每經(jīng)記者 肖世清    每經(jīng)編輯 馬子卿    

近日，在2023年服貿(mào)會(huì)現(xiàn)場(chǎng)論壇，普華永道中國(guó)金融業(yè)管理咨詢服務(wù)合伙人、數(shù)字化產(chǎn)品創(chuàng)設(shè)咨詢服務(wù)合伙人張為峰針對(duì)生成式人工智能（AIGC）對(duì)企業(yè)賦能的機(jī)會(huì)及邏輯，闡述了其對(duì)企業(yè)未來認(rèn)知作業(yè)模式的思考。

他表示，AIGC作業(yè)的關(guān)鍵是基于信息的認(rèn)知作業(yè)能力。現(xiàn)代化企業(yè)的認(rèn)知作業(yè)，按照對(duì)信息的處理邏輯可以劃分為三類：“查詢”“判定”和“生成”，分別代表不同的認(rèn)知處理需求，基本上可以覆蓋大部分的認(rèn)知作業(yè)活動(dòng)。

普華永道中國(guó)金融業(yè)管理咨詢服務(wù)合伙人、數(shù)字化產(chǎn)品創(chuàng)設(shè)咨詢服務(wù)合伙人 張為峰

圖片來源：普華永道

談生成式AI在金融行業(yè)有哪些更好的創(chuàng)新可以預(yù)見，張為峰在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者專訪時(shí)表示，傳統(tǒng)AI是基于預(yù)設(shè)的規(guī)則模型的開發(fā)來作業(yè)的，而生成式AI則是通過分析和模仿當(dāng)前數(shù)據(jù)來自我學(xué)習(xí)和作業(yè)的，這種機(jī)制的創(chuàng)新意義主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是模式創(chuàng)新，二是邊界創(chuàng)新。可以預(yù)見，生成式AI可以賦能金融行業(yè)快速降本增效和人力價(jià)值上移。

與此同時(shí)，張為峰也表示，AIGC與金融行業(yè)融合還需要解決數(shù)據(jù)隱私與安全、法規(guī)管控與合規(guī)性、透明度和解釋性等問題和挑戰(zhàn)。

生成式AI具有“高知、高智、高產(chǎn)”的特性

AIGC是目前科技圈最火熱的技術(shù)。隨著2022年底ChatGPT的發(fā)布，引發(fā)了科技巨頭們紛紛跟進(jìn)開啟AI大模型平臺(tái)搭建。

那么，與傳統(tǒng)AI相比，生成式AI究竟具備何種特性？張為峰告訴記者，雖然生成式AI是模擬人類內(nèi)容創(chuàng)作，但因其底座是計(jì)算機(jī)算力和全域信息庫，相較于人工作業(yè)更具生產(chǎn)意義，具有“高知、高智、高產(chǎn)”特性。

張為峰進(jìn)一步指出，具體而言：一是高知，知識(shí)面廣，可以生成各種類型的內(nèi)容，包括文本、圖像、音頻、代碼等，認(rèn)知無邊界；二是高智，邏輯性強(qiáng)，可以根據(jù)不同用戶的需求、喜好和偏好，自動(dòng)生成符合其要求的內(nèi)容，認(rèn)知下限高，基本能保證中上的內(nèi)容質(zhì)量；三是高產(chǎn)，生產(chǎn)過程自動(dòng)化，可以在短時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建大量?jī)?nèi)容，極大提高了生產(chǎn)效率，節(jié)約了人力成本。

目前，企業(yè)認(rèn)知作業(yè)是以人工腦力為主，比如客服人員、行政文員、管理人員等，他們工作中80%的認(rèn)知作業(yè)活動(dòng)都屬于中低階的認(rèn)知作業(yè)，即：記錄、查詢、比對(duì)、總結(jié)、編排等。張為峰認(rèn)為，生成式AI目前已經(jīng)具備了對(duì)中低階信息處理的能力，合理規(guī)劃和引入AIGC能夠有效釋放這部分的人力，以投入到更高階的認(rèn)知活動(dòng)中，比如決策、創(chuàng)新、科研、戰(zhàn)略管理等。

生成式AI在金融行業(yè)哪些層面有一些更好的創(chuàng)新？他回答稱，傳統(tǒng)AI是基于預(yù)設(shè)的規(guī)則模型的開發(fā)來作業(yè)的，而生成式AI則是通過分析和模仿當(dāng)前數(shù)據(jù)來自我學(xué)習(xí)和作業(yè)的，這種機(jī)制的創(chuàng)新意義主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。

首先是模式創(chuàng)新，高度的靈活性。金融行業(yè)是典型的數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，有著巨量的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)、生成需求，傳統(tǒng)AI模式，企業(yè)要開發(fā)大大小小的模型，且需要持續(xù)迭代，需要持續(xù)投入大量的資源才能保障模型運(yùn)轉(zhuǎn)。生成式AI是基于現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)規(guī)則來服務(wù)，靈活性大，不需要點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的模型開發(fā)。

其次是邊界創(chuàng)新。傳統(tǒng)AI因其龐大的建模成本，所以限制了只能投向核心業(yè)務(wù)的核心模塊，比如貸款風(fēng)控、反洗錢風(fēng)控等，覆蓋面有限，生成式AI因其屬于通用認(rèn)知能力，生成服務(wù)可以覆蓋到各個(gè)業(yè)務(wù)的各個(gè)模塊，也可以覆蓋到前線業(yè)務(wù)部門甚至每一個(gè)客戶經(jīng)理；舉個(gè)例子，比如監(jiān)管新規(guī)的解讀、宣導(dǎo)培訓(xùn)文案的制作這類非核心業(yè)，都可以低成本的進(jìn)行智能化支持。

“所以，可以預(yù)見，生成式AI可以賦能金融行業(yè)，實(shí)現(xiàn)快速降本增效與人力價(jià)值上移。”張為峰指出。

AIGC與金融業(yè)融合還需解決數(shù)據(jù)隱私與安全等問題

記者了解到，普華永道一直積極投入在新技術(shù)、新領(lǐng)域的前瞻性研究，近年來一直在全球分享觀點(diǎn)，討論人工智能的最新發(fā)展，并通過研究和報(bào)告為客戶帶來更完整的觀點(diǎn)，捕捉思維空間。在列舉了生成式AI在給企業(yè)賦能帶來的一系列優(yōu)勢(shì)之后，采訪中，張為峰還談到了AIGC與金融行業(yè)融合還需要解決的一些挑戰(zhàn)與困難。

他表示，生成式AI與金融行業(yè)融合面臨的第一個(gè)挑戰(zhàn)便是數(shù)據(jù)隱私與安全。AIGC技術(shù)的開展需要大量的數(shù)據(jù)作支撐，以進(jìn)行模型訓(xùn)練與模型推理，對(duì)于數(shù)據(jù)的保密性、可用性與穩(wěn)定性存在極大的挑戰(zhàn)，需要保障AIGC應(yīng)用過程以及模型訓(xùn)練及推理過程中數(shù)據(jù)的安全與保密并保障數(shù)據(jù)主體身份不被識(shí)別或泄露。同時(shí)，金融行業(yè)處理大量敏感數(shù)據(jù)，包括客戶信息、交易記錄等，確保這些數(shù)據(jù)的隱私與安全是至關(guān)重要的。

張為峰稱，在AIGC應(yīng)用于金融領(lǐng)域時(shí)，需要采取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)保護(hù)、數(shù)據(jù)清洗和加密措施，以防止數(shù)據(jù)泄露或?yàn)E用，并保障客戶身份不可被識(shí)別或泄露。并且，需要建立精準(zhǔn)且嚴(yán)格的數(shù)據(jù)分級(jí)分類制度，區(qū)分和識(shí)別可用于或不可用于AIGC應(yīng)用與模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)隱私安全。

另一挑戰(zhàn)則是法規(guī)管控與合規(guī)性。張為峰指出，金融行業(yè)受到嚴(yán)格的法規(guī)和合規(guī)要求的約束，以確保金融體系的穩(wěn)定和透明度。將AIGC技術(shù)應(yīng)用于金融行業(yè)時(shí)，需要考慮合規(guī)性要求，并確保符合相關(guān)法律法規(guī)（例如銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的對(duì)于數(shù)據(jù)安全的規(guī)定與國(guó)家出臺(tái)的個(gè)保法等），避免潛在的法律風(fēng)險(xiǎn)。

“此外，還存在透明度和解釋性這一問題。”張為峰指出，AIGC技術(shù)通常以黑箱模型運(yùn)作，難以解釋其決策過程和推理邏輯。然而，在金融領(lǐng)域，透明度和解釋性對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)、投資者和客戶都非常重要。因此，在將AIGC應(yīng)用于金融領(lǐng)域時(shí)，需要找到方法來解釋和驗(yàn)證AIGC系統(tǒng)的決策，以增強(qiáng)透明度和可信度。

除了上述這些問題，他還指出，“技術(shù)挑戰(zhàn)”“人才需求與文化轉(zhuǎn)變”也是當(dāng)前面臨的重要問題。

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