21世纪经济报道记者 杨坪 深圳报道
作为人工智能技术与金融业深度融合的新业态，智能金融能够优化金融服务、提高金融普惠、强化风险防控，为未来我国金融业发展提供无限可能。
当前，智能金融发展有哪些新突破、新进展、新趋势？如何平衡智能金融发展过程中监管和创新、发展和安全等关系，更好服务金融“五篇大文章”？
12月15日，在由深圳大学、深圳市地方金融管理局、深圳市福田区人民政府指导，深圳香蜜湖国际金融科技研究院与数字金融合作论坛联合主办的首届深圳香蜜湖金融峰会上，一众行业专家围绕“智能金融”这一话题展开圆桌讨论。
聚焦于智能金融的发展特征，原行长刘晓春认为，与传统金融相比，智能金融可以更主动地做一些事情，但其到底能主动到何种程度，现在还难以判断。因此，他呼吁在应用人工智能技术时，应该重视人，而不要将人工智能作为替代人工的目的去发展。
“人工智能的开发、研究、设计，最后怎么样应用，都需要由人来决定，最近我们有一些机构反映，因为大模型多了以后，管理都成问题了，所以还得由人来管理这些人工智能。另一个方面是培养善于使用人工智能的人才，每年都需要专业的人对相关的风控模型等进行调整，防止犯罪分子利用人工智能进行违法违规行为。”刘晓春说道。
博时基金董事长江向阳也介绍了公司在智能金融领域的实践。
江向阳指出，公司一直非常重视数字化发展，并且设置了专门的首席数字官、首席信息官等，随着人工智能的发展，公司在组织架构、数据、投资基金和量化交易等方面，均出现了一些变化。
“我们设置了首席科技投资官，还成立了专门的科创板人工智能投资基金，价值投资是我们的老本行，人工智能大风口是必须干的事，我们不能缺席。在数据领域，我们积累了很多高质量的数据，将数据与人工智能结合好，同时还考虑了数据规范，数据标准、数据共建共享，跨境数据的安全性等问题。”江向阳说道。
值得一提的是，江向阳还提到，博时基金成立了人工智能实验室，将人工智能技术运用到风控、投研、合规等各个领域，公司每年都将收入的5%强制投入信息化、数字化等科技建设。
苏商银行董事长黄金老也分享了苏商银行在智能金融领域的发展成果，其表示，公司每年将收入的6%投入科技发展，并在客服、电销、IPE、代码助手、质检等领域应用人工智能助手，目前发展已较为成熟，今年将人工智能应用到了城投债投资领域，大幅减少人工，提高了尽调报告的效率和精准度。此外，苏商银行还通过模型算法，开发了小微贷款智慧审批助手，对逾期用户开发画像等。
智能金融发展畅想
展望未来智能金融的发展，董事长刘曙峰认为，近年来大语言模型给智能金融带来了一些新变化，但目前金融行业对大模型的应用还处在比较初级的阶段，还没有产生共振问题。
刘曙峰综合大模型行业投资和应用情况预测，2025年行业可能会从基础模型进入到向应用转移的过程，从2025年到未来二三年时间内，大模型将有更广泛的应用场景开发出来，甚至大模型原生入口会出现。
用友金融总裁郑海伟认为，当前监管对于智能金融持有审慎的态度，“目前很多人工智能模型遇到的安全性、数据可信性，包括模型里面的BUG等问题，如果得到有效控制，我们认为在将来数字金融会给整个行业带来巨大变化。以银行为例，可能有形的银行将变成无形的银行等。”
2024年11月，人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，其中提到，引导金融机构将金融服务嵌入工业互联网、“人工智能+产业”等数字化场景。
“完整来看，应该把金融产品、金融服务嵌入到工业互联网，嵌入到产业互联网，嵌入到人工智能相关的场景，这样一来，我们能够实现产业数字金融，银行变得无形了，它的服务产品无缝嵌入到产业互联网和工业互联网里去，我们认为这将是智能金融最终的目标。”郑海伟表示。
首席信息官、信息技术部总经理周天虹认为，智能金融背后的智能技术包括几类，如果从狭义角度理解智能，这个智能指的是AI技术。人工智能技术又可以分成两个大的方向，一个是感知方向，一个是认知方向，这两个方向，感知方向相对走得更快、更成熟；认知方向，从诞生到现在，都是比较艰难的，但是ChatGPT大语言模型是一个重大的突破。
在其看来，人工智能技术火爆的核心还是大语言模型的突破，解决了人工智能长期以来在认知领域非常困难的局面。
周天虹表示，未来，大语言模型最核心要解决两个问题，一个是自然语言理解深层，第二个是非结构化理解深层，对银行知识密集型的行业，包括金融行业来说，这两点的实现一定会带来非常广泛的重大的变化。
创新挑战亟待解决
在智能金融快速发展的同时，行业也注意到智能金融发展面临算法黑箱、网络安全、隐私保护等问题。该如何应对各类创新挑战，成为行业发展的关键。
刘晓春认为，智能金融面临的重要挑战除了人工智能外，也要考虑应用、运行风险，比如通过一个公共平台来开展相关业务。
黄金老也指出，公司在实践中也遇到了一些挑战，比如人工智能领域投入过大，政策影响以及数据问题。
江向阳表示，智能金融涉及智能投研、智能运营、智能风控、智能服务、智能投顾等多方面，“比如大家最关注的智能投顾，现在确实效率明显提高，如果未来智能体持续发展，该怎样监管，怎样建立法律责任，怎样和合作伙伴、客户在渠道、数据之间建立共享机制，以及责任分配问题、平台问题，都是需要关注的方向。”
刘曙峰认为，从金融机构的角度来看，人工智能作为技术的工具，怎么用好它是关键。“我分享一点体会，第一人工智能是降本增效的利器，集中体现在数字员工；第二人工智能是可能影响客户入口的工具，这个集中体现在APP的变化上；第三是人工智能会极大的提高技术的普惠性，尽管我们说基础大模型研发，不管是数据、算力、训练上都是几百亿美金量级的投入，但是我们从应用的角度来看，它的成本非常低的，比如说API，机构的API一个月25美金，有很大的普惠性，尤其是对中小机构而言，也可以充分的考虑技术门槛的降低和普惠性，来更好的使用它。”刘曙峰进一步补充道。
郑海伟也从监管的角度作出分享，其认为，人工智能在金融机构的使用需要考虑我国的监管要求，“比如说现代金融机构数据需要考虑数据安全，这样一来，智能金融的作用或者是整个的模型运行基础只有行内数据，大家提到人工智能的基础是数据，而且要数据共用共享，从监管的要求很难做到，我认为在中国人工智能的推广过程中，效果可能只局限在本机构或者是本行内部，很难达到行业性的最佳实践的效果。”