财联社12月17日讯（记者 郭子硕）2023财联社第六届投资年会12月14日-15日在上海举办，聚焦“变革·成长”主题。

很多人说2023年是“AI元年”，大数据、云计算、人工智能等技术进步对各行业的影响在不断深化。在圆桌论坛环节，太平金科助理总经理陈沫、招商银行金融科技办公室主任高旭磊、腾讯云金融云副总经理贾飞、星展银行环球交易服务部产品负责人江珊等多位嘉宾共同探讨了《技术驱动的创新趋势会如何重塑金融行业》这一热点话题。

技术革命对金融业而言意味着什么？腾讯云金融云副总经理贾飞在圆桌论坛中表示，科技是推动金融变革创新的第一生产力。技术革命对金融业的影响主要分客户側（负债端）、产品側（资产端）、风控能力三方面。

贾飞表示，在客户側，客户端营销服务展业效率、效能、边际会有大量的变革。比如说，原来一个人只能服务100个，有了大模型的智能客服、投顾助手以后可以服务1000个客户甚至更多。在产品側，金融产品的生产效率也会有巨大的变革，信用的风险计算，客户定制化的产品设计等等。以投行为例，投行人员基于企业和市场的大量数据做报告。如果有大模型能力的加持，就可以把产能得到更大的输出。在金融风控领域，金融业风险控制能力的能力和实时也可以驱动极大的提升。如通过大模型提升舆情监测能力，金融机构和监管机构可以及时监测到风险，为及时处理危机事件争取时间。

人工智能特别是AIGC大模型的升级必然会带来金融服务上面的变革，但挑战也不少。在贾飞看来，一是如何布局大模型的成本问题。现在通用大模型需要由千亿、万亿级参数训练而成，行业大模型可能要上百亿的参数，都需要大量成本的算力支撑；第二数据安全问题。毫无疑问，大模型需要数据语料来做训练，甚至有一些需要和外部的交互。训练的数据的获取如何确保合法合规，企业利用大模型提供的数据语料，如何做数据管控，数据安全防范是需要重点关注点。尤其是金融企业对数据要求、合规要求更高；最后是大模型带来的业务安全风险，如业务欺诈风险。大模型的对外展业能力提高了，用AI做欺诈的能力也提高了，要提前评估科技能力的安全风险，做好安全防护治理。

贾飞建议，金融行业要想布局大模型，要层层推进依次迭代。首先充分利用通用大模型的通用能力，其次是发挥专业的数据优势，训练金融行业大模型的专业能力，最后回归到不同的场景，训练企业大模型面向应用驱动业务创新。通用大模型一般有行业有较大能力和实力的公司来构建，持续提升大模型的通用能力。与之对比，行业大模型只要上百亿的参数，对算力的要求也不如前者高，可以让（部分有能力的）金融机构或市场组织者承担行业大模型的训练和成长。在此基础上，再让企业能够布局企业大模型，深入业务做场景创新。

“当然对于金融行业来说，安全是底线。”贾飞强调，现阶段企业大模型的应用不建议直接面向客户，而是应该更多成为企业业务人员智能助手的形式出现，一方面可以通过AI来提升企业人力资源效能的提升，另一方面也可以积累大模型服务经验，规避大模型的致幻率较高、专业能力缺失等导致回答不专业的问题，甚至会面临合规性的问题，这会给金融机构带来更大的风险。腾讯云和行业金融机构也一直在做大模型的探索。现在选择场景的标准一般必须要有三个，一是专业数据要积累比较多，二是容错率要高，三是业务场景应用性好。