全国人大代表、东方财富董事长其实：金融业正全面拥抱大模型 应用层面需解决三大问题

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models, LLM）在各行各业的应用日益广泛，金融业也不例外，全国人大代表、东方财富董事长其实近日在公开场合表示，金融业正全面拥抱大模型，但在应用层面仍面临三大问题，本文将深入探讨金融领域大模型的应用现状、挑战及解决方案,以期为行业提供参考和启示。

金融业大模型应用现状

近年来，金融业在大模型的应用上取得了显著进展，从智能客服、风险评估到投资策略优化，大模型在金融领域的身影无处不在,以下是几个典型的应用场景：

1. 智能客服：大模型在智能客服中的应用极大提升了服务效率，通过自然语言处理和语义理解技术，大模型能够准确理解用户的问题并提供相应的解决方案,有效降低了人工客服的成本。

2. 风险评估：在信贷、保险等领域，大模型通过深度学习算法对大量历史数据进行训练，能够更准确地评估风险，在信贷审批中，大模型可以综合考虑用户的信用记录、消费行为等多个维度,提高风险评估的准确性和效率。

3. 投资策略优化：大模型在投资策略优化中的应用同样令人瞩目，通过深度学习算法，大模型能够挖掘市场中的潜在机会和风险,为投资者提供更为精准的投资建议。

金融业大模型应用面临的挑战

尽管大模型在金融领域的应用前景广阔，但在实际应用中仍面临诸多挑战,以下是其中三大主要问题：

1. 数据隐私与安全：金融数据具有高敏感性和隐私性，如何确保数据在传输和存储过程中的安全是首要问题，金融数据的合规性也是一大挑战，各国对数据保护法规的解读和执行力度不尽相同,企业在跨国运营时面临巨大的合规压力。

2. 模型解释性：大模型通常具有高度的复杂性和黑箱特性，这使得其决策过程难以被理解和解释，在金融领域，监管机构、投资者和消费者都需要了解模型的决策依据和逻辑,以确保决策的透明度和公正性。

3. 模型效果评估：如何有效评估大模型的性能是另一个关键问题，传统的方法如准确率、召回率等可能无法全面反映模型在金融场景中的表现,需要构建更为全面和有效的评估体系来评估模型的性能。

解决金融业大模型应用问题的策略

针对上述挑战,以下策略或许能为金融业大模型的应用提供有效解决方案：

1. 加强数据隐私保护：金融机构应建立完善的数据保护体系，包括数据加密、访问控制、数据脱敏等措施，应加强与监管机构合作，确保数据合规性,采用联邦学习等分布式计算技术可以在保护数据隐私的前提下实现数据共享和协同计算。

2. 提高模型解释性：为了增强模型的解释性，可以采用可解释性强的算法或后处理技术，LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等算法可以生成易于理解的解释性结果，通过增加模型的透明度并公开部分决策逻辑,也可以提高模型的解释性。

3. 构建全面评估体系：针对模型效果评估问题，可以构建包含多个维度的评估体系，除了传统的准确率、召回率等指标外，还可以引入业务指标如收益率、风险调整后的收益等来衡量模型的性能，通过A/B测试等方法对比不同模型的性能表现也是有效的评估手段之一。

未来展望与建议

随着技术的不断进步和监管政策的逐步完善，金融业大模型的应用前景将更加广阔,以下是对未来的展望和建议：

1. 持续技术创新：金融机构应持续投入研发力量，探索新的算法和技术以提升模型的性能和效率，基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）的算法在关系型数据上具有显著优势,未来有望在金融领域得到广泛应用。

2. 加强跨行业合作：金融机构应加强与科技公司、高校和研究机构的合作，共同推进技术研发和应用创新，通过共享数据和资源、共同研发新技术和产品等方式实现互利共赢。

3. 注重合规与伦理：在推进技术应用的同时，金融机构应高度重视合规与伦理问题，确保技术应用的合法性和道德性，避免对消费者和社会造成负面影响,同时加强与监管机构的沟通和协作以应对可能的监管挑战。

4. 培养专业人才：随着金融科技的快速发展对专业人才的需求日益增长，金融机构应加大人才培养力度通过设立专项基金、开展内部培训等方式提升员工的技术素养和创新能力以适应行业变革的需求。

全国人大代表、东方财富董事长其实的发言揭示了金融业正全面拥抱大模型的现状以及面临的挑战和机遇，通过加强数据隐私保护、提高模型解释性和构建全面评估体系等措施可以有效解决当前面临的问题并为未来应用奠定坚实基础,展望未来随着技术的不断进步和监管政策的完善金融业大模型的应用前景将更加广阔为行业带来前所未有的发展机遇和挑战。