今年以來，深度求索（DeepSeek）等國(guó)產(chǎn)大模型快速發(fā)展，給消費(fèi)金融行業(yè)帶來巨大機(jī)遇。記者采訪了解到，各金融機(jī)構(gòu)正加快深耕普惠金融和數(shù)字金融，通過加大研發(fā)投入、充實(shí)人才隊(duì)伍，不斷提高金融服務(wù)質(zhì)效，推動(dòng)人工智能落地更多應(yīng)用場(chǎng)景，依托數(shù)智化技術(shù)助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

作為消費(fèi)金融領(lǐng)域頭部機(jī)構(gòu)，招聯(lián)金融參與了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)建立，助力AI技術(shù)安全、可靠和可持續(xù)發(fā)展，并探索人工智能賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。招聯(lián)金融日前亮相第八屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)，現(xiàn)場(chǎng)展示的“招聯(lián)仲思智能中醫(yī)大模型”平臺(tái)受到參會(huì)者關(guān)注。

興業(yè)消費(fèi)金融近年來加快發(fā)展人工智能、大數(shù)據(jù)，從流程、準(zhǔn)入、審查到貸后全鏈條優(yōu)化升級(jí)管理。在數(shù)據(jù)采集層面，通過清潔取數(shù)、用戶自主授權(quán)源頭數(shù)據(jù)等方式，提升用戶體驗(yàn)，進(jìn)一步保障數(shù)據(jù)真實(shí)性。同時(shí)，持續(xù)深化外部數(shù)據(jù)引入與應(yīng)用，依托數(shù)字技術(shù)，構(gòu)建自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、反欺詐和運(yùn)營(yíng)體系。

針對(duì)消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)加快推進(jìn)金融大模型的應(yīng)用，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)研究院副院長(zhǎng)歐陽日輝表示，其涉及如風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、智能投顧、反欺詐等眾多不同類型和用途的人工智能模型，在統(tǒng)籌模型開發(fā)方面，還需對(duì)模型開發(fā)的全流程進(jìn)行規(guī)范化管理，制定統(tǒng)一的流程和標(biāo)準(zhǔn)。金融行業(yè)的數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，要確保不同來源的數(shù)據(jù)在進(jìn)入模型訓(xùn)練或其他應(yīng)用環(huán)節(jié)時(shí)能夠保持一致性和準(zhǔn)確性。

中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布《2024年度中國(guó)銀行業(yè)發(fā)展報(bào)告》顯示，金融與人工智能有天然的契合點(diǎn)，AI大模型技術(shù)能夠充分挖掘銀行業(yè)的海量數(shù)據(jù)，而銀行業(yè)具有適用AI大模型技術(shù)的豐富場(chǎng)景。中國(guó)銀行研究院研究員劉晨認(rèn)為，作為金融“五篇大文章”之一，數(shù)字金融對(duì)消費(fèi)金融行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有戰(zhàn)略意義，也為大模型的落地創(chuàng)造了廣闊空間。

大模型應(yīng)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷、理財(cái)顧問、貸前風(fēng)控、信用評(píng)估等核心領(lǐng)域，能夠帶動(dòng)消費(fèi)金融各類業(yè)務(wù)效率明顯提升。劉晨表示，在投資決策環(huán)節(jié)，大模型基于客戶消費(fèi)習(xí)慣和金融資源應(yīng)用狀態(tài)、所處行業(yè)特征、產(chǎn)品特性等各類數(shù)據(jù)，為金融機(jī)構(gòu)客戶經(jīng)理提供多維度參考，同時(shí)也能夠?yàn)榭蛻糁贫▊€(gè)性化的投資組合方案，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。在智能風(fēng)控環(huán)節(jié)，大模型基于實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)決策與復(fù)雜事件處理技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)毫秒級(jí)風(fēng)險(xiǎn)決策響應(yīng)，為拓寬多元化業(yè)務(wù)提供了豐富場(chǎng)景。

另外，由于金融實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景涉及復(fù)雜的邏輯推理和多步驟決策，大模型幻覺給其實(shí)際部署帶來了重大挑戰(zhàn)，并引發(fā)了行業(yè)對(duì)大模型應(yīng)用可靠性的擔(dān)憂。劉晨表示，數(shù)據(jù)是保障大模型正常運(yùn)轉(zhuǎn)和效率提升的關(guān)鍵“養(yǎng)分”，消費(fèi)金融相關(guān)機(jī)構(gòu)應(yīng)加快整合內(nèi)部數(shù)據(jù)資源，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，持續(xù)完善數(shù)據(jù)要素積累。同時(shí)，通過建立圍繞數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、建模等方面的全鏈條工作機(jī)制，提升專用模型數(shù)據(jù)的質(zhì)量?？紤]到行業(yè)間數(shù)據(jù)要素暢通也是提升消費(fèi)金融服務(wù)質(zhì)效的重要路徑，可以加強(qiáng)外部數(shù)據(jù)的獲取和整合。

歐陽日輝也表示，推動(dòng)更多的公共數(shù)據(jù)向消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)賦能，以公共數(shù)據(jù)開發(fā)利用引領(lǐng)撬動(dòng)各方數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用，有助于消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建更精準(zhǔn)的用戶畫像，提升獲客和活客能力。（經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)記者 王寶會(huì)）