根據(jù)英偉達(dá)發(fā)布的針對(duì)近400家金融機(jī)構(gòu)的調(diào)研結(jié)果,43%的金融機(jī)構(gòu)已開(kāi)始使用大模型。麥肯錫2024年的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,金融行業(yè)從業(yè)者反饋“在工作中常規(guī)使用大模型”“在生活中常規(guī)使用大模型”和“在工作和生活中均常規(guī)使用大模型”的數(shù)量占比已達(dá)到48%。據(jù)麥肯錫測(cè)算,大模型有望給全球金融行業(yè)帶來(lái)每年2500億美元至4100億美元的增量?jī)r(jià)值。這些數(shù)據(jù)無(wú)疑為大模型在金融領(lǐng)域的進(jìn)一步應(yīng)用描繪了光明的前景。
然而,隨著大模型的廣泛應(yīng)用,一些新風(fēng)險(xiǎn)也逐漸顯露出來(lái),一旦應(yīng)對(duì)不當(dāng),可能對(duì)金融行業(yè)構(gòu)成嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。
首先,大模型的進(jìn)一步推廣可能會(huì)加劇金融行業(yè)的“兩極分化”。由于技術(shù)投入、業(yè)務(wù)稟賦和人力資源等方面的差異,一些頭部金融機(jī)構(gòu)在大模型展現(xiàn)的能力上開(kāi)始顯現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。相比之下,中小機(jī)構(gòu)受限于資金預(yù)算約束、相對(duì)有限的業(yè)務(wù)規(guī)模和專(zhuān)業(yè)人才資源,與頭部機(jī)構(gòu)之間的差距將被逐漸拉大,呈現(xiàn)出“強(qiáng)者愈強(qiáng),弱者愈弱”的趨勢(shì)。從行業(yè)整體來(lái)看,金融行業(yè)原本就具有信息數(shù)據(jù)密集、人才智力密集等特點(diǎn),大模型的推廣應(yīng)用可能導(dǎo)致金融行業(yè)資源進(jìn)一步集中。
其次,目前大模型本身存在的缺陷也可能給金融系統(tǒng)帶來(lái)安全風(fēng)險(xiǎn)。大模型仍存在專(zhuān)業(yè)能力有限、生成結(jié)果不可控、算法可解釋性較差等問(wèn)題,當(dāng)前在合規(guī)性和適當(dāng)性等方面仍缺乏保障。一旦訓(xùn)練數(shù)據(jù)不完備或質(zhì)量較差,可能會(huì)生成低質(zhì)量的錯(cuò)誤內(nèi)容,導(dǎo)致結(jié)果不可用,甚至誤導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)和金融消費(fèi)者的判斷和決策。在模型可解釋性方面,大模型的復(fù)雜程度較高,使得內(nèi)容生成的結(jié)果和過(guò)程難以被清晰地解釋?zhuān)a(chǎn)生“黑箱”問(wèn)題,導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)難以在事前、事中、事后進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)溯源和管理。此外,考慮到大模型基于海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,若底層數(shù)據(jù)本身存在偏見(jiàn)和歧視,可能會(huì)導(dǎo)致大模型內(nèi)容輸出、決策生成方面存在偏見(jiàn),進(jìn)而導(dǎo)致金融服務(wù)存在歧視性定價(jià)等風(fēng)險(xiǎn)。
最后,金融機(jī)構(gòu)對(duì)少數(shù)大型科技公司提供的基座大模型的依賴(lài)可能形成新的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。考慮到基座大模型通常與部分大型科技公司云業(yè)務(wù)捆綁銷(xiāo)售,這可能進(jìn)一步加大金融機(jī)構(gòu)對(duì)少數(shù)第三方的依賴(lài),加大相關(guān)技術(shù)服務(wù)商對(duì)金融系統(tǒng)的潛在影響力。一旦服務(wù)商的運(yùn)營(yíng)出現(xiàn)問(wèn)題或系統(tǒng)出現(xiàn)故障,將對(duì)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定造成嚴(yán)重影響。
當(dāng)前,大模型的深入應(yīng)用對(duì)金融監(jiān)管提出了更高要求,現(xiàn)實(shí)中如何既鼓勵(lì)創(chuàng)新,又確保金融行業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展,已成為金融監(jiān)管部門(mén)的重要議題。只有防患于未然,在深刻認(rèn)識(shí)大模型的特點(diǎn)并妥善應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上,才能推動(dòng)金融大模型更好發(fā)揮作用,促進(jìn)金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
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