“从数字化到数智化，一字之差标志着人工智能在金融业的渗透深度”“大模型有望全面提升金融机构客户营销、贷前风控、贷后管理的效率”……12月8日，由北京商报社主办的2023年度（第九届）北京金融论坛在北京召开，本次论坛以“数智金融 新机遇新格局”为主题，与会人士围绕数字金融、养老金融、普惠金融等领域的数智化进行了热烈探讨。

适逢金融数智化元年，在本次论坛上，北京商报社重磅发布《2023金融大模型报告》，并与安永联合发布《2023金融数智化报告》。前者“微观”大模型，针对大模型在银行、保险、证券与资管领域的应用与前景进行充分调研；后者“宏观”聚焦金融全行业，看从业机构如何实现数字化到数智化的进阶。

从大模型应用到金融数智化，二者之间是何关联？如何解决行业发展痛点？未来又有何前景？我们在这场论坛中一一探寻答案。

从“数字化”迈向“数智化”

数字化的浪潮席卷各行各业，增强科技实力成为企业核心竞争力的重要发力点。而基于海量数据以及科技创新赋能优势，作为数字化“先行军”的金融行业蝶变提速，昂扬走入了数智融合的新征程。在AI、大模型等技术的加持下，金融机构在充分释放数据价值的同时寻求新突破。

北京商报社社长兼总编辑李波涛在致辞中表示，从数字化到数智化，一字之差标志着人工智能在金融业的渗透深度，由此带来的行业变革有目共睹。头部金融机构抢占大模型赛道，中小机构摩拳擦掌，AI在金融业引发的震动和焦虑，远超其他多数行业领域。在金融的场景下，大模型人工智能技术带来的创造性，超越了过往数字化的机械性，一场生产模式和运作效率的变革势不可挡。

具体到如何应用上，在论坛主旨环节，清华大学金融科技研究院副院长魏晨阳率先进行了解答。在魏晨阳看来，金融行业数字化进程基本走在大部分实体经济的前面，这是因为金融行业本身对于数字化接受程度高，以及金融行业比较早通过科技赋能提升服务跟产品的质量。

上海金融与发展实验室主任曾刚认为，信息不对称是金融行业的本质之一，而金融机构的一项重要工作便是处理信息、降低融资成本，降低交易的不对称性。过往数字化发展以及大量数据的应用，正是在解决信息不对称问题，同时降低金融机构寻找客户的成本，提高金融效率。

马上消费人工智能研究院院长陆全从大模型出发，展开了细致分析。陆全指出，相较传统模型，金融大模型与人的交互能力更强。但一个通用大模型不能代表所有，金融企业需要的大模型包括通用大模型、知识处理大模型、工具大模型、决策大模型等四类，随着大模型技术整体快速发展，在金融场景尤其是消费金融场景一定会带来人机交互以及风控管理、合规管理方面根本性、深层次的革新和变化。

建言金融大模型应用

论坛现场，大模型是与会嘉宾讨论的高频词汇。这一在2022年末问世、在2023年间成为现象级爆款的新事物，在当下已经成为了金融从业机构角逐的新赛道。现有实践已经表明，大模型引领的创新，正在加速金融行业新一轮的产业变革。

但不容忽视的是，强监管的金融行业为大模型的应用画上了“红线”。不仅如此，综合考虑大模型本身的可靠性、隐私性以及可解释性等，金融大模型同样面临着准确性、严肃性的考验。

在论坛上，以“金融大模型的近景与远景”为主题的圆桌会议环节，对于大模型在金融领域的应用，中国互联网金融协会法规咨询部（研究部）主任肖翔建议，应结合大模型技术特点和金融业务领域相关监管要求，本着“由内而外，先易后难”的原则，现阶段可先行探索将大模型作为智能助手应用在运营管理类场景，助力实现降本增效，围绕算法合规、数据合规、业务合规、内容合规、外包合规、伦理合规等方面建立健全多维度、全方位的大模型应用合规管理体系。

综合保险领域实践情况，众安保险首席技术官蒋纪匀提出，由于大模型发展快，人才又比较缺乏，在大模型应用上，机构要算整个投入产出比，思考要什么样的场景、用什么样的技术方式和策略方法，才能获得最好的ROI，真正帮助企业创造短期的价值和长期的竞争壁垒。

中国民生银行数据管理部总经理沈志勇认为，当下出于合规性等因素考量，大模型应优先服务银行内部，让机器先生成初稿，再由人来评判。当前银行对话系统已经广泛运用，大模型能够辅助银行对话系统做得更好。

基于基金券商领域的需求，中金公司信息技术部执行负责人王缅表示，可采用大模型与小模型搭配的方式，运用行业专业领域数据结合基础大模型蒸馏出垂直领域的专业化模型，由此提高模型有效性可用性。第二，通过应用大模型对行业顾问员工进行全面赋能，提升员工触客、获客、活客能力。

围绕智能云领域，百度智能云产业发展部总经理段永华指出，基础大模型还不够稳定成熟，还需经过持续的迭代过程，从业机构可以选取一些已经具备可用条件的场景，用轻量级投入保持对新技术、新趋势的跟进。

星图金融研究院副院长薛洪言总结称，随着大模型的落地，人工智能相关技术一日千里，正加速在各行各业渗透落地，金融业则首当其冲。大模型与金融业结合，将拓宽金融业数字化转型的广度和深度，全面提升金融服务实体经济的能力。当前，各类金融机构均在加速或推出或融入大模型的浪潮，有望全面提升客户营销、贷前风控、贷后管理的效率，全面提升金融机构的数字化水平和服务能力，为金融服务实体经济高质量发展打开了新的想象空间。

锚定养老新方向

不论是数字化还是数智化，金融行业是服务行业的本质不会发生改变，归根结底仍是服务实体经济，服务金融消费者，其中便包括海量中老年消费者，亟须打破数字鸿沟。

根据预测，到2050年我国老龄人口的规模和比重、老年抚养比、社会抚养比将相继达到高峰，这让金融机构面临着前所未有的挑战与机遇。而数字化与智能化的结合，正在重塑养老金融的生态。

在“数智化下的养老金融突围”圆桌论坛上，来自银行、保险、基金等领域的从业者、研究人员共同探讨了数智化在现阶段如何助力我国养老体系的建设，如何提升金融机构的养老金融服务水平。

与会嘉宾一致认为，数智化成为了驱动养老金融行业变革的核心力量，正如农银理财混合策略投资部总经理刘湘成所言，数字智能化与养老金融，相当于为养老金融插上翅膀。一方面，通过数智化能够描绘出客户画像，可以比较清楚地了解客户投资行为、投资偏好；另一方面，通过对客户投资偏好、行为进行分析，理财公司能够制定相应的符合客户特定需要的产品。此外，通过数字智能分析还可以进行定点的投资者教育工作。

北京人寿保险股份有限公司副总经理雨浓指出，数智化同时也有助于开展创新养老保险服务。保险机构可以借助互联网和大数据等技术，根据客户年龄和风险态度等因素设计产品的收益性、安全性和流动性等特征，提高产品的个性化和需求的适配性；利用人工智能等技术对服务平台进行适老化改造，增强服务的匹配性和可得性。

实践表明，破局养老之困，金融行业仍面临巨大的空间。就比如试点已经启动了一年的个人养老金业务，仍面临“开户多、缴存少”的待解问题。

对此，百嘉基金副总经理王群航认为，从公募基金角度来谈论创新，个人养老金投资养老目标基金过去一年业绩情况市场有争议，市场也需要思考个人养老金投资的养老目标，投资运作方式是不是有需要改进和提高的地方。

信银理财副总裁孙建表示，“养老金融核心之一是要做好投顾”，理财公司推出养老理财产品之前，可以借助智能化手段，对用户养老需求做深入分析和挖掘，同时，数字人也能帮助理财经理为客户做好养老规划。

数智化金融存巨大机遇

在大模型、生成式AI等先进技术的催化下，金融业2023年也迎来了一场全新变革。过去数字化只是金融业务的辅助，但随着金融业数字化转型进入深水区，数智化渐趋成为金融业务变革的核心驱动力，不仅重构了金融业务的模式，也创造出多种新的产品服务形态。

随着各家机构针对人工智能产业布局的不断提速，以大模型为代表的人工智能应用此起彼伏，并逐渐成为角逐新赛道的关键要素。本次论坛上出炉的《2023金融大模型报告》提到，金融机构普遍认为仍需较长时间解决大模型所面临的合规、安全、隐私等问题，但也普遍认为将在1-5年内产生大范围的落地。

大模型的应用催生金融数智化，金融行业也将迈向全新阶段。论坛上发布的《2023金融数智化报告》预测，从数字化迈向数智化，人工智能在金融业的应用持续向纵深发展。“理解力”“互动力”“决策力”将成为衡量金融机构数智化程度，体现其转型成效的核心维度。

正如魏晨阳所说，大模型时代，将来在落地的场景上，可能会最大地影响未来的生活、工作以及研究、娱乐模式。大模型以超级助理的形式，会给千行百业带来降本增效的巨大机遇。

在曾刚看来，不论是数字化还是现阶段的数智化，原则上都是使用数据要素，再叠加科技能力，然后在生产端进行赋能。银行、保险或是基金券商等持牌金融机构，要凭借科技赋能实现的核心目标主要在于三方面：一是提高效率，实现降本增效；二是适应客户习惯变化，基于远程线上交易营销、管理，实现获客与活客；三是构建新的业务场景，实现线上沟通场景建设以及客户交互。

曾刚预测，从机构从业角度来看，技术对金融的影响越来越大。未来科技将会构成金融机构最核心的竞争力，其中生成式AI具备特别重要的技术应用空间以及巨大的潜在影响力。

北京商报记者 廖蒙 李秀梅