“智能大模型拥有强大的数据攫取、文本理解和计算分析能力,能在深度挖掘大数据潜力价值的基础上,提升银行机构现有的服务质量和效率。”吴丹说,当前银行业加快推进大模型领域的技术研发和应用非常重要,也是做好数字金融大文章的关键环节。
发展空间广阔
近年来,金融管理部门统筹推进我国金融业数字化进程,多措并举鼓励金融科技创新与应用,提升金融服务实体经济效能。2022年1月,中国人民银行印发了《金融科技发展规划(2022—2025年)》提出高质量推进金融数字化转型,健全适应数字经济发展的现代金融体系。
同年1月26日,原中国银保监会办公厅发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》提出,到2025年,银行业保险业数字化转型取得明显成效。数字化金融产品和服务方式广泛普及,基于数据资产和数字化技术的金融创新有序实践,个性化、差异化、定制化产品和服务开发能力明显增强,金融服务质量和效率显著提高。
在证券领域,2023年6月,中国证券业协会印发《证券公司网络和信息安全三年提升计划(2023—2025)》,鼓励有条件的券商充分利用新技术积极推进新一代核心系统的建设,开展核心系统技术架构的转型升级工作,并明确提出,券商信息科技平均投入金额不少于2023年至2025年平均净利润的10%或平均营业收入的7%。
专家认为,在新一轮科技革命和产业变革深入发展的大背景下,深化数字化转型是金融业践行创新驱动发展战略的必然选择。在政策持续引导下,金融机构将继续加大以大模型技术为代表的数字化应用探索。
清华大学经管学院和度小满此前联合发布的《2024年金融业生成式AI应用报告》显示,通过生成式AI等新技术对海量实时数据的计算处理,金融机构可以进行更多的产品创新、为实体产业提供更有效的信贷支持、承保理赔、市场融资,释放巨大金融数据价值,提升实体经济金融服务水平,也促进金融机构自身的创新发展,迈向强大的金融机构行列。
对于银行业而言,吴丹建议,银行业数字化转型要紧抓智能化、个性化、普惠化等重点方向。利用AI技术精准识别客户需求,提供灵活多样的个性化服务,有利于提升客户体验和客户黏性。利用金融科技延伸金融普惠性,以更低成本为小微企业提供更便捷的金融服务。
“预计银行业将会更好利用数据要素,完善数字金融发展的基础设施,融易新媒体消息,丰富数字金融场景应用,并增加数字金融发展安全性等方面的探索实践,从而让数字金融赋能科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融发展,更好满足经济社会发展和人民群众对高质量金融服务的需求。”娄飞鹏说。
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