钛媒体注：本文来源于欧阳日辉本人供应，钛媒体经授权发布。

2023年12月 20-21日，由中关村落金融科技家当发展同盟、中关村落互联网金融研究院举办的“2023中关村落论坛系列活动——第11届数字金融大会”在中关村落展示中央举办。
大会以“强化数字技能赋能 推动金融高质量发展”为主题，环绕数字金融发展趋势，聚焦数字技能在银行、保险等金融业中的新技能、新业态、新模式。
以深化数字家当化和金融数字化为主线，打造一流数字金融生态圈，积极促进政产研学跨界互助，助力金融业高质量发展。
本次大会包含主论坛、主旨演讲、圆桌对话、中关村落“番钛客”金融科技国际创新大赛总决赛，发布《中国金融科技与数字金融发展报告 (2024)》、发布《第三届金融科技创新案例》等多个主要环节。
政府领导、院士专家、金融机构高管、金融科技界精英齐聚一堂，展望立足于中国的金融科技未来趋势，共同改变天下科技的走势与脉络，发出行业最前沿的声音。

中心财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授欧阳日辉12月20日出席了第11届数字金融大会并揭橥主题为“天生式人工智能与金融业深度领悟的理论机理与运用处景”的演讲。
欧阳日辉教授指出，作为一种新型生产办法，天生式人工智能具有互补性、智能性、领悟性、创造性的技能经济特色。
他表示，天生式人工智能与金融业深度领悟的机理一是互补性与赋能效应，从代价创造逻辑，天生式人工智能在金融业会产生“替代人”和“赋能人”两种效应。
二是智能性与规模经济效应，人工智能提升数据处理效率和资源配置效率，扩大了金融机构业务规模。
三是领悟性与范围经济效应。
四是创造性与飞轮效应。
天生式人工智能与金融业深度领悟须要以技能为根本，以数据为核心，以算力为支撑，以算法为驱动，以规则为保障。
欧阳日辉教授针对提升人工智能技能与金融业间的互适性提出以下建议：第一，加大算法研发投入，强化专业模型和智能模型研发，提升金融大模型的适用能力。
第二，看重数据储备和安全问题，提高金融机构利用人工智能天生式做事的质量。
第三，坚持以人为主，严防过度依赖人工智能。

发言内容 （以下内容根据现场速记整理）

欧阳日辉：

各位专家，各位企业家，朋友们，大家上午好！
本日，我演讲的主题是《天生式人工智能与金融业深度领悟的理论机理与运用处景》

大型措辞模型和天生式人工智能是当今最新、最主要的技能进步之一。
随着以ChatGPT为代表的天生式人工智能技能运用的打破，天生式人工智能正与医疗、教诲、工业、金融等行业快速领悟。
天生式人工智能与金融业的结合格外引人瞩目，领先者已经开始将天生式人工智能引入业务场景，大模型在金融行业的运用进程正在加快。
例如，中国农业银行推出ChatABC，邮储银行、兴业银行等积极接入“文心一言”大模型平台；立时消费金融公司发布“天镜”大模型。

随着人工智能技能在金融业中的深度运用以及各国政府的推动，学界从2016年开始深入研究人工智能在金融领域的发展。
然而，天生式人工智能与金融业发展的关系是什么？亟待学界作出回答。

一、天生式人工智能及其技能-经济特色

（一）天生式人工智能观点辨析

当下，已有文献把Generative Artificial Intelligence（GenAI）和Artificial Intelligence Generated Content（AIGC）都翻译成“天生式人工智能”。
Gen AI和AIGC是有差异的。
我讲的天生式人工智能对应英文的Gen AI，指基于机器学习和人工智能技能，通过算法、模型、数据、规则自动天生文本、图片、声音、***、代码等内容的新型生产办法。

天生式人工智能是一种新型生产办法。
机器崛起正在深刻地改变人类的生产办法，“机器类人化”征象成为机器机器向智能机器发展的显著特色。

（二）天生式人工智能的技能—经济特色

作为一种新型生产办法，天生式人工智能具有互补性、智能性、领悟性、创造性的技能—经济特色。

1.互补性。
人工智能对经济社会的影响，从决策式人工智能强调替代性走向互补性。
天生式人工智能必将对其他技能要素、成本要素、劳动要素持续深入发挥互补效应，不断强化技能对经济社会发展的支撑浸染。

2.智能性。
智能的核心问题为“是不是”+“该不该”+“好不好”的殽杂组合问题。
新一代人工智能，探索人-机－环境对决策的影响，进一步构建基于理性和感性稠浊驱动的打算机模型，实现人机稠浊智能决策。

3.领悟性。
天生式人工智能表现出了领悟性特色。
一方面，天生式人工智能是多种技能的领悟和集成运用。
另一方面，天生式人工智能与行业用户深度领悟。
在中不雅观和宏不雅观层面，天生式人工智能赋能传统家当，推动不同家当领悟发展。

4.创造性。
人工智能具有替代人类脑力事情的创造性特色，可以生产出额外的知识，增加人类整体聪慧总量，能“活化”潜在的关联家当，创造出浩瀚新兴业态，开辟崭新的经济增长空间。

天生式人工智能所表现的技能－经济特色是其与金融业深度领悟的根本。
在这一领悟过程中，不仅表现在替代人力劳动、编码行业知识、整合多维数据、创造潜在知识、软件定义产品等方面，而且能实现对要素尤其是数据要素的创造，提升金融业务智能化水平，通过“组合式创新”促进金融业业态和模式创新。
从家当链的角度，天生式人工智能包括根本层、模型层和运用层。

二、天生式人工智能与金融业深度领悟的机理

（一）互补性与赋能效应

从代价创造逻辑，天生式人工智能在金融业会产生“替代人”和“赋能人”两种效应。
金融业未来主流岗位是人机协作，天生式人工智能从“替代人工”转变为更加理性地赋能人工“提高效率”，从“做事外部客户”转变为“赋能内部员工”，互补性产生的赋能效应增强。

（二）智能性与规模经济效应

人工智能提升数据处理效率和资源配置效率，降落了金融机构的营运本钱，改进客户做事效率，扩大了金融机构业务规模。
互动办法的改变，既办理了金融机构面临的供给不敷、门槛高、信息不对称、风险评估难等问题，又通过智能咨询、智能借贷、智能客服等做事创新创造了市场需求。

（三）领悟性与范围经济效应

人类社会正在进入人机协同、跨界领悟、共创分享的智能时期。
天生式AI技能为金融用户供应更丰富和更便捷的交互体验，生产式人工智能重塑金融行业的代价链条，提升用户体验。
比如，天生式人工智能可以利用条件天生网络、文本天生和图像天生等技能，仿照不同的保险场景，天生适宜消费者的个性保险方案，提升客户体验和满意度。

（四）创造性与飞轮效应

短期来看，天生式人工智能的商业代价是提升效率。
中长期而言，天生式人工智能的代价在于改变了金融机构天生和利用数据洞察的办法，实现传统金融业态和模式的打破，重构金融业务模式和提升金融机构创新能力。

三、天生式人工智能与金融业深度领悟的条件与场景

天生式人工智能在金融领域的运用，国际金融机构有两种态度。
以美国银行、花旗集团和高盛等大银行为代表，出于防止数据泄露等顾虑，限定员工利用ChatGPT。
一些金融机构则积极探索和考试测验利用天生式人工智能。
总体而言，该当持谨慎而乐不雅观的态度，有所为有所不为，在运用处景中不断积累履历。

（一）深度领悟的条件

天生式人工智能与金融业深度领悟须要以生产式人工智能技能的成熟和数字根本举动步伐的完善为支撑，在数据及其保护规则的保障下通过算法驱动业务创新。

1．以技能为根本。
大多数技能产品和做事在未来会领悟天生式AI的能力；天生式 AI 将在行业垂直领域、科学创造和技能商业化方面快速发展。

2．以数据为核心。
天生式人工智能和金融业领悟是环绕数据这一核心来展开的，目前金融机构大多采取事后决策、间接决策，在大模型场景下，金融机构有可能进行实时决策，让业务职员直接面对消费者多样化的需求，构建更加人性化、用户体验更好的金融产品，及时调度交易过程。

3．以算力为支撑。
没有算力人工智能便无法实现繁芜的打算和迭代，供应高性能、低本钱、绿色的打算能力是人工智能和金融深度领悟的支撑，算力和干系的配套举动步伐决定了人工智能所能达到的金融匹配最大高度。

4．以算法为驱动。
算法是金融科技办理问题的详细方法，天生式人工智能与金融深度领悟的核心驱动力未来将紧张依赖算法层面的打破与创新。

5.以规则为保障。
天生式AI在演习过程须要大量数据集，对数据网络、利用、表露亟待建立合规哀求，须要开拓负任务的人工智能模型，行业既须要增强隐私打算等技能的运用，又应建立干系规则，确保天生式AI合规发展。

（二）深度领悟的场景

实践中，人工智能在金融业务的运用处景覆盖的广度不断向外拓展，商业银行在智能营销、智能识别、智能投顾、智能风控、智能客服方面的运用不断丰富。
ChatGPT在股票市场、风险管理、金融知识遍及、金融学术研究等方面表示出代价，已落地多少运用。

天生式人工智能与金融业领悟刚刚起步，未来值得关注的方向有：

第一，金融机构规模化运用天生式人工智能该当明确三种定位：创造者，推动核心商业模式转型，重塑核心业务和/或面向客户的办法，例如抵押评估、直接客户互动；塑造者，聚焦幕后整合，改变业务模式的运用程序，例如虚拟专家，前哨培训；利用者，有针对性地提高生产力，利用SaaS 办理方案，提高现有任务的效率或准确性，例如编码帮忙、文案写作、客户帮忙。

第二，金融AI运用打通做事代价链，做事平台化。
金融AI的运用将不再局限于单一的运用处景，而是打通整体做事代价链，平台型产品助力传统金融机构。

第三，人机交互新打破提升用户体验，培植以自动化做事为代表的“智能客服”体系以及以“开放银行”为代表的场景金融做事体系。
比如，商业银走运用天生式人工智能，实现线上线下多情景多层次的渠道网格覆盖，提升个性化做事能力和数据整合处理能力，推进渠道培植，造就新的金融生态。

（三）天生式人工智能不可能完备颠覆金融传统范式

金融行业具有资源密集、人力成本密集以及强规则、强监管等特性。
天生式人工智能可以提升金融做事的效率，但是，金融行业有一定的准入门槛，须要知足合规、牌照和成本的哀求，这些特性决定天生式人工智能不可能完备颠覆金融行业传统的范式，只能是对金融行业进行多领域的赋能。

四、问题与建议

目前，天生式人工智能在金融领域的运用还处于初期阶段，面对的困难和寻衅依旧不少。
比如，金融领域大模型面临着关键性任务和动态适应性、个性化哀求和隐私保护、群体智能与安全可信和根本举动步伐的能力四大难题待办理。
为此，应针对性地提升人工智能技能与金融业间的互适性。

第一，加大算法研发投入，强化专业模型和智能模型研发，提升金融大模型的适用能力。
从金融垂类大模型的构建，到详细金融场景的大模型运用，如信息管理、智能推举、细分领域问答等，逐步形成系统化的“算法研发—细分领域—场景运用”的发展链，充分发挥技能的互补性、智能性、领悟性、创造性，挖掘生产式人工智能在金融行业的深层代价。

第二，看重数据储备和安全问题，提高金融机构利用人工智能天生式做事的质量。
一方面，推进数据汇聚共享和领悟运用，构建科学数据知识资源底座等语料库和根本数据集，支持开展行业和领域人工智能大模型的演习；另一方面，应关注人工智能做事语料来源安全，加强数据安全灾备体系的培植，推动灾备防控规范的形成，尽快组织修订、完善数据灾备干系技能标准、规范体系。

第三，坚持以人为主，严防过度依赖人工智能。
聚焦科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融等业态，利用天生式人工智能促进商业模式创新，着重推进金融做事管理由履历决策向基于数据驱动的决策转变。
金融机组成永生成式人工智能的精确态度是，利用人工智能的优点，理性认识人工智能的局限，将人工智能视作人类能力的补充，帮助金融机构以全新的办法理解消费者行为。
过度依赖人工智能，可能导致人类思维和实践能力、决策能力弱化。

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