新华财经北京2月27日电（记者沈寅飞）近日，百度宣布将在三月份推出生成式AI产品文心一言（ERNIE Bot），并计划将多项主流业务与文心一言整合。消息引发广泛关注。随着生成式AI和大模型的智能涌现，这一全新的计算范式，将会对金融行业实践带来哪些变化？

业内人士认为，生成式AI或成为金融行业数智化的新建设工具，它将促使行业应用场景和环境的数字化变迁，提升金融风控效率，弥补金融数据稀缺等问题。不过生成式AI在金融场景的落地仍面临一些挑战，需要不断突破技术，并规范技术的发展。

生成式AI成为金融行业数智化新建设工具

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记者从度小满了解到，稍早前百度文心一言开放生态合作，度小满成为了首家接入的金融科技公司。接下来，度小满将基于文心一言的通用技术能力和自身服务金融客户的经验，打造全新的智能客服、智能营销、智能风控服务，为金融机构提供适配金融场景的全新智能交互服务。

据了解，此前，度小满在大语言模型应用于金融领域方向持续实践。延承百度人工智能技术，度小满已经将大型语言模型LLM应用于海量互联网文本数据、行为数据、征信报告的解读，将小微企业主的信贷风险降低了20%。度小满自研的语音机器人可实现多轮复杂对话。

度小满CTO许冬亮说，大模型将变革在线对话交互的服务模式，颠覆现有的智能客服概念：现在App是用户使用产品的入口，未来互动交互则可能成为入口，根据意图生成文稿、图像、视频等也将大幅降低机构的内容生产成本，提升营销效率。

事实上，现有的“人工智能客服”虽然在金融行业取得了广泛应用，但客户的满意度依然亟待提升。《2021年中国智能客服满意度调查报告》中显示，仅有9.6%的用户认为，智能客服问题解决能力高于人工客服。回答千篇一律（59.1%）、重复循环操作（50.6%）、答非所问（47.3%）等是用户智能客服使用中遇到的主要问题。

“大模型的基底是语言生成模型和语义理解模型，它的语义生成空间非常大，如果将它的能力放在金融行业中去处理原有的任务，性能和效果将会有显著的提升。大模型将变革在线对话交互的服务模式，将颠覆现有的智能客服概念。”许冬亮说，与此同时，随着对数据的解读能力的提升，新技术可以帮助发现原来发现不了的风险，提升金融风控效率，更长远来看，生成数据也将弥补金融数据稀缺问题。

清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松说，如果把各类金融大数据注进大模型去做经济形势的预测，与现有的主流经典分析方法论将会有质的区别。

“生成式AI是金融行业数智化的新建设工具，将促使行业应用场景和环境的数字化变迁。”科技加速器QAQ创始人杜雨认为，生成式AI正在掀起新一轮的产业革新浪潮，具体到金融行业，将给智能客服、智能投顾、智能营销等业务带来服务跃升。如在投顾和投研服务上，将提供更智能的AI助手，通过用户交易、消费习惯等信息，智能生成理财规划、建议，这比人工更准确高效。

落地金融场景或仍面临挑战

值得注意的是，生成式AI在金融场景的探索已经在多家国内银行开展。据不完全统计，在刚刚过去的一周里，百信银行、安信证券、招商银行、江苏银行等纷纷宣布开启生成式AI与金融业务相结合的探索。

不过，业内人士指出，生成式AI在金融场景的高效落地仍面临一些挑战：金融服务的复杂性高，大模型的通用性与行业的精准服务，需要规模化的场景数据训练以及持续的优化；金融行业的合规与安全性要求高，智能创作需要更多的规范，科技伦理与治理也需要跟上。

如大模型在通用型人工智能上表现出色，但在垂直场景的适配度仍然不足，甚至被一些用户吐槽。如当用户问“我的信用卡逾期了该怎么办？”ChatGPT可以给出通用型的话术，但很难给出具体解决方案。

再如在高度重视风险和安全性的金融行业，生成式AI也可能发生一定问题。在最近谷歌举行的发布会上，其所展示的聊天机器人Bard刚一亮相，就犯了错误——它在回答一个关于天文科普问题时，提供了错误的答案，以至于公司不得不快速撤下了相关演示的YouTube视频。

“ChatGPT创作自由度高，但是它的自由度太大了，当解决真实场景中的任务时，会造成可控性不足”，许冬亮说，随着技术的突破，科技伦理治理上也要及时跟上才能规范技术的发展。

度小满表示，针对上述问题，他们希望通过与“文心一言”生态合作，能在金融行业发挥ChatGPT类人工智能技术的作用和价值的基础上，让那些垂直应用不仅具备生成式人工智能（AI）、多模态语义理解等能力，而且要适配金融行业高度重视风险、把安全性放在第一位的行业特点，做到高度稳定、自主可控。

编辑：王媛媛

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