中(zhōng)新网上(shàng)海3月19日电 (高志苗)“金融业和(hé)人(rén)工(gōng)智能开展合作(zuò)还有(yǒu)很大(dà)的融行(de)应用空间 ,所以(yǐ)推动(dòng)人(rén)工(gōng)智能技术在(zài)金融领域,业带尤其是何种全球十大最美混血女孩(shì)资产管理领域的(de)创新应用,将成(chéng)为(wéi)上(shàng)海金融中(zhōng)心、机遇资管中(zhōng)心建设的挑战(de)重要(yào)支撑和(hé)未来重要(yào)的(de)关键方向 。”上(shàng)海市地(dì)方金融监管局(Bureau)监管三处处长赵焕如是融行(shì)说
。 18日
,业带由上(shàng)海资产管理协会(huì)
、何种智能投研技术联盟主(zhǔ)办,机遇中(zhōng)国(guó)信息通信研究院云计算与大(dà)数据研究所、挑战中(zhōng)国(guó)计算机学会(huì)上(shàng)海分(fèn)部联合主(zhǔ)办的融行(de)“大(dà)语言模型(type)与资产管理论坛——基于(yú)类ChatGPT的(de)大(dà)语言模型(type)技术及其应用视角”在(zài)沪召开。 复旦大(dà)学计算机学院教授邱锡鹏表示
,业带全球十大最美混血女孩大(dà)型(type)语言模型(type)对(duì)人(rén)工(gōng)智能技术具有(yǒu)“颠覆性”影响,何种大(dà)型(type)语言模型(type)将加速通用人(rén)工(gōng)智能的机遇(de)实现 。同(tóng)时
,挑战大(dà)型(type)语言模型(type)将“引(lead)爆”数字经济
,充分(fèn)发(fā)挥数据和(hé)算力效能 ,并催生(shēng)海量的(de)商业新模式,包(Bag)括社会(huì)治理
、生(shēng)物医药
、智慧金融
、医疗健康
、智能教育(Educate)等行业
。 聚焦到(dào)金融领域,澜舟科技创始(beginning)人(rén)兼CEO周明认为(wéi),“ChatGPT+金融”将助力金融服务创新场景 。他(tā)从资源层(layer) 、能力层(layer) 、应用层(layer)以(yǐ)及业务场景进行分(fèn)析并表示
,类ChatGPT将在(zài)金融行业的(de)智能运营、智能风控
、智能投顾、智能营销 、智能客服等多个(gè)场景产生(shēng)影响。 周明以(yǐ)风控报告生(shēng)成(chéng)场景为(wéi)例 ,以(yǐ)类ChatGPT为(wéi)主(zhǔ)体 、结合现有(yǒu)NLP(神经语言程序学) 、知识(knowledge)图谱等AI能力
,基于(yú)“贷前尽调(Tune)报告”“贷后风险排查(check)报告”等各类报告模板
,整合要(yào)素信息按(according to)照(According to)模板规则可(kě)自动(dòng)生(shēng)成(chéng)风控报告
。 作(zuò)为(wéi)金融和(hé)科技紧密结合的(de)领域,资产管理前沿技术的(de)应用,帮助机构高效了(le)解市场趋势和(hé)变化。 中(zhōng)国(guó)人(rén)工(gōng)智能学会(huì)荣誉副理事长、智能投研技术联盟主(zhǔ)席杨强表示,大(dà)语言模型(type)通过对(duì)历史数据和(hé)当前文本信息进行分(fèn)析 ,可(kě)以(yǐ)预测市场趋势,识(knowledge)别潜在(zài)风险,为(wéi)投资决策提供更为(wéi)准确的(de)参(Ginseng)考;大(dà)语言模型(type)扩充资产组合,风险控制技术维度
,有(yǒu)效丰富风险控制的(de)方法;大(dà)语言模型(type)可(kě)以(yǐ)提供更好的(de)客户服务,通过提供流畅的(de)人(rén)机对(duì)话服务,进一(yī)步对(duì)交流记录和(hé)反馈信息分(fèn)析,帮助理解客户需求偏好 ,提高客户满(Full)意度和(hé)忠诚度 。 当然
,类ChatGPT的(de)大(dà)语言模型(type)技术的(de)落地(dì)应用也(yě)存在(zài)难点
。招商银行人(rén)工(gōng)智能实验室主(zhǔ)任李金龙(dragon)认为(wéi)
,类ChatGPT相关技术落地(dì)应用可(kě)能存在(zài)一(yī)定技术障碍。 他(tā)解释
,合规性方面,模型(type)生(shēng)成(chéng)的(de)答复
、版权归属(Subordinate)尚未有(yǒu)明确的(de)法律约束;模型(type)可(kě)能会(huì)产生(shēng)有(yǒu)偏差的(de)信息,存在(zài)传播虚假信息的(de)法律风险;模型(type)训练所需的(de)数据是(shì)否需要(yào)获得对(duì)应的(de)授权尚不(bú)明确 。技术性方面,大(dà)语言模型(type)的(de)能力得益于(yú)巨大(dà)的(de)参(Ginseng)数量 ,在(zài)训练
、部署时资源消耗巨大(dà),导致了(le)其投入的(de)不(bú)确定性;大(dà)模型(type)训练完成(chéng)后其知识(knowledge)与数据时间有(yǒu)关,更新知识(knowledge)成(chéng)本巨大(dà)
。 任何技术的(de)应用都有(yǒu)一(yī)定的(de)风险和(hé)挑战
,杨强也(yě)表示,对(duì)于(yú)大(dà)语言模型(type)来说,最大(dà)的(de)风险就(jiù)是(shì)数据安全,隐私保护,应用过程需要(yào)保证数据的(de)安全和(hé)隐私
,避免敏感信息的(de)泄露。 中(zhōng)国(guó)计算机学会(huì)上(shàng)海分(fèn)部主(zhǔ)席白硕总结
,拥抱 、探索、取舍是(shì)诸多金融机构对(duì)新技术的(de)态度。“大(dà)模型(type)走到(dào)目前阶段是(shì)了(le)不(bú)起的(de)成(chéng)就(jiù),也(yě)提出(chū)了(le)一(yī)些挑战。比如