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(chuàng)新共贏：生成式AI賦能金融科技創(chuàng)新”平行論壇在上海舉辦。交通銀行副行長、首席信息官錢斌出席論壇并致辭，以下為致辭實錄：
2023年是生成式人工智能的元年，以AIGC為代表的人工智能新技術(shù)正深刻地影響和改變著我們的生產(chǎn)模式和生活方式。交通銀行作為金融“國家隊”，積極運用科技創(chuàng)新，踐行金融為民、服務實體的使命擔當，堅定不移走好中國特色金融發(fā)展之路。今天，我們舉辦“科技融合、創(chuàng)新共贏：生成式AI賦能金融科技創(chuàng)新”論壇，邀請各方共同探索生成式人工智能在金融行業(yè)的創(chuàng)新實踐，促進合作共贏。
人工智能涌現(xiàn)出新效能，為金融領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展開辟了新手段、新賽道。據(jù)麥肯錫最新估算，生成式AI有望為全球經(jīng)濟貢獻約7.9萬億美元的經(jīng)濟價值。過去幾個月，超過1300個模型被提交到Hugging Face的開放式大語言模型排行榜(Open LLM Leaderboard)。廣闊的應用空間與噴薄而出的新技術(shù)，將極大激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟時代的創(chuàng)新與創(chuàng)造，更好推動數(shù)字金融迭變向新、智慧變革，為金融業(yè)在優(yōu)化客戶體驗、實現(xiàn)精準觸達、提升運營效率、防范業(yè)務風險等方面提供了新范式、新思路、新動能。
中國人民銀行于2022年1月印發(fā)的《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025年)》明確提出，要抓住全球人工智能發(fā)展新機遇，以人為本全面推進智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的深化應用。金融機構(gòu)和科技企業(yè)正積極探索生成式人工智能在金融業(yè)的合理、有效應用，在三季度發(fā)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(guān)內(nèi)容。
作為全球系統(tǒng)重要性銀行，交通銀行持續(xù)關(guān)注并積極布局生成式人工智能技術(shù)，當前已制定生成式人工智能建設規(guī)劃，組建GPT大模型專項研究團隊，并與復旦、華為、科大訊飛(002230)等共建聯(lián)合創(chuàng)新實驗室，推進大模型及算力集群等先進技術(shù)在金融領(lǐng)域的落地應用。在場景布局方面，我們運用人工智能為客服人員提供智慧化知識推薦、輔助工單總結(jié)等功能；為營銷人員提供個性化營銷物料，生成差異化營銷方案；為軟件開發(fā)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(shù)研究方面，我們對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(diào)，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(zhàn)賽中獲得季軍。在數(shù)據(jù)供給方面，我們積極推進數(shù)據(jù)標注體系建設，做好規(guī)范管理，保障訓練數(shù)據(jù)集的安全合規(guī)與高質(zhì)量。在安全管控方面，我們搭建內(nèi)容審查模塊，對用戶輸入信息及平臺返回信息進行內(nèi)容審查，從多個流程節(jié)點進行分析攔截，確保生成內(nèi)容的安全合規(guī)。
有機遇，就有挑戰(zhàn)。生成式AI在算力、算法、數(shù)據(jù)、安全、人才等領(lǐng)域面臨諸多痛點難點，比如如何實現(xiàn)大規(guī)模算力模式下的綠色低碳供給，生成式人工智能和決策式人工智能算法之間如何有效結(jié)合、完成平滑升級，如何提供適合大模型的大規(guī)模、高質(zhì)量、實時性數(shù)據(jù)，如何將模型的公平性、價值觀與人類更有效的對齊，如何培養(yǎng)復合型金融科技人才，這些既是技術(shù)挑戰(zhàn)也是管理難題，需要產(chǎn)業(yè)各屆通力合作、協(xié)同解決。
為此，我提三點建議：
一、科技融合，構(gòu)建人工智能大模型金融應用產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
建議加大產(chǎn)學研合作，金融機構(gòu)與科技企業(yè)、高校、開源生態(tài)等技術(shù)力量聯(lián)合攻關(guān)，在產(chǎn)業(yè)協(xié)同方面實現(xiàn)優(yōu)勢互補。在算力供給方面加強統(tǒng)籌布局，在算法創(chuàng)新、工程化所需的配套中間件等關(guān)鍵領(lǐng)域集中優(yōu)勢力量進行聯(lián)合攻關(guān)；在數(shù)據(jù)供給方面，提升數(shù)據(jù)治理水平，促進數(shù)據(jù)要素合規(guī)高效流通，建立安全、可信、高效的數(shù)據(jù)供給能力；在應用落地方面，實現(xiàn)各方融合共創(chuàng)，盡快出臺管理制度和應用標準，為大模型金融應用提供行動指南。
二、以人為本，培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)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(shù)據(jù)處理、大規(guī)模算力組網(wǎng)運營、GPT算法研究、海量參數(shù)模型調(diào)優(yōu)、提示工程構(gòu)建等專業(yè)技術(shù)。當下，具備相關(guān)能力的金融科技人才在數(shù)量與質(zhì)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(zhàn)略布局，針對所需的多種能力設置專業(yè)的課程體系，加快培養(yǎng)急需的金融科技人才；拓寬對現(xiàn)有人才的培養(yǎng)渠道，提供跨領(lǐng)域、跨機構(gòu)的金融科技人才培養(yǎng)機制，在學習、探索、實踐中提升員工對先進技術(shù)的駕馭能力。
三、守正創(chuàng)新，關(guān)注人工智能的倫理建設，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(lǐng)域的全面應用，可能引發(fā)的安全性、公平性、透明性問題將會得到監(jiān)管機構(gòu)和市場主體越來越多的關(guān)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(quán)益得到有效保障。金融機構(gòu)要關(guān)注大模型生成內(nèi)容的準確性、可靠性、穩(wěn)定性，建立有效的管控機制及應急策略，防止出現(xiàn)價值偏離、算法偏見、歧視性內(nèi)容生成等問題。負責任地運用好金融科技手段，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的洪流中努力踐行“負責任金融”的價值理念，讓金融為民、科技向善落地生根，滾滾向前。
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