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21世纪经济报道记者 边万莉 北京报道 一石激起千层浪，年初爆火的ChatGPT，掀起了国内研究大模型的热潮以大模型为代表的新一代人工智能技术，将重塑现有业务流程，加速金融数字化和金融智能化的发展金融作为一个对精准性、可控性、安全性要求极高的行业，在实际应用大模型时还面临着挑战。

从当前来看，大模型更适合应用于哪些金融场景，可以解决哪些痛点问题？如何应对大模型带来的可能性风险？就此，工商银行首席技术官吕仲涛在2023服贸会期间接受了《21世纪经济报道》【萌心云学堂】每日更新最热门的副业项目资源的专访吕仲涛表示，大模型技术目前尚未完全成熟，而金融行业是一个强监管的行业。

因此，大模型技术应用于金融场景下，仍然存在着安全隐私、科技伦理、可信可解释等方面的风险同时，大模型技术应用全面落地的过程中，还面临着数据、算力、算法、应用等诸多挑战当前阶段不成熟，短期内不建议直接对客使用

《21世纪经济报道》：当下对大模型的讨论非常火热，它对银行的价值体现在哪些方面？大模型更适合于落地哪些场景？能解决哪些痛点问题？吕仲涛：作为数字内容创作的新引擎，AI大模型展现出惊人的理解、推理、学习等能力，可以在信息的处理与内容的加工制作方面进一步释放生产力，辅助人工提升内容创作、代码开发、图像设计、数据分析等方面的【萌心云学堂】每日更新最热门的副业项目资源工作效率，从而提升银行业务服务质量。

例如，在远程银行客户方面，围绕远程银行中心数千人的客户团队，贯穿事前、事中、事后全流程，聚焦对客服务中枢的运营团队，群体基数较大的人工坐席，工作量较为繁重的质检人员，重新定义该群体的作业和生产模式，基于大模型能力赋能全流程业务场景。

在智慧办公领域，利用大模型的文本生成问答能力，围绕邮件、文档、会议、员工日常事务等方面，优化行内办公工具的交互体验，助力员工办公效率提升在智能开发领域，利用大模型代码生成，代码识别与检测，代码转自然语言等领域的全方位能力，构建基于大模型的智能研发体系，有效提升一线开发人员编码效率和质量。

虽然大模型在文本、图像等领域的生成能力优势明【萌心云学堂】每日更新最热门的副业项目资源显，但当前阶段并不成熟，仍存在科技伦理风险等问题因此，短期内不建议直接对客使用，应优先面向金融文本和金融图像分析理解创作的智力密集型场景，以助手形式，人机协同提升业务人员工作质效。

商业银行可以聚焦远程银行、基层网点等大基数员工群体共性需求，持续加大新技术面向全业务流程的综合化运用，形成端到端的业务智能化解决方案，全方位提升银行服务的工作质效落地需要大数据、大算力、大合作、大创新《21世纪经济报道》：金融是一个对于精准性、可控性、安全性要求很高的行业，在使用大模型时可能带来哪些风险？

吕仲涛：大模型技术目前尚未完全成熟，而金融行业是受到强监管的行业，在安全隐私、科技伦理、可信可解释等方面仍存在风险【萌心云学堂】每日更新最热门的副业项目资源比如，大模型生成的内容中可能存在明显的宗教偏见、性别歧视等现象，有违社会伦理此外，数据隐私保护也存在隐患，大模型训练数据来源于互联网及一些业务数据，这些数据可能涉及大量用户隐私。

《21世纪经济报道》：大模型全面落地还面临着哪些挑战？如何防范和应对？吕仲涛：在将大模型技术进行全面落地应用的过程中，金融业在数据、算力、算法、应用等诸多方面面临挑战一是大模型需要大数据大模型的突破得益于高质量数据的发展，需要通过数据驱动，释放数据要素价值，加速推进金融业数字化转型。

二是大模型需要大算力当前国内外算力市场面临着算力供给短缺、多厂商异构算力融合、国产AI生态不足、机房和网络建设等复杂情况，金融机构需要深化【萌心云学堂】每日更新最热门的副业项目资源与产界各方的合作，来共同推动解决大规模算力部署和应用挑战三是大模型需要大合作。

金融业要加快探索引入业界通用的大模型技术的策略和实践，增强大模型能力，从而提升大模型服务金融行业能力四是大模型需要大创新要探索形成一套面向金融业的高标准、低门槛的金融大模型应用模式，以此来快速推进人工智能在金融领域的深化应用。

《21世纪经济报道》：未来大模型在金融领域的大规模应用的路径是怎样的？大行与中小银行有哪些区别？吕仲涛：关于大模型应用落地，目前业界尚无标准方法论企业可按照场景通用化、专业化程度，分别使用基础大模型、行业大模型、企业大模型、任务大模型。

四层模型训练数据规模和投入算力逐层递减，专业属性逐层增强对于【萌心云学堂】每日更新最热门的副业项目资源大型银行而言，因金融数据海量，应用场景丰富，可引入业界领先的基础大模型，自建金融行业、企业大模型，考虑到建设周期较长，可采用微调形成专业领域的任务大模型，快速赋能业务。

对于中小银行而言，综合考虑应用产出和投入成本的性价比，可按需引入各类大模型的公有云API或私有化部署服务，直接满足赋能诉求从数字化转型角度来讲，大模型只是数字化转型里面的一个技术，而数字化转型涉及到一个体系性的问题。

在银行定位上，中小银行和大型银行的数字化转型本身就存在差异，数字化转型成效关键在于能否精准定位

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