证监会原主席肖钢:中国金融业使用大模型是为人赋能,而非取代人

腾讯新闻《一线》

作者|冯彪

编辑|刘鹏

“在中国,特别是金融行业使用大模型,目标不是替代人,而是要向人赋能,依靠大模型的能力,帮助员工提升效能。”

9月6日,中国证监会原主席肖钢在第六届外滩金融峰会上的观点,证监会原主席肖钢:中国金融业使用大模型是为人赋能,而非取代人或许能减少一些因金融业使用AI大模型而带来的减员担忧。

近年来,肖钢密切关注AI带来的技术变革,他的研究聚焦在AI与金融的关系、发展趋势、监管思路、国际合作与治理等领域。

肖钢在此次论坛中表示,在金融业应用AI大模型,将对金融业带来深刻变革,不仅要重构银行业务的流程,银行内部组织架构和银行服务的模式,将会带来全方位的深刻变革。

但是肖钢也认为,目前大模型技术在金融领域尚未成熟,比如在很多场景下是大模型是在正儿八经说“车轱辘话”、反复的、原则的话,很难深入下去。

肖钢建议在涉及金融大模型的政策方面,出台更细化、更具体的政策或监管规则,这对指导金融机构如何使用大模型非常重要。

以下是肖钢的发言原文:

一、金融大模型的应用,将会对金融业带来一场深刻的变革。

大模型的应用,不仅要重构银行业务的流程,银行内部组织架构和银行服务的模式,会带来一个全方位的深刻的变革。大家知道,自从2022年底ChatGPT横空出世,大模型的应用成为热点,发展确实很快。

最近我们观察到,一年前国内的金融机构还在热烈讨论是否要应用大模型,或者说在做大模型应用的准备工作。今年以来发生了迅速的变化,很多金融机构已经开始落地了,运用大模型的过程中他们深切感受到这是一场深刻的变革,对于我们的操作模式、业务模式是一种颠覆,现在来看大模型在金融领域的应用前景非常广阔,对金融业未来产生的影响非常深刻。

二、大模型在金融业的应用,技术的成熟度很重要。

从大模型来讲是三个要素,数据、算力和算法,大模型在金融领域的应用还有一些因素,一是技术的成熟度,因为金融业对于准确性、精准性的要求特别高,对风险外溢的防范要求也非常高。技术的成熟度是决定大模型在金融领域应用的重要因素。当然,这个问题也是相互成就、相互促进的过程。

现在大模型技术还不是很成熟,特别是金融领域的应用。我们也观察一些大模型应用,机器虽然没有正儿八经说胡话,但很多场景下是正儿八经说“车轱辘话”、说反复的、原则的话,由于种种原因,很难深入下去。

由于技术本身有些缺陷,不能满足金融业务发展和客户的需要。另外一方面是很多大模型没有经过专业金融领域,特别是细分行业的数据训练,当然机器也就学不好。技术的成熟度对于大模型在金融领域的应用、推广非常重要。

二是政策支持度,前面谈到金融业是强监管的行业。现在总的监管政策,大体的政策有,但涉及到很多具体的政策还没有完整出台。大模型在金融业的准入,如何准入?哪类模型可以在金融领域应用,哪些不行?哪些应用可行、哪些不行?细则有待进一步的明确。这对指导金融机构如何用大模型非常重要。

三是场景匹配度。从金融机构来讲,选择大模型的应用,很重要的是识别和选择场景,没有场景就没有大模型的应用。

三、中国和美国的金融业都在应用大模型,但有些差别。

我国应用大模型的定位不是替代现有的员工。美国的劳动力特别贵,成本很高,所以他们内在有动力使用大模型,用更少的人、更多的机器替代。而中国,不是替代人,主要定位是向人赋能,依靠大模型巨大的泛化能力,帮助员工提升效能、提升效率。利用大模型,不简单是节省人力成本,更重要的是利用大模型的技术赋能所有员工,更好地服务实体经济和人民生活。

目前我国金融机构的成本收入比是较低的,其中的人力成本也相对较低,关键是扩大规模经济和范围经济效应,提高员工的技能与生产效率,靠大量裁员实现不了,也不符合中国国情。

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晨玖

这家伙太懒。。。

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