金融科技的新浪潮：探索大語言模型的潛力與挑戰

隨著大語言模型技術的不斷成熟和金融行業需求的日益增長，大語言模型在金融領域的應用已經成為推動行業創新和轉型的重要力量。本文直接聚焦于大語言模型給金融發展帶來的效益，并分析其成為金融分析師的潛力與尚須克服的問題。

大語言模型在金融行業的興起

深度學習技術的進步催生了大語言模型。利用幾十億甚至上百億個神經網絡參數，包括權重和偏置項等，大語言模型能夠以高效的方式對輸入文本進行理解，并智能化地生成新的文本，與使用者進行一對一的對話。盡管這種延續了傳統人工智能的“黑盒”回復方式帶來了一些理論上的質疑，但生成式預訓練（GPT）系列的突破以驚艷的性能一定程度上回擊了這種質疑。隨著越來越多開放使用的大語言模型涌現，無論是學界還是業界，各行各業，從醫療、法律到教育和娛樂，都開始探索和利用大語言模型的能力來增強其服務和產品。

另外，社會經濟金融的增長變化刺激使得金融機構不得不尋求更高效、更先進的方法來處理、分析和利用海量數據，以獲得競爭優勢。大語言模型的興起無疑帶來了一大機遇。借助大語言模型豐富的知識庫和強大的分析能力，善于使用工具的人類專家能夠更加高效地處理各類金融任務。金融信息不僅含于結構化的數據中，更是隱藏在廣大的文本數據中。對文本的分析常常需要工作者花費大量的精力去閱讀、提取信息并進行分析。而如今借助大語言模型，這一工作的效率不僅能夠被快速提升，而且人類工作者的任務可能能夠被轉化為審核、監督和優化決策過程。這使得金融分析師可以將更多的時間和精力集中于策略和決策層面，而不是沉浸在龐大的數據處理任務中。

然而，盡管大語言模型的潛力巨大，但作為數據驅動模型，其完全應用于金融領域的可靠性還需要提高。金融領域的分析通常沒有絕對的參考標準，但會對后續的效益帶來極大的影響。因此，將這些模型應用于實際的金融決策過程中需要極高的謹慎性。模型的推理過程往往是不透明的，這在金融領域可能導致不可預見的風險，特別是在涉及大規模投資和資本運作的情況下。本文將直接聚焦大語言模型給金融發展帶來的效益，并分析其成為金融分析師的潛力與尚須克服的問題。

大語言模型在金融領域的革新應用與挑戰

技術背景與發展

這些模型主要采用了Transformer架構，該架構是為序列性數據量身定制的深度學習框架。通過自注意力機制，Transformer能夠識別文本中單詞間的相互作用，增強模型對語境的理解力。例如，GPT系列模型在大數據集上預訓練，掌握語言的基本規律與模式，然后針對特定需求進行微調，應用于文本分類、問答系統和內容生成等任務。這種架構使模型能夠捕捉到長距離的數據依存關系，這在處理如金融等復雜文本時顯得尤為關鍵。

大語言模型今日的成功并不是一蹴而就的。最初的模型主要依賴于規則和統計方法，雖然已經展示出對簡單語言任務的處理能力，但在更復雜的語言理解和生成任務上還有限制。技術的發展、樣本的豐富助力模型進化為深度學習模型。這些模型不僅在規模上有所增長，從數十億參數到數千億參數，而且在架構上也不斷創新，例如引入了多任務學習和連續學習的概念，使得模型能夠更好地適應和泛化到新的任務和數據集上。新一代的模型不僅在理解能力上更進一步，而且在生成逼真、連貫的文本方面也達到了新的高度，同時具有越發強大的多模態（Multimodal）能力。這些進步使得大語言模型在金融分析、報告生成、自動化客戶服務等領域的應用變得更加實用和高效。

在金融領域的應用

金融領域豐富的文本數據和大量的文本處理需求給大語言模型提供了廣闊的發揮空間。目前，金融市場已經對大語言模型的應用進行了初步的嘗試，主要集中在以下幾個方面：

市場趨勢分析與投資信號捕捉。在市場分析中，對于新聞等文本的分析一直都是一大難題。傳統方法往往依賴于分析師的經驗和直覺來解讀信息，這不僅費時費力，而且分析是否無誤可能需要再次增加人力審查。而利用先進的大型語言模型，金融機構能夠快速對大量財經新聞、報告和社交媒體內容進行深入分析，從而基于其對數據特點的認知和學習的金融知識預測市場可能出現的趨勢。通過對財經網站和社交論壇上專家的評論及市場情緒的分析，這些模型有助于預測股票短期內的價格動態。大型語言模型特別擅長從非結構化數據中抽取關鍵信息，這是傳統數據分析方法難以企及的。這種分析能力讓金融機構可以更準確地把握市場脈絡，制定更有效的投資策略。通過大語言模型，投資者還能夠依賴其豐富的知識庫快速挖掘應用于市場預測的技術指標，為投資組合提供方向。由于大語言模型在識別文本信息上有天然的優勢，投資者還可以訓練一個同時依賴歷史數據和財經新聞的收益率預測模型，即輸入基本面數據和財經報告，分析并預測收益率大小，相當于一個更加智能化和高級的機器學習模型。目前已經有如FinBERT等專為金融領域設計的語言模型投入使用。

風險識別與管理。在風險管理方面，常見的方法是利用風控模型對結構化數據進行分析以識別潛在的風險。大語言模型的出現則提供了另一種可行的方法，因為它能通過解析歷史事件報告、新聞及金融報告，識別出潛在的風險因素和趨勢。金融危機分析的重要性毋庸置疑。假如沒有及時地預見風險并調整決策，一次突然的結構沖擊可能給基金公司和投資者帶來極大的損失，而這種風險往往蘊含于豐富的新聞文本信息，如宏觀政策和世界性的金融、政治、軍事事件。使用大語言模型快速處理新聞文本可能揭示出特定金融活動與高風險事件之間的相關性，有助于在重大金融事件發生之前采取適當及時的預防措施，從而降低潛在的損失。

自動化客戶服務與個性化金融產品。利用基于大語言模型的聊天機器人，金融機構能夠實現全天候客戶服務，無需人力即可精準理解并響應客戶的各種查詢，如查看賬戶余額、指導交易操作等。自動化的客戶服務系統不僅提升了響應速度，還顯著降低了運營成本。如果加入學習機制，允許模型實時微調，聊天機器人還能通過持續互動不斷優化服務質量。此外，大語言模型還助力金融機構通過深入分析客戶數據（包括交易歷史和行為偏好）來開發個性化金融產品和服務，使其與客戶的風險偏好相對應，提升機構的市場競爭力。通過分析客戶的咨詢和行為模式，金融機構能更快速地掌握客戶的關注點，從而進一步優化服務和產品設計。

金融行為合規性監控與財務分析。金融領域的法律法規復雜而精細，金融監管的任務十分繁重。一個專門訓練于金融監控的大語言模型能夠自動處理和分析金融機構的交易及通信記錄，確保所有操作都符合相關法規與內部政策。自動化合規性監控提高了審查效率，并有助于減少人為疏漏。由于金融法規十分復雜，人為完全理解法律的細節較為困難，對于機構來說，大語言模型還能幫助自我審查，防范法律風險。另外，雖然相關法律在不斷完善，但鉆漏洞的行為也層出不窮，而且常常難以被監控到。模型能識別潛在的不規范操作，為法律的完善提供案例支持。大語言模型還可以從復雜的財務數據中提取核心信息，快速生成準確且清晰的報告，從而加快報告的編制速度。

面臨的挑戰與爭議

盡管大語言模型在金融領域的應用前景廣闊，但它們的推廣和使用也伴隨著一系列挑戰和爭議。這些挑戰不僅涉及技術層面的問題，還包括倫理、法律和社會層面的考量，需要業界、監管機構和社會共同面對和解決。

首先是數據隱私與安全問題。金融行業處理的是高度敏感的數據，包括個人財務信息、交易記錄等。大語言模型在訓練和應用過程中需要大量數據，這就引發了數據隱私和安全性的問題。如何在利用這些數據提升服務效率和質量的同時，確保客戶的個人信息不被濫用或泄露，還有待研究。而對于這些開放的大語言模型來說，用戶的輸入語料都可能成為模型的訓練樣本。隨著金融服務的數字化和智能化，數據安全問題也越來越突出，如何防止數據被篡改或非法訪問，保障金融系統的穩定和安全，成為亟待解決的問題。

此外，模型偏見和公平性也是值得關注的一個問題。大型語言模型有時可能會不自覺地吸收并擴大其訓練數據集中的偏見，這在金融應用中可能導致不公平的決策和歧視，比如在貸款審批、保險定價等方面。例如，如果訓練數據中存在對某些群體的偏見，模型可能會在信貸評估或投資建議中對這些群體不利。但作為一個數據驅動模型，大語言模型的回答都是基于訓練樣本。而訓練一個模型的訓練樣本的數量十分巨大，難以人為篩選。解決算法偏見，確保模型的決策公正、透明，對于維護消費者信任和金融市場的公平性至關重要。

在金融領域運用人工智能方法面臨的另一個常見問題就是可解釋性和透明度，這一點在大語言模型的應用中也同樣存在。雖然大語言模型在處理復雜任務時表現出色，但它們的決策過程往往是黑箱的，這在金融領域尤其成問題。金融產品和服務的每一個決策都需要有清晰的邏輯和可追溯的證據，因此提高模型的可解釋性，讓機器的決策過程對人類可解釋和可理解，是一個重要的技術挑戰。但短期內，這一問題很難得到解決。金融決策需要可解釋性，以便監管機構、投資者和客戶理解決策背后的原因。如何提高大語言模型的可解釋性，使其決策過程更加透明，是當前研究的熱點之一。但大語言模型相對于其他機器學習算法的好處在于，大語言模型處理的是文本信息，輸出的也是文本信息，這就使人們能夠通過提示詞要求其提供解釋性，再根據其解釋性是否合理來輔助決定是否采納大語言模型給出的建議。

在對社會的影響上，大語言模型在金融行業的應用可能會替代一些傳統的工作崗位，如客戶服務和報告編寫等。這引發了對就業影響的擔憂，同時也提出了如何重新培訓和安置受影響員工的問題。如何在推動技術發展的同時，確保社會的包容性和公平性，減少技術轉型對勞動力市場的負面影響，是一個需要全社會共同考慮的問題。

這些挑戰和爭議提示我們，雖然大語言模型在金融領域的應用前景廣闊，但同時也需要我們在技術發展的道路上行穩致遠。如何在保證數據隱私的前提下，提高大語言模型的性能？如何讓大語言模型在策略制定時充分考慮人類社會的公平與倫理？如何讓大語言模型在給出分析或策略時顯示出清晰的邏輯鏈條？如何解決大語言模型對傳統崗位帶來的沖擊？這些問題都值得思考和解決。

大語言模型引領金融科技的未來路徑

盡管大語言模型在金融領域上已經有了一定的應用，但其潛能尚未被充分開發。當下流行的大模型，無論是通用模型還是垂直訓練模型，仍會出現幻覺問題，使其在金融領域的應用中會帶來未知的風險。隨著算力的增強和算法的優化，預計未來的模型將更加高效、精準，能夠處理更復雜的金融語言處理任務。此外，模型的可解釋性和透明度也將得到改善，使得金融機構能夠更加信賴這些模型做出的決策。

基于大語言模型的人工智能代理（AI Agent）在未來可能被廣泛應用于金融領域，形成全自動化的人工智能團隊，以提供全自動化的服務與決策。相對于人類專家來說，大語言模型的知識庫更加豐富多樣化且沒有邊界，執行效率也更為高效。這些AI代理不僅能夠處理大量的數據和執行復雜的分析任務，還能夠在金融市場中進行實時監控，快速識別并響應市場變化。未來的金融機構可能會部署由多個專門化AI代理組成的團隊，每個代理負責特定的任務，如市場分析、風險評估、資產配置等。這些AI代理可以協同工作，共享信息和決策依據，形成一個高度集成和自動化的金融服務系統。AI代理能有效地分析龐大數據集，涵蓋實時市場信息、過往交易數據及多種經濟指數，從而為投資決策提供實時輔助。與人類團隊相比，AI團隊可以無限擴展，不受時間和地點的限制，使得金融任務受到的時空限制降低。通過這種方式，金融服務的效率和響應速度將得到顯著提升，同時也能降低人為錯誤和操作成本。

另外，決策公平性的問題也可以通過增加一個專用于監管公平的代理人來解決，這是因為AI代理可以設計為遵循嚴格的算法規范和倫理準則。通過倫理對齊確保它們在處理數據和做出決策時不受個人偏見和外界壓力的影響，可以有效避免人類決策過程中可能出現的偏差。此外，AI代理的決策過程可以完全記錄和回溯，從而增強監管機構和公眾對金融操作的信任。

總結

隨著大語言模型技術的不斷成熟和金融行業需求的日益增長，大語言模型在金融領域的應用已經成為推動行業創新和轉型的重要力量。從自動化報告編寫到市場分析，從風險評估到客戶服務，大語言模型作為金融代理的潛力和價值已充分體現。通過構建全自動化的人工智能團隊，我們可以預見一個更加高效、智能和個性化的金融服務未來。

作為計算機科技的成果，大型語言模型在相關領域的使用已變得日益普遍，因為大語言模型能夠快速高效地生成代碼，甚至可以自動檢查代碼的正確性或進行優化。然而，金融領域的敏感性和金融數據的復雜性意味著大語言模型的應用將不會是一帆風順的，必須基于隱私保護、模型偏見、可解釋性和透明度、監管合規性等方面的考量。而且，金融分析的主觀性更強，并沒有絕對的對錯標準。現有的大語言模型在生成文本時對訓練樣本的依賴性較強，在主觀產生分析方面的能力仍有所欠缺，輸出內容常常只是泛泛而談，而沒有實質性的內容，仍是基于現有知識的嵌套和組合，較難提出十分新穎的觀點或者進行有足夠深度的金融分析。

總結來說，大語言模型要成為真正的金融分析師，雖然還有很長的路要走，但前景十分光明。

（程雨涵為山東大學管理學院助理教授，湯珂為清華大學社科學院經濟所所長、教授。特約編輯/孫世選，責任編輯/丁開艷）