12月9日，由交通銀行主辦的第五屆上海金融科技國際論壇“科技融合、創新共贏：生成式AI賦能金融科技創新”平行論壇在上海舉(ju) 辦。交通銀行副行長、首席信息官錢斌出席論壇並致辭。

　　錢斌指出，2023年是生成式人工智能的元年，以AIGC為(wei) 代表的人工智能新技術正深刻地影響和改變著我們(men) 的生產(chan) 模式和生活方式。交通銀行作為(wei) 金融“國家隊”，積極運用科技創新，踐行金融為(wei) 民、服務實體(ti) 的使命擔當，堅定不移走好中國特色金融發展之路。交通銀行舉(ju) 辦“科技融合、創新共贏：生成式AI賦能金融科技創新”論壇，邀請各方共同探索生成式人工智能在金融行業(ye) 的創新實踐，促進合作共贏。

　　人工智能湧現出新效能，為(wei) 金融領域創新發展開辟了新手段、新賽道。據麥肯錫最新估算，生成式AI有望為(wei) 全球經濟貢獻約7.9萬(wan) 億(yi) 美元的經濟價(jia) 值。過去幾個(ge) 月，超過1300個(ge) 模型被提交到Hugging Face的開放式大語言模型排行榜(Open LLM Leaderboard)。廣闊的應用空間與(yu) 噴薄而出的新技術，將極大激發數字經濟時代的創新與(yu) 創造，更好推動數字金融迭變向新、智慧變革，為(wei) 金融業(ye) 在優(you) 化客戶體(ti) 驗、實現精準觸達、提升運營效率、防範業(ye) 務風險等方麵提供了新範式、新思路、新動能。

　　中國人民銀行於(yu) 2022年1月印發的《金融科技發展規劃(2022-2025年)》明確提出，要抓住全球人工智能發展新機遇，以人為(wei) 本全麵推進智能技術在金融領域的深化應用。金融機構和科技企業(ye) 正積極探索生成式人工智能在金融業(ye) 的合理、有效應用，在三季度發布的上市公司半年報中，超過10家銀行提及AIGC、大模型等相關(guan) 內(nei) 容。

　　錢斌強調，作為(wei) 全球係統重要性銀行，交通銀行持續關(guan) 注並積極布局生成式人工智能技術，當前已製定生成式人工智能建設規劃，組建GPT大模型專(zhuan) 項研究團隊，並與(yu) 複旦、華為(wei) 、科大訊飛等共建聯合創新實驗室，推進大模型及算力集群等先進技術在金融領域的落地應用。在場景布局方麵，我們(men) 運用人工智能為(wei) 客服人員提供智慧化知識推薦、輔助工單總結等功能；為(wei) 營銷人員提供個(ge) 性化營銷物料，生成差異化營銷方案；為(wei) 軟件開發人員提供代碼生成、代碼糾錯、注釋生成和單元測試等能力。在技術研究方麵，我們(men) 對ChatGLM、Moss、LLaMa等開源模型進行落地實踐，搭建LangChain框架，對開源模型進行Lora微調，我行獨立研究的GLM模型金融應用框架，在ChatGLM金融大模型挑戰賽中獲得季軍(jun) 。在數據供給方麵，我們(men) 積極推進數據標注體(ti) 係建設，做好規範管理，保障訓練數據集的安全合規與(yu) 高質量。在安全管控方麵，我們(men) 搭建內(nei) 容審查模塊，對用戶輸入信息及平台返回信息進行內(nei) 容審查，從(cong) 多個(ge) 流程節點進行分析攔截，確保生成內(nei) 容的安全合規。

　　有機遇，就有挑戰。生成式AI在算力、算法、數據、安全、人才等領域麵臨(lin) 諸多痛點難點，比如如何實現大規模算力模式下的綠色低碳供給，生成式人工智能和決(jue) 策式人工智能算法之間如何有效結合、完成平滑升級，如何提供適合大模型的大規模、高質量、實時性數據，如何將模型的公平性、價(jia) 值觀與(yu) 人類更有效的對齊，如何培養(yang) 複合型金融科技人才，這些既是技術挑戰也是管理難題，需要產(chan) 業(ye) 各界通力合作、協同解決(jue) 。

　　錢斌建議：

　　一、科技融合，構建人工智能大模型金融應用產(chan) 業(ye) 生態。

　　建議加大產(chan) 學研合作，金融機構與(yu) 科技企業(ye) 、高校、開源生態等技術力量聯合攻關(guan) ，在產(chan) 業(ye) 協同方麵實現優(you) 勢互補。在算力供給方麵加強統籌布局，在算法創新、工程化所需的配套中間件等關(guan) 鍵領域集中優(you) 勢力量進行聯合攻關(guan) ；在數據供給方麵，提升數據治理水平，促進數據要素合規高效流通，建立安全、可信、高效的數據供給能力；在應用落地方麵，實現各方融合共創，盡快出台管理製度和應用標準，為(wei) 大模型金融應用提供行動指南。

　　二、以人為(wei) 本，培養(yang) 人工智能領域專(zhuan) 業(ye) 人才，推動上海金融科技人才高地建設。大模型建設需要海量數據處理、大規模算力組網運營、GPT算法研究、海量參數模型調優(you) 、提示工程構建等專(zhuan) 業(ye) 技術。當下，具備相關(guan) 能力的金融科技人才在數量與(yu) 質量上遠遠難以滿足市場需求。在此背景下，建議強化在金融科技人才高地建設中的戰略布局，針對所需的多種能力設置專(zhuan) 業(ye) 的課程體(ti) 係，加快培養(yang) 急需的金融科技人才；拓寬對現有人才的培養(yang) 渠道，提供跨領域、跨機構的金融科技人才培養(yang) 機製，在學習(xi) 、探索、實踐中提升員工對先進技術的駕馭能力。

　　三、守正創新，關(guan) 注人工智能的倫(lun) 理建設，建設可信、安全、公平的人工智能金融應用。伴隨生成式人工智能在金融領域的全麵應用，可能引發的安全性、公平性、透明性問題將會(hui) 得到監管機構和市場主體(ti) 越來越多的關(guan) 注，需要通過有效治理確保應用過程的安全可控、服務對象的合法權益得到有效保障。金融機構要關(guan) 注大模型生成內(nei) 容的準確性、可靠性、穩定性，建立有效的管控機製及應急策略，防止出現價(jia) 值偏離、算法偏見、歧視性內(nei) 容生成等問題。負責任地運用好金融科技手段，在數字化轉型的洪流中努力踐行“負責任金融”的價(jia) 值理念，讓金融為(wei) 民、科技向善落地生根，滾滾向前。