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□本報記者 蘇潔
目前，金融科技正站在數字化轉型與人工智能浪潮的交匯點，其發展已從技術驅動邁向場景驅動、生態驅動的新階段。隨著AI技術的聚集融合，AIGC技術的實踐效用迎來了行業級大爆發。通用大模型技術的成熟推動了新一輪行業生產力變革，在投入提升與政策扶持的雙重作用下，以大模型技術為底座、結合專業化金融能力的金融大模型產品受到金融機構的青睞。目的很簡單，就是為企業降本增效。
當前金融大模型的發展重點已從“模型攻堅”轉向“場景競速”，其競爭核心不再是單純的模型參數規模，而是如何將技術深度融入業務閉環，解決實際痛點。通過AI驅動核心業務流程的智能化升級，實現真正的價值創造。目前，銀行和保險機構在客服、投顧、理賠等環節應用大模型并取得一定成效。
但技術具有兩面性，我們一方面看到大模型在金融領域所發揮的積極作用，AI技術的進步為金融創新開辟了更加廣闊的前景；另一方面要看到由于當前大模型的可解釋性還有待提升，幻覺現象難以根除，對于金融行業的決策管理場景，合規、審慎等方面要求極高，短時間內大模型只能起到輔助決策的作用，尚不能代替人類來作決策。
金融行業對于安全性和可信度要求極高，必須保證金融資產和金融數據的安全，保證金融交易和金融服務的可靠性和準確性。對此，要多方合力，用好大模型。具體來看，對于金融機構來說，要在安全可控的前提下做好創新，保護好消費者信息安全；對于監管而言，用政策約束的同時，還要做好消費和教育工作；對于消費者而言，則要與時俱進，善用AI技術，提高認知水平。
總而言之，企業落地AI不要追求宏大敘事，不要追求一個大模型解決所有問題。要敏捷迭代，小步快跑；既要創新，又不盲從。
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