第十四届全国人民代表大会第三次会议聚焦人工智能+金融发展

近年来，人工智能在金融领域成为了“新基建”。它推动银行数字化转型，这种趋势不可阻挡。不过，也存在诸多挑战有待解决。

AI金融应用现状

当下，AI在金融场景的应用十分多样。在信贷风控、交易安全、财富管理等众多金融业务领域，都有AI赋能的情况。比如，在银行的身份验证、智能风险控制等各个业务环节，AI的应用很常见。也就是说，AI正全面渗透到金融服务里。

长沙银行做出了典型示范。它打造了AI中台，这个中台以人工智能模型管理平台为核心。通过实施AI训练等工作，这些工作以应用落地为目标。如此加速释放了AI数智化潜能。由此可见银行构建AI中台作用显著。

大模型的优势

和传统AI应用模式比起来，大模型技术的智能性更为突出。在数据分析推理方面，大模型的能力远超传统模式。在内容自动生成方面，大模型的能力也远超传统模式。在模型深度学习方面，大模型的能力同样远超传统模式。城商行金融科技部门的人士经过分析得出，大模型的应用能够让银行在处理复杂金融数据时更加高效。大模型的应用还能让银行在处理复杂金融数据时更加准确。

大模型使银行在数据处理方面实现了质的飞跃。在分析海量交易数据时，大模型能凭借强大深度学习能力提供精准决策依据。在预测投资风险时，大模型同样能凭借该能力提供精准决策依据。这有助于银行更好地应对市场变化。

建立AI中台挑战

银行需搭建AI中台。提高实时分析与反馈循环效率是个难题。实时性要求银行处理金融数据时迅速反应。若效率不达标，可能损失客户。甚至会造成市场风险。这就要求银行在技术和管理方面都有重大改进。

传统AI技术开发应用有问题，这是一大挑战。它存在建模成本高的问题。还存在部署周期长的问题。银行建立AI中台，目的是克服这些问题。以此实现更高效的数据价值释放。但这个过程要投入大量时间。也要投入大量精力。

AI应用面临的数据挑战

股份制银行 IT 部门负责人表示，银行用于建模的数据资产数量不多。金融行业数字化转型速度快，然而数据积累不足，特别是高质量数据欠缺。这限制了 AI 模型的精准度与可靠性，对银行的金融服务质量以及风险控制能力产生影响。

数据隐私保护同样是关键问题。金融行业数据多。用户信息常流动。AI提高金融服务效率时。保护好数据隐私成行业要解决的问题。数据一旦泄露。既损害用户利益。又严重影响银行声誉。

AI发展趋势

DeepSeek大模型开始兴起。这推动银行金融大模型的研发应用朝着“轻量化”和“高效化”发展。在金融服务场景里，要求实时快速响应。在这样的场景中，轻量化大模型作用显著。它能够灵活且快速地处理各类数据。进而全面提升金融机构的服务能力。

未来，这种发展趋势会进一步增强。金融机构对轻量化大模型的依赖程度会不断提高。这么做是为了应对日益复杂多变的市场环境。也是为了满足用户需求。进而在竞争里占据优势。

风险与应对策略

AI大模型生成内容面临“幻觉”挑战。数据训练过程中的数据安全保护问题也不能被忽视。金融机构要找到稳妥的解决办法。以此满足严格的金融业务合规性要求。不然。一旦出问题。可能引发金融风险。影响金融市场稳定。

部分金融机构把AI大模型当作财富管理服务的辅助工具。就算大模型有幻觉风险，员工也能拒绝采纳某些“建议”。如此可把金融服务风险降到可控水平。这一做法既借助了AI的优势，又规避了潜在风险。

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