毕马威黄艾舟:让AI变身理财顾问?合规和伦理或成新考验

2024-04-24 07:45卢亮陈薪羽
南都周刊 2024年1期
关键词:财社底座金融机构

卢亮 陈薪羽

当前,跨入数字经济时代,金融科技已经成为推动全球金融业发展的重要力量,既为金融服务带来了巨大的变革,也更好助力实体经济高质量发展。

面对金融科技大趋势,毕马威(中国)金融科技主管合伙人黄艾舟分享了金融科技演进之路、数字化转型与未来展望。黄艾舟认为,数字金融是金融“五篇大文章”的底座,以AI为驱动的2024年金融大模型的发展将会影响整个金融科技行业,使得金融机构能够提供更好的金融服务,由此让实体经济受益。

那么,如何透视金融科技产业在快速发展中面临的机遇和挑战?又该如何解锁金融科技的未来走势以及数字化转型背后的想象空间?

金融科技的双重变革

南都·湾财社:当前金融科技为金融机构都带来了哪些变革?从哪些维度可以为实体经济提质增效,助力高质量发展呢?

黄艾舟:金融科技从发展的角度可以分为两种,第一是模式的变化,比如支付方式的变更,原来只能通过现金或者刷卡,现在变成移动支付方式。第二是金融机构的变化,在中国更突出的是金融科技企业利用大数据、人工智能、区块链等相关技术来为金融机构的数字化转型做赋能和服务,已经是一个广泛的趋势。

实体经济是第二层次,或者说金融机构由于金融科技带来的数字化转型和变化使得它们能够为实体经济提供更好的金融服务。

金融大模型发展趋势

南都·湾财社:在人工智能的推动下,金融领域中的大模型应用成为了焦点之一。你认为金融大模型的未来发展方向是什么?金融大模型主要的应用情况和落地场景有哪些?

黄艾舟:目前来说,大模型本身还在发展的阶段,当下我们看到比较普遍的应用是在对内赋能上,金融机构会利用大模型做自己内部的训练,比如客户、员工的培训,做开发时候代码生成,这是目前比较普遍的应用。对外来说比较普遍的应用是智能客服、智能营销,通过大语言模型能够更好地改变。

目前来看,虽然金融大模型是一个趋势,但它也有自己固有的局限,比如金融机构之间的数据目前是不打通的。众所周知,大模型需要大量的数据,如果只是单个机构的数据,是不是真正能达到大模型所需要的效果还有待观察。另外,以大模型当前应用而言,比如说智能客服。现在也有一些资管机构想探索利用大模型去做理财顾问,因为能够更好地帮投资人分析需要什么产品、能推荐什么产品,这是传统AI做不到的。

但是这里带来的问题是,所有理财师都需要持牌上岗,如果是生成式AI提供的意见是否合规?如果投资人接受了生成式AI的意见去做了投资决策带来的后果怎么办?类似这种合规问题和伦理问题可能是下一步大模型应用需要解决的。

南都·湾财社:毕马威也发布了最新一版的“未来50系列之金融科技50报告及榜单”。这一版报告及榜单有哪些核心发现?金融科技企业当前的核心竞争在哪些方面?

黄艾舟:在本次报告和榜单中,我们把所有的金融科技企业分成了8个大的赛道,有场景相关的普惠金融、供应链金融、支付、财富等赛道,也有基础设施相关的平台技术赋能赛道。

我们认为比较典型的是财富科技赛道。财富科技主要是给券商、基金、资管产品提供服务的金融科技公司,其一大特征是AIGC,即生成式AI已经在投顾、投研、营销场景开始应用,也相应地提升了他们的效率和服务的能力;其次,财富科技企业正在协助财富管理机构核心系统进行自主化的改造,因为这几年信创(信息技术应用创新产业)是非常热的话题,好多财富管理相关机构也需要提升自己自主知识产权的核心系统能力,这样能够更好地迎合蓬勃向上的财富管理需求。

既懂金融又懂科技的人才成为挑战

南都·湾财社:人民银行此前印发的《金融科技发展规划(2022-2025年)》提出新时期金融科技发展指导意见,将数字元素注入金融服务全流程。你认为,金融机构数字化转型将会面临哪些挑战?

黄艾舟:主要的难点有两个。一是数据的问题,数据如何真正有效的融合贯通,这个问题在金融业尤其复杂。金融业有大量的企业、个人的数据,这些数据互联互通本身现在来看还是存在一定障碍的。二是大家普遍共识的难点是人才问题。这里的人才指的是既懂金融又懂科技的人才,是一个交叉融合的人才,很多技术人员特别了解技术,区块链、AI、编程,但他不一定了解金融业务。

筑好数字金融底座

南都·湾财社:中央金融工作会议还提出科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融这五篇大文章。对这五大金融来说,底座是数字金融。数字金融和金融科技有什么区别?数字金融在五篇大文章中的角色又是怎样的呢?筑好数字金融的“底座”,能否助力写好其他大文章?

黄艾舟:数字金融是前面四大金融的底座,数字金融就是指金融机构的数字化能力,或者说金融机构未来慢慢地把金融服务数智化,把自己的金融服务能力和金融科技结合起来。科技金融其实主要是针对如何更好地为科技企业或者科创企业服务。金融机构有了数字金融这个底座,或者说做好自身的数字化转型,如何能够更好地把金融服务提供给科技企业,这是科技金融要回答的问题。

绿色金融也是一样的,金融机构怎么去做ESG贷款,怎么更好地赋能ESG。普惠金融是一个场景,中小微企业、个人、消费,养老金融也是一个场景。数字金融是底座,是金融机构的数字化服务能力,科技金融、绿色金融、普惠金融和养老金融是它赋能或者提供服务的四大场景。

金融科技是数字金融的一个部分。金融科技是把科技的手段能够应用到金融上,数字金融是金融机构做数字化转型。结合我刚才讲的,中国现在大量的金融科技企业做的不都是模式创新,不是改成了一个新的借贷方式,更多的都是在给金融机构赋能。怎么把AI手段、把大数据手段,把区块链的技术嵌入到解决方案中去,让金融机构更好地完成数字化转型,完成了数字金融这个底座之后,自然而然就会为前面的四大金融提供服务。

读懂人工智能未来

南都·湾财社:请展望一下中国金融科技行业未来发展趋势是怎样的?

黄艾舟:讲到未来的变化还是回到我们一直在谈的大模型的问题。大模型从2023年开始,我们觉得未来一两年会有越来越多的大模型相关的有效应用出来。大模型不仅仅是提升效率,更核心的是大家对于AI的观念会发生根本性的变化,包括金融機构。

原来AI都只是一个工具,它可以辅助做一些工作。现在大模型出来以后,未来的定位要变成AI不是能“帮我做什么”,而是“我要基于AI做什么”,这是不同的。“帮我做”的含义在于没有AI我也可以做,它来了可以更好地提升效率。现在金融科技公司考虑的是能做一些从来想不到的事情,这是观念的改变,在未来一两年一定会出现类似的场景。比如现在已经有很多人在利用AIGC写小说、画画,这样的应用已经不是辅助的概念了。我想表达的是这样一个大趋势,从思路上会发生一些根本的变革。

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