專訪國家金融與發(fā)展實驗室副主任楊濤：面對AI大模型等新技術(shù)，金融業(yè)應(yīng)避免“短期高估”和“長期低估”

每經(jīng)記者 張祎    每經(jīng)編輯 馬子卿    

近年來，金融科技的發(fā)展對經(jīng)濟社會的發(fā)展產(chǎn)生了深刻影響。今年10月30日至31日，中央金融工作會議在北京舉行。會議首次提出，加快建設(shè)金融強國。此外，會議還提出，做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章。金融科技的創(chuàng)新和應(yīng)用也面臨著新的機遇與挑戰(zhàn)。

在此背景下，未來金融科技應(yīng)用場景有哪些值得重點關(guān)注？數(shù)據(jù)資產(chǎn)將為金融業(yè)帶來哪些想象空間？金融業(yè)又該如何擁抱新技術(shù)潮流？近日，由成都市錦江區(qū)人民政府主辦的12345產(chǎn)業(yè)建圈強鏈“蓉易見”系列活動金融科技專場在成都舉行?！睹咳战?jīng)濟新聞》記者對參加此次活動的國家金融與發(fā)展實驗室副主任、研究員、博士生導(dǎo)師楊濤進行了專訪，他從多個角度分享了對于這些問題的看法。

對于時下熱門的人工智能大模型，楊濤認為，金融業(yè)擁抱AI大模型，首先要明確AI大模型的定位和服務(wù)，應(yīng)避免對其“短期高估”和“長期低估”。在他看來，“短期高估”容易導(dǎo)致一哄而上、盲目跟風(fēng)；如果“長期低估”，則可能會錯失發(fā)展機會。

金融科技應(yīng)用場景在三個方向具有較大潛力

今年10月30日至31日，中央金融工作會議在北京舉行。會議首次提出，加快建設(shè)金融強國。楊濤認為，隨著“加快建設(shè)金融強國”的提出，金融功能、要素和市場被寄予了更高的發(fā)展要求，需要不斷地通過創(chuàng)新來適應(yīng)經(jīng)濟社會發(fā)展的內(nèi)生需求。

他表示，數(shù)字化正在促使有限的經(jīng)濟資源從效率相對較低的領(lǐng)域向效率較高的領(lǐng)域轉(zhuǎn)移。新的發(fā)展形勢下，需要抓住金融科技的核心元素，使之適應(yīng)國家政策趨勢以及經(jīng)濟社會發(fā)展內(nèi)在規(guī)律，同時形成可持續(xù)的商業(yè)模式，保障好風(fēng)險底線，這將成為未來金融發(fā)展的重點。

NBD：您認為，在當前的發(fā)展趨勢下，金融科技未來在哪些應(yīng)用場景中可能會具有比較大的價值和潛力？

楊濤：金融科技的應(yīng)用場景很多，其中有三個方向值得重點關(guān)注。

一是關(guān)注金融機構(gòu)。幾乎所有的金融子行業(yè)都在積極地擁抱數(shù)字化和金融科技，因為這是適應(yīng)競爭環(huán)境的必然選擇。其中，銀行業(yè)作為最前沿的一個子行業(yè)，擁有豐富的資源和場景，具有很大的應(yīng)用金融科技的空間和需求。其他金融子行業(yè)，如證券業(yè)、保險業(yè)、信托業(yè)等，也需要對標國際一流機構(gòu)，不斷去提升自己的數(shù)字化和金融科技的能力。

二是關(guān)注金融業(yè)務(wù)功能。我們通常認為金融有融資、投資、支付結(jié)算、風(fēng)險管理、信息管理等功能。在這些功能中，融資是最基本的需求，也催生了最多的創(chuàng)新，比如互聯(lián)網(wǎng)金融、消費金融、供應(yīng)鏈金融等等，體現(xiàn)了金融科技的價值。

比如在投資方面，金融科技可以解決信息不對稱、不標準、不透明等問題；在風(fēng)險管理方面，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術(shù)可以幫助金融機構(gòu)和客戶更好地管理風(fēng)險，防范和應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)隱私、道德風(fēng)險等；在信息管理方面，金融科技可以解決信息不對稱、提高信息質(zhì)量、提升信息效率等，這些基于信息管理的創(chuàng)新也具有很大的意義。

三是關(guān)注金融價值落地。央行提出的中小微、農(nóng)村、綠色、供應(yīng)鏈四大場景，既是中國經(jīng)濟發(fā)展的重點和難點，也是金融科技重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

其中，中小微企業(yè)作為普惠金融的核心內(nèi)容，融資需求很大，但也面臨很多困難，比如信用評估、風(fēng)險控制、成本效益等，需要基于數(shù)據(jù)和技術(shù)去進行信用評估、風(fēng)險管理、服務(wù)模式等方面的創(chuàng)新。

農(nóng)村金融也有很多困境，比如信息不足、服務(wù)不便、風(fēng)險不低等，這些都需要金融科技來改善，比如基于信息化、標準化、數(shù)字化打造農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫、農(nóng)村金融服務(wù)等。

綠色是中國經(jīng)濟優(yōu)化發(fā)展的重要戰(zhàn)略目標，也是全球共識的重要著眼點。綠色金融需要運用金融科技來解決一些問題，比如綠色項目的標準化、信息不對稱、服務(wù)不透明等。

供應(yīng)鏈金融是最高層次的產(chǎn)融結(jié)合，金融科技的加持可以使整個產(chǎn)業(yè)鏈的金融需求和金融供給融合在一起，也可以提升產(chǎn)業(yè)鏈的效率和安全性。

NBD：您如何看待當下國內(nèi)金融科技的創(chuàng)新水平和國際競爭力？

楊濤：金融科技的發(fā)展受到多方面的影響，綜合來看，中國金融科技近年來快速發(fā)展，在全球體現(xiàn)出了一定的價值和競爭力，但在核心的競爭力和動能方面仍有不足。

從供給側(cè)的技術(shù)視角來看，中國的技術(shù)驅(qū)動型創(chuàng)新并不突出，因為我們的底層技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用能力還不夠強大，一些金融科技專利只是基于業(yè)務(wù)和場景的創(chuàng)新，而不是真正的技術(shù)創(chuàng)新，這方面與國際領(lǐng)先的國家有著較為明顯的差距。

從需求側(cè)的客戶偏好視角來看，中國的金融科技創(chuàng)新有一定的特色，尤其是在服務(wù)于C端的領(lǐng)域，比如移動支付、互聯(lián)網(wǎng)金融等，這些都是基于客戶需求的創(chuàng)新，也體現(xiàn)了中國金融科技的價值。但是在服務(wù)于B端的領(lǐng)域，比如支持產(chǎn)業(yè)升級、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展等，中國的金融科技創(chuàng)新還有很大的空間和潛力，這也是當前我們討論金融科技創(chuàng)新的重點之一。

從監(jiān)管和政策視角來看，金融作為一個特殊行業(yè)，既要考慮效率也要考慮安全。因此，金融科技的發(fā)展需要有合適的監(jiān)管和政策的支持，無論中國還是海外，面對金融科技的新生事物，監(jiān)管和政策都會出現(xiàn)一些波動和調(diào)整，這是正常的。我們希望未來的監(jiān)管和政策能夠更加穩(wěn)定、持續(xù)和平衡，更好地把握效率和安全的平衡點。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表將為金融業(yè)帶來巨大想象空間

今年，隨著財政部印發(fā)《企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)會計處理暫行規(guī)定》，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”成為市場熱議話題。楊濤認為，如果未來既能在財務(wù)上認定數(shù)據(jù)資產(chǎn)，又能形成行業(yè)共識資產(chǎn)，那么無論對于企業(yè)還是對于金融為企業(yè)提供融資創(chuàng)新，都將帶來巨大的想象空間。

同時，他還強調(diào)，要使數(shù)據(jù)真正成為金融業(yè)變革的核心力量，需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素鏈、數(shù)據(jù)資產(chǎn)鏈與數(shù)據(jù)價值鏈“三鏈融合”。

NBD：在您看來，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表”以及“三鏈融合”將對金融業(yè)帶來哪些影響？

楊濤：我認為，數(shù)據(jù)的融合將對金融業(yè)產(chǎn)生很大影響，無論是從獲得客戶的角度還是提升自身管理的角度，都有很大的發(fā)展空間，主要可以從以下幾個方面來看。

首先，我國要提升發(fā)展質(zhì)量，就要推動經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)要實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，就要擁抱數(shù)字化，有效地管理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)精細化管理，這樣既能提升自身的綜合能力，也將為金融機構(gòu)提供更穩(wěn)定的客戶基礎(chǔ)。

第二，除了管理好數(shù)據(jù)要素，企業(yè)還可以探索數(shù)據(jù)要素到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)換，如果得到金融機構(gòu)的認可，就可以利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)做金融創(chuàng)新。比如說，我們過去基于知識產(chǎn)權(quán)這種無形資產(chǎn)做了很多質(zhì)押融資的創(chuàng)新，那么基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)也可以做更多創(chuàng)新。這樣可以改善金融服務(wù)企業(yè)的方式，也可以為金融機構(gòu)開辟更多的業(yè)務(wù)增長空間。

第三，對于金融機構(gòu)自身來說，數(shù)據(jù)治理也是很重要的。雖然金融業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理水平相對較高，但仍有不足。比如說，數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)之間的關(guān)聯(lián)性還不夠強，如何進行數(shù)據(jù)挖掘，使之有效地為業(yè)務(wù)創(chuàng)造價值，這就是一個重要的挑戰(zhàn)。如果能夠完善銀行的數(shù)據(jù)治理，就可以提升銀行的服務(wù)效率和能力。

第四，如果金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)要素可以“入表”，并且得到同業(yè)的認可，那么對于金融機構(gòu)的運營也會帶來復(fù)雜的挑戰(zhàn)，因為會改變資產(chǎn)負債表的結(jié)構(gòu)。當然，這一系列的變化并不是一蹴而就，還有很多障礙需要克服。

金融業(yè)擁抱AI大模型，先要明確其定位和服務(wù)

“技術(shù)解決了金融的生產(chǎn)方式，但另一方面我們也要充分考慮技術(shù)的安全性挑戰(zhàn)。”楊濤指出，對于當前大家熱議的“生成式AI大模型”，當運用到金融這樣一個垂直行業(yè)的時候，內(nèi)容可信、數(shù)據(jù)安全、落地成本等問題也會撲面而來。

他認為，技術(shù)進入金融領(lǐng)域是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，既要注意避免短期內(nèi)高估技術(shù)帶來的影響，同時也不要在長期內(nèi)低估其影響。

NBD：在當前生成式AI大模型發(fā)展階段，您認為金融業(yè)應(yīng)該如何運用大模型？

楊濤：金融業(yè)想要擁抱AI大模型，首先要明確AI大模型的定位和服務(wù)。嚴格意義上看，與AI大模型相關(guān)的服務(wù)主要分為三類：第一類是底層通用的模型，目標是打造基礎(chǔ)設(shè)施；第二類是行業(yè)應(yīng)用大模型，即在底層通用大模型的基礎(chǔ)上，針對行業(yè)特征構(gòu)建適合該行業(yè)的大模型；第三類是具體的AI產(chǎn)品或應(yīng)用，利用底層或通用大模型，提供具體的應(yīng)用支持，目前來看，大多數(shù)玩家只具備第三類的能力。

從金融機構(gòu)自身的需求出發(fā)，機構(gòu)對AI大模型的態(tài)度和應(yīng)用與機構(gòu)本身的規(guī)模有很大關(guān)系，大中小型金融機構(gòu)之間存在明顯的差異。

大型金融機構(gòu)資源充足，面對這種風(fēng)口，往往會投入一些資源進行探索。因為這關(guān)乎技術(shù)底層設(shè)施，如果探索失敗，也只是承擔(dān)一定的成本損失，但如果不去探索，未來可能會在這條賽道上迅速落后。所以大型金融機構(gòu)的參與主要是出于中長期的戰(zhàn)略布局，短期內(nèi)的需求并不迫切。

對于中型金融機構(gòu)而言，可能有更多的想法，或者是為了提高業(yè)務(wù)經(jīng)營的自動化和智能化，或者是為了尋找一些“殺手锏”的應(yīng)用，快速改變業(yè)務(wù)模式。

小型金融機構(gòu)可能更多是因為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的壓力，但資源又十分有限，難以進行深入的探索，所以往往是與技術(shù)企業(yè)或大模型企業(yè)合作，作為一個合作場景共同改善數(shù)字化基礎(chǔ)，提升未來的競爭力。

如果再深入到具體的業(yè)務(wù)層面，我個人認為還是要降低預(yù)期，就像當初面對區(qū)塊鏈的時候，很多人以為會立刻產(chǎn)生顛覆性的效果，但實際上更多只是在某些方面帶來了改進。

我們要清楚，AI大模型的核心是語言和信息處理，而金融機構(gòu)擁有海量的信息文本，如果利用適合這個行業(yè)特征的大模型來處理，顯然會節(jié)省大量的成本。再比如，金融機構(gòu)運營注重中臺建設(shè)，核心是提高運營的自動化和智能化，這方面大模型也能發(fā)揮作用。另外，金融機構(gòu)員工在面對客戶咨詢時，有時專業(yè)水平可能不夠，這時候利用大模型提供一些智能輔助，也是有價值的。

所以綜合來看，我覺得在金融這個特殊行業(yè)，目前為止AI大模型所展現(xiàn)出的價值主要還是集中在邊緣改善上。如果金融機構(gòu)能夠與技術(shù)企業(yè)合作，共同解決一些痛點，應(yīng)用程度就會更高。如果缺乏能力，可能就要降低預(yù)期。至于更長遠的價值，還需要一個過程才能實現(xiàn)。

NBD：您所提到的待解決的“痛點”，具體是指哪些？

楊濤：一是數(shù)據(jù)問題。沒有專業(yè)化的數(shù)據(jù)集，要想有效地進行訓(xùn)練其實是很難的，這也是大家都已經(jīng)認識到的問題。

二是算力問題。現(xiàn)在因為芯片硬件等原因，很多國內(nèi)大模型受到算力上限的制約。

三是風(fēng)險管控問題。AI大模型本身可能會給垂直行業(yè)帶來一些風(fēng)險，比如在金融這個特殊領(lǐng)域的應(yīng)用，必須配備專家，引入監(jiān)督，針對特定的數(shù)據(jù)來進行訓(xùn)練，不能隨意訓(xùn)練，這是我認為最重要的風(fēng)險因素。

四是監(jiān)管與政策問題，這是AI大模型應(yīng)用最重要的問題。因為當面對金融科技創(chuàng)新的時候，最擔(dān)心的是不透明、不可控，而AI大模型的核心是算法，而算法本質(zhì)上是個黑箱。如何讓算法在金融領(lǐng)域應(yīng)用的時候盡可能做到可解釋、可審計，對于未來從業(yè)者而言是個重要的挑戰(zhàn)。無論是供給者還是需求者，都需要客觀地看待這些挑戰(zhàn)和障礙。

總之，對于金融業(yè)來說，面對AI大模型這樣的新技術(shù)，既要避免“短期高估”，也要避免“長期低估”。如果“短期高估”，容易導(dǎo)致一哄而上、盲目跟風(fēng)；如果“長期低估”，一旦產(chǎn)生顛覆效應(yīng)，就會錯失發(fā)展機會。

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