智能生成內容（AIGC）的創新浪潮，AIGC在金融領域對提升面向客戶的服務能力、改善機構工作流程與效率、文本處理和信息技術（IT）支持等方面展現了價值。在人民銀行《金融科技發展規劃（2022—2025年）》、原銀保監會《關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》（銀保監辦發〔2022〕2號）等引領下，包括AIGC在內的新技術將成為推動金融業數字化轉型的重要動力。

在此背景下，為幫助廣大黨員干部深入認識在新形勢下如何處理好生成式AI大模型與金融的關系，了解金融大模型的發展路徑，從而充分運用金融手段，發揮金融潛能，助力經濟高質量發展，人民日報出版社組織出版《生成式AI大模型：賦能金融業變革》一書，通過集聚學界、監管層專家學者及行業代表的理論與實踐思考，結合典型金融機構與企業的應用實踐從不同視角探究和解讀生成式AI大模型賦能金融業變革。

首先，該書對生成式AI大模型賦能金融業改革所涉及的基本邏輯和相關概念等進行探討，使讀者對大模型生態建設有更加系統的理解和認識。其次，結合具體實踐，闡述大模型賦能金融業的應用路徑。最后，探討人工智能大模型的未來發展方向。

在上篇“大模型考驗治理智慧”部分，中國證監會科技監管司司長姚前，國家金融與發展實驗室副主任楊濤，中國社科院科學技術和社會研究中心主任段偉文，中國社會科學院金融研究所金融科技研究室主任尹振濤，北京國家金融科技認證中心資深專家溫昱暉、段力畑分別撰文，闡述金融業應用人工智能存在的挑戰與風險，對于生成式人工智能跨過“障礙”，實現大模型深度應用升級，促進金融業高質量發展提出治理方案與對策。

在中篇“大模型如何改變金融業”部分，工商銀行首席技術官呂仲濤、民生銀行數據管理部總經理沈志勇、中國農業再保險有限公司首席投資官俞勇、華夏銀行首席信息官吳永飛、易方達基金投顧金科業務主管劉瑋分別撰文展開深入探究。這些大模型與金融領域的前沿實踐者，圍繞諸多成功案例進行了“庖丁解牛”式的分析，并分享了各自基于實踐的思想精華，可以更好地幫助讀者了解大模型賦能金融業變革的現實意義與解決方案。

在下篇“人工智能還將走多遠”部分，交叉信息核心技術研究院（清華大學設立）常務副院長林常樂、螞蟻集團研究院院長李振華、沃豐科技技術專家龐斌、開放銀行論壇研究院發起人孫中東，通過分析洞察場景大模型應用示例，以及闡釋大模型的“生產資料”——數據的價值屬性，指出AI大模型在金融行業的應用前景。

中央多次強調要推動“科技—產業—金融”良性循環，數字化改變原有經濟社會發展模式，金融高質量發展同樣離不開數字化的加持。這既是因為數字經濟帶來了全新的金融需求，使得金融業需要進行適應性變革；也是由于金融業是特殊的信息處理行業，數字化引發信息技術迭代，也對金融功能、要素、市場帶來深刻影響。

在金融業這一特殊的垂直行業，迄今為止，AI大模型所展現出的價值主要集中在邊際改善上。著眼未來，如果金融機構能夠與技術企業通力合作，共同致力于解決痛點難點問題，或許能夠在大模型金融應用中順利“闖關”，實現帶來更加深遠的變革。當然，對于金融業來說，面對AI大模型這樣的新技術，既要避免“短期高估”，也要避免“長期低估”。如果“短期高估”，容易導致一哄而上、盲目跟風；如果“長期低估”，一旦產生顛覆效應，就會錯失發展機會。因此，該書綜合考慮實際情況，內容既包括大模型的治理智慧，又有案例實踐，通過找出大模型與金融業內在關聯的“痛點”，指出其未來的應用前景與發展方向，這也是該書的創新之處。

相信該書能夠給政府部門與監管者、研究者、金融從業者，以及對大模型賦能金融業變革感興趣的讀者帶來思想與實踐的價值體驗，也期待該書能夠為更好地促進大模型在新形勢下落地金融場景打開新思路。

（作者為國家金融與發展實驗室副主任，本文為人民日報出版社《生成式AI大模型：賦能金融業變革》前言）