文字|阿里巴巴马云惹不起马云达莫学院（Alibaba Damo Academy Zhang Jianfeng）的主席探索了“人工智能+”，而开发新质量生产力的创新指挥棒也移交给了“大型模型”，就像火花照亮了整个金融领域一样。随着大型模型的到来如此令人眼花，金融业应该如何做出回应？在一个变化和不确定性时代，萨梅耶马云惹不起马云云技术集团（Samoyed Cloud Technology Group）的创始人，董事长兼首席执行官林马云惹不起马云贾明（Lin Jianming）撰写了《AIGC重塑金融：AI大模型驱动的金融变革与实践》，介绍了前瞻性的观点和思维，为每个人提供了对掌握和应用AIGC的有用指导。无论是金融领域的专业人士还是普通读者，都值得一读。

AIGC正在重塑金融业务，持续开发和应用模型生成的AI对金融行业产生了巨大影响，并且正在重新定义和塑造传统的金融模型和业务流程。从风险管理到投资决策，从客户服务到市场分析，AIGC的应用都使金融行业更加聪明，高效和个性化。麦肯锡的研究表明，预计AIGC每年将为全球经济增添数万亿美元的增值，同时每年为金融机构增加增值在2000亿至3400亿美元之间。尽管财务模型仍处于技术勘探和试点应用的阶段，但许多国家的金融机构围绕AIGC仔细地制定了战略性的布局，并占领了发展的高层。

Lin Jianming是一位有远见的专业人士。他曾在中国商人银行信用卡中心担任首席工程师，并成功地创立了领先的国内独立云服务技术解决方案提供商Samoy Cloud Technology Group。在他的书中，他将近20年的金融技术经验与AI大型模型创新实践结合在一起，并深入讨论了AIGC的技术发展，应用程序场景，建筑设计和财务垂直大型模型提示

工程培训，实施方法，实施路径和最新行业案例。

金融行业是一个具有强劲数字需求的数据密集型行业，金融业务值得通过大型模型技术进行重新设计。《AIGC重塑金融》提出，由于其强烈的语义理解，多回合的沟通和对话以及推理和推论能力，AIGC BIG模型将从内部生产效率和外部服务效率的方面提高金融业的质量和效率。新技术就像没有耕作的玉，充满了未知数和挑战，但毫无疑问，可以尽早研究和探索AIGC在金融领域的应用。毕竟，大型模型开放的平台革命才刚刚开始。

AIGC提高了金融内部和外部生产服务的效率。在提高内部生产效率的水平下，AIGC可以成为人类在提高风险管理效率，提高数据分析能力，优化财务报告产生效率，提高自动化运营管理水平以及优化人机协作效率，帮助金融机构更好地实现成本和提高效率的助手方面有能力的助手。

风险管理是财务的永恒主张。为了关注新情况，需要不断更改金融机构的现有风险模型，以适应市场和业务变化。该书认为，AIGC可以提高风险识别和预测的准确性，自动化决策和处理过程，优化和调整风险管理策略，处理多模式数据，并提供实时监控和警报功能，以帮助财务机构更有效，准确地管理风险。金融机构将现有的风险管理工具结合在一起，从简单到复杂，并按需集成到AIGC中，并逐渐提高现有风险管理功能，这是一条可行的道路。

AIGC还将在提高外部服务在金融行业的效率方面发挥关键作用。在数字人员，智能营销，风险信用评估和智能投资咨询的领域，它可以满足客户的个性化服务需求，提高客户体验，并增强市场洞察力和决策支持。例如，在智能投资咨询方案中，AIGC使用其强大的计算和分析功能从大量数据中提取关键信息和趋势，自动识别和清洁数据异常值和噪声，并提高数据质量。数据挖掘和模式识别是通过机器学习和深度学习技术进行的，以发现潜在的投资机会和市场趋势。根据用户的历史投资数据和风险偏好，建立了个性化投资模型，以预测用户的风险承受能力和投资需求，并实现资产分配优化。实时监控市场变化和用户投资行为，并动态调整和优化个性化的投资组合。

建立一个值得信赖的AIGC来解决“ Colin Gridge困境”。任何技术的发展通常都是像波浪状的进步和向上螺旋的，问题和挑战总是不可避免的。在金融领域对专业，逻辑，风险控制，合规性和可靠性的高度要求使金融领域的一般大型模型仍处于早期阶段，并且必须解决知识，专业，语言和安全等问题。迫切有必要共同努力，从数据，知识，建筑，评估和评估以及生态系统等多个层面中找到解决方案，以通过改善法律和法规，促进跨学科合作，增强透明度和隐私保护，增强伦理评估和公共参与等措施，来满足金融业的特定需求。

研究金融行业的安全合规性应用模型对于实现可持续发展具有重要意义。 Lin Jianming提出了一种安全使用AIGC的策略，这无疑是本书的另一个亮点，并具有重要的指导和参考价值，以实现金融数字转型的转型。金融行业应探索可信赖的AIGC的联合建设，以应对“ Colin Gridge Daremma”，即在技术发展中平衡过早，控制太晚的挑战。可能的措施包括：

1）建立和改善敏捷监督系统，全面加强数据隐私和安全管理，并防止信息泄漏和滥用；

2）加强完整的监督和评估，制定清晰，具体和操作的标准规则，并确保操作程序和服务内容符合法规；

3）建立一个独立的道德委员会审查机制，以促进负责任的人工智能开发，部署和应用，并增强生成AI的安全性，解释性和问责制；

4）加强模型安全对抗测试，建立紧急钻探机制，并不断提高应对潜在攻击和欺诈的能力；

5）加快培养高级才能，从国际经验中学习，并参与制定行业标准，以促进AIGC的可持续发展。

该书还概述了金融机构使用AIGC技术的四个途径：

1）基于大型模型的一般功能，在金融客户服务领域中叠加数据和专业服务经验，以进行模型预培训并执行私有化部署；

2）从智能客户服务和智能营销场景开始，然后逐渐扩大应用程序的范围；

3）数字人员在线连接和离线服务方案，并创新传统银行的人力计算机互动模型；

4）采用SaaS付费模型并按需定制大型模型。

时代的轮子向前滚动，只会有利于公司，前方的锻造和战斗机，并且不会等待犹豫，懈怠或害怕困难的恐惧。 AIGC缺乏整个金融业

在重塑的前夕，大型模型在金融行业的应用逐渐从外围移动到核心。只有在金融数字化时代，我们才能以“谁能撞到三千英里”的勇气和行动。