88%的企業(yè)至少在一個(gè)職能中常態(tài)化使用AI，但僅約1/3推進(jìn)AI規(guī)模化落地，AI的價(jià)值仍處于“碎片化”階段，未能貫穿企業(yè)整體業(yè)務(wù)鏈條。12月18日，在第六屆金融科技應(yīng)用與服務(wù)大會(huì)上，金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)探討如何務(wù)實(shí)有效地推動(dòng)AI在金融業(yè)務(wù)中落地。AI數(shù)字員工企業(yè)珠海金智維人工智能股份有限公司董事長(zhǎng)廖萬(wàn)里援引上述麥肯錫調(diào)研數(shù)據(jù)，并表示“只有當(dāng)我們真正把AI嵌入業(yè)務(wù)流程，AI不再只是一個(gè)工具，而是成為人類真正的合作伙伴時(shí)，AI才會(huì)產(chǎn)生更積極的應(yīng)用效果。”
大多數(shù)機(jī)構(gòu)仍停留在AI規(guī)模化部署與實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)價(jià)值的早期階段。麥肯錫12月15日發(fā)布的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，更多企業(yè)開(kāi)始使用AI，但真正的規(guī)模化部署依然稀少。至少在一個(gè)職能中常態(tài)化使用AI的企業(yè)比例從去年的78%上升至88%。但在企業(yè)層面，多數(shù)機(jī)構(gòu)仍停留在探索或試點(diǎn)階段，僅約1/3已著手推進(jìn)AI的規(guī)模化落地。調(diào)研顯示，對(duì)多數(shù)機(jī)構(gòu)而言，AI尚未顯著撬動(dòng)整體息稅折舊攤銷前利潤(rùn)（EBIT）。僅39%的受訪者認(rèn)為AI對(duì)EBIT產(chǎn)生了某種程度的影響，其中多數(shù)表示貢獻(xiàn)率不足5%。
技術(shù)正在深刻改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，金融業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的血脈與核心環(huán)節(jié)，被視為人工智能融合應(yīng)用的重點(diǎn)領(lǐng)域。天弘基金首席信息官遲哲表示，越來(lái)越多的企業(yè)已經(jīng)使用或嘗試使用AI技術(shù)，金融市場(chǎng)越來(lái)越復(fù)雜，毫秒級(jí)的變化速度縮短了決策時(shí)間窗口，數(shù)據(jù)維度呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，“現(xiàn)在市場(chǎng)上不是信息不足，是數(shù)據(jù)過(guò)載。按照我們的統(tǒng)計(jì)，每天市場(chǎng)產(chǎn)生的研報(bào)、觀點(diǎn)、輿情、新聞，大概只有30%會(huì)被正確消化、吸收、理解。”更何況，人并非純粹理性，技術(shù)卻可以冷靜分析，幫助人類應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)。因此，面對(duì)復(fù)雜市場(chǎng)，智能決策已成為行業(yè)剛需。
在天弘基金的智能體建設(shè)中，遲哲摸索出的AI落地經(jīng)驗(yàn)是：不能“為了AI而AI”，一定要找到業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將投研智能體與投研場(chǎng)景融合，才能實(shí)現(xiàn)智能體應(yīng)用從好玩到好用的跨越。隨著大模型通用智能的強(qiáng)力提升，未來(lái)不同機(jī)構(gòu)擁有的私有數(shù)據(jù)將成為核心競(jìng)爭(zhēng)力。分析框架是質(zhì)量保證，基于已有分析框架構(gòu)建的智能體體系才能實(shí)現(xiàn)分析能力的繼承和發(fā)展，最終，業(yè)務(wù)與技術(shù)深度融合是必然。
“大模型憑借其超強(qiáng)的涌現(xiàn)能力、生成能力以及推理能力，為金融行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展帶來(lái)了全新的想象空間。”國(guó)泰海通證券技術(shù)研發(fā)部數(shù)據(jù)技術(shù)主管錢(qián)維佳表示，證券行業(yè)進(jìn)入了認(rèn)知智能時(shí)代，它天然擁有海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜場(chǎng)景，這既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。“我們意識(shí)到，要充分發(fā)揮大模型的價(jià)值，必須要有思想上的轉(zhuǎn)變，把AI的變革力量和企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)合，只有站在這樣的高度，才能持續(xù)保障企業(yè)AI大規(guī)模應(yīng)用以及長(zhǎng)期可持續(xù)投入。”
錢(qián)維佳表示，國(guó)產(chǎn)推理大模型正推動(dòng)證券行業(yè)服務(wù)模式從千人一面轉(zhuǎn)向千人千策，決策機(jī)制從經(jīng)驗(yàn)判斷升級(jí)為數(shù)理驗(yàn)證。AI推理大模型“思考+結(jié)論”的能力尤其適合證券業(yè)務(wù)的復(fù)雜需求，但落地仍面臨數(shù)據(jù)安全、隱私合規(guī)等挑戰(zhàn)，需在算法、數(shù)據(jù)與場(chǎng)景融合上持續(xù)突破。雖然通用大模型在語(yǔ)言理解和文本生成上表現(xiàn)出色，但對(duì)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的理解仍有欠缺，需要依靠證券行業(yè)垂類大模型發(fā)揮作用，模型協(xié)同合作才能滿足各業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。
合合信息智能解決方案事業(yè)部副總經(jīng)理張海燕同樣表示，大模型仍面臨性能與合規(guī)約束難題，而小模型具備精準(zhǔn)、輕量與可控優(yōu)勢(shì)。因此，集小模型基礎(chǔ)識(shí)別、大模型增強(qiáng)賦能、場(chǎng)景化動(dòng)態(tài)調(diào)度為一體的融合架構(gòu)，是當(dāng)前技術(shù)落地的最優(yōu)路徑。
為建立智能金融未來(lái)生態(tài)，12月18日，在上海現(xiàn)代服務(wù)業(yè)聯(lián)合會(huì)、上海金融業(yè)聯(lián)合會(huì)指導(dǎo)下，金融智能化專家工作組在大會(huì)上正式成立并揭牌。該工作組匯聚產(chǎn)學(xué)研多方力量，致力于構(gòu)建開(kāi)放協(xié)作的前沿技術(shù)攻堅(jiān)與標(biāo)準(zhǔn)研制平臺(tái)。未來(lái)工作組將圍繞聯(lián)合研發(fā)、標(biāo)準(zhǔn)制定與生態(tài)共建等持續(xù)開(kāi)展工作，引領(lǐng)行業(yè)規(guī)范發(fā)展。
88%的企業(yè)至少在一個(gè)職能中常態(tài)化使用AI，但僅約1/3推進(jìn)AI規(guī)模化落地，AI的價(jià)值仍處于“碎片化”階段，未能貫穿企業(yè)整體業(yè)務(wù)鏈條。12月18日，在第六屆金融科技應(yīng)用與服務(wù)大會(huì)上，金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)探討如何務(wù)實(shí)有效地推動(dòng)AI在金融業(yè)務(wù)中落地。AI數(shù)字員工企業(yè)珠海金智維人工智能股份有限公司董事長(zhǎng)廖萬(wàn)里援引上述麥肯錫調(diào)研數(shù)據(jù)，并表示“只有當(dāng)我們真正把AI嵌入業(yè)務(wù)流程，AI不再只是一個(gè)工具，而是成為人類真正的合作伙伴時(shí)，AI才會(huì)產(chǎn)生更積極的應(yīng)用效果。”
大多數(shù)機(jī)構(gòu)仍停留在AI規(guī)模化部署與實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)價(jià)值的早期階段。麥肯錫12月15日發(fā)布的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，更多企業(yè)開(kāi)始使用AI，但真正的規(guī)模化部署依然稀少。至少在一個(gè)職能中常態(tài)化使用AI的企業(yè)比例從去年的78%上升至88%。但在企業(yè)層面，多數(shù)機(jī)構(gòu)仍停留在探索或試點(diǎn)階段，僅約1/3已著手推進(jìn)AI的規(guī)模化落地。調(diào)研顯示，對(duì)多數(shù)機(jī)構(gòu)而言，AI尚未顯著撬動(dòng)整體息稅折舊攤銷前利潤(rùn)（EBIT）。僅39%的受訪者認(rèn)為AI對(duì)EBIT產(chǎn)生了某種程度的影響，其中多數(shù)表示貢獻(xiàn)率不足5%。
技術(shù)正在深刻改變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，金融業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的血脈與核心環(huán)節(jié)，被視為人工智能融合應(yīng)用的重點(diǎn)領(lǐng)域。天弘基金首席信息官遲哲表示，越來(lái)越多的企業(yè)已經(jīng)使用或嘗試使用AI技術(shù)，金融市場(chǎng)越來(lái)越復(fù)雜，毫秒級(jí)的變化速度縮短了決策時(shí)間窗口，數(shù)據(jù)維度呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，“現(xiàn)在市場(chǎng)上不是信息不足，是數(shù)據(jù)過(guò)載。按照我們的統(tǒng)計(jì)，每天市場(chǎng)產(chǎn)生的研報(bào)、觀點(diǎn)、輿情、新聞，大概只有30%會(huì)被正確消化、吸收、理解。”更何況，人并非純粹理性，技術(shù)卻可以冷靜分析，幫助人類應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)。因此，面對(duì)復(fù)雜市場(chǎng)，智能決策已成為行業(yè)剛需。
在天弘基金的智能體建設(shè)中，遲哲摸索出的AI落地經(jīng)驗(yàn)是：不能“為了AI而AI”，一定要找到業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將投研智能體與投研場(chǎng)景融合，才能實(shí)現(xiàn)智能體應(yīng)用從好玩到好用的跨越。隨著大模型通用智能的強(qiáng)力提升，未來(lái)不同機(jī)構(gòu)擁有的私有數(shù)據(jù)將成為核心競(jìng)爭(zhēng)力。分析框架是質(zhì)量保證，基于已有分析框架構(gòu)建的智能體體系才能實(shí)現(xiàn)分析能力的繼承和發(fā)展，最終，業(yè)務(wù)與技術(shù)深度融合是必然。
“大模型憑借其超強(qiáng)的涌現(xiàn)能力、生成能力以及推理能力，為金融行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展帶來(lái)了全新的想象空間。”國(guó)泰海通證券技術(shù)研發(fā)部數(shù)據(jù)技術(shù)主管錢(qián)維佳表示，證券行業(yè)進(jìn)入了認(rèn)知智能時(shí)代，它天然擁有海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜場(chǎng)景，這既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。“我們意識(shí)到，要充分發(fā)揮大模型的價(jià)值，必須要有思想上的轉(zhuǎn)變，把AI的變革力量和企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型結(jié)合，只有站在這樣的高度，才能持續(xù)保障企業(yè)AI大規(guī)模應(yīng)用以及長(zhǎng)期可持續(xù)投入。”
錢(qián)維佳表示，國(guó)產(chǎn)推理大模型正推動(dòng)證券行業(yè)服務(wù)模式從千人一面轉(zhuǎn)向千人千策，決策機(jī)制從經(jīng)驗(yàn)判斷升級(jí)為數(shù)理驗(yàn)證。AI推理大模型“思考+結(jié)論”的能力尤其適合證券業(yè)務(wù)的復(fù)雜需求，但落地仍面臨數(shù)據(jù)安全、隱私合規(guī)等挑戰(zhàn)，需在算法、數(shù)據(jù)與場(chǎng)景融合上持續(xù)突破。雖然通用大模型在語(yǔ)言理解和文本生成上表現(xiàn)出色，但對(duì)行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的理解仍有欠缺，需要依靠證券行業(yè)垂類大模型發(fā)揮作用，模型協(xié)同合作才能滿足各業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。
合合信息智能解決方案事業(yè)部副總經(jīng)理張海燕同樣表示，大模型仍面臨性能與合規(guī)約束難題，而小模型具備精準(zhǔn)、輕量與可控優(yōu)勢(shì)。因此，集小模型基礎(chǔ)識(shí)別、大模型增強(qiáng)賦能、場(chǎng)景化動(dòng)態(tài)調(diào)度為一體的融合架構(gòu)，是當(dāng)前技術(shù)落地的最優(yōu)路徑。
為建立智能金融未來(lái)生態(tài)，12月18日，在上海現(xiàn)代服務(wù)業(yè)聯(lián)合會(huì)、上海金融業(yè)聯(lián)合會(huì)指導(dǎo)下，金融智能化專家工作組在大會(huì)上正式成立并揭牌。該工作組匯聚產(chǎn)學(xué)研多方力量，致力于構(gòu)建開(kāi)放協(xié)作的前沿技術(shù)攻堅(jiān)與標(biāo)準(zhǔn)研制平臺(tái)。未來(lái)工作組將圍繞聯(lián)合研發(fā)、標(biāo)準(zhǔn)制定與生態(tài)共建等持續(xù)開(kāi)展工作，引領(lǐng)行業(yè)規(guī)范發(fā)展。
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