林建明:AI新质生产力重塑金融业

林建明:AI新质生产力重塑金融业
2024年09月13日 15:12 睿见Economy

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专题:第六届中国金融科技论坛

  2024年服贸会专题活动之一——“第六届中国金融科技论坛”9月12日-13日在北京举行,主题为:科技赋能——金融业数字化转型与应用。萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼CEO林建明出席并演讲。

  林建明表示,金融是特殊的生产性服务业,关乎有效资源配置。金融科技又是数字智能的重要生产力领域。AIGC特别擅长在专业知识密集、业务流程复杂、数据驱动领域展露拳脚。

  从艾瑞咨询《2024年中国金融科技(FinTech)行业发展洞察报告》中可以看出,前沿技术的迭代升级与金融机构数智化转型进程的逐步推进,国内金融机构对于金融科技的投入规模逐年递增,2019年增幅一度高达21%,整体规模突破2200亿元。伴随着前沿科技应用的逐步成熟,未来国内金融科技市场于2027年将超过5800亿元。金融机构在数智化转型过程中,AI面对海量应用基础和作用域。AIGC集成的AI应用,在生产效率、应用效果和服务体验三方面,会有良好的实践意义和效果。目前AIGC在金融业还在探索应用中,萨摩耶云科技集团也有幸身处其中。

  林建明认为,AIGC在金融领域的应用潜力巨大,正引领着人机协作模式的革新,开辟出前所未有的篇章。不过,他也指出,探索中也存在着知识产权、算法歧视、道德伦理等风险挑战,以及巨大的投入开支和商业考量。

  以下为演讲实录:

  各位领导、各位嘉宾,大家下午好,今天已经是我第三次参加服贸会了,很开心能见到各位新老朋友。我是萨摩耶云科技集团的林建明,我们公司是一家以人工智能、大数据、移动互联、云计算等核心技术为支撑,专注于独立云服务科技解决方案的公司,长期以来深耕金融科技领域。今天,我演讲的主题是“AI赋能金融:探索智能时代下的新质生产力”,和大家共同交流探讨AIGC为代表的人工智能浪潮如何作为一股强大的新质生产力,提升打造金融科技行业的生产性服务能力。

  AI渗透到我们生活和工作中,大家聊的比较多的是AI怎么样替代人类工作,更多是一些劳动密集型的工作,包括一些客服,也包括自动驾驶等。但上个月有一个案例引起我们的注意,有一个“AI科学家”诞生了,替换的是号称人类最高智慧群体的科学家们的工作,他们的科研工作,都已经有AI帮他们去做了,这就是日本一家公司Sakana AI与牛津大学、哥伦比亚大学学者合作研发的“AI科学家”。它能够独立完成科学研究的全过程,包括创意生成、代码编写、实验执行、结果总结和论文撰写。创意生成阶段,该系统基于现有主题的起始代码模板进行头脑风暴,并在语义学者数据库中搜索以确保原创性。实验迭代过程中,系统自主编写代码、执行实验,并制作可视化图表,对结果进行分析。论文撰写阶段,系统按照标准机器学习会议论文的风格,撰写进展报告,还会自主使用语义学者数据库搜索并引用相关文献。更为关键的是自动化论文评审环节,Sakana AI 开发了自动审稿人系统,能够以接近人类的准确度评估生成的论文。生成的评审意见既可用于改进项目,也可作为对后续构思的反馈。这意味着,可形成持续的反馈循环,实现了一个闭环的科研生态系统。在这样一套全自动科研体系下,“AI科学家”可以在一周内产生数百篇中等质量的论文。根据自动审稿系统的评估,个别论文质量甚至可达顶级机器学习会议的接受门槛。

  人工智能孜孜不倦的向工业和科学的核心,深刻而广泛地渗透应用,成为新质生产力的关键有机成分。人工智能正迎来第四次浪潮,迅猛而陡峭。然而其开端也仅仅是不到60年前的事情。

  第一次浪潮:萌芽期。1956年夏天,美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能研讨会,被认为是人工智能诞生的标志。达特茅斯会议之后,大量AI程序和创新研究涌现,尝试实现AI应用。比如1966年,世界上第一个聊天机器人伊丽莎(Eliza)发布,它是由‌麻省理工学院创建。伊丽莎能够模拟‌心理治疗师与患者之间的对话,尽管它只能提供有限的响应,但它开启了人们对于机器能否模仿人类交流的想象。

  第二次浪潮:发展期。上世纪80年代应用兴起。1980年,机器学习研究已在全世界兴起。1981年,第一本机器人学课本,标志着机器人学科走向成熟。1982年,《视觉计算理论》书中提出计算机视觉的概念,并构建系统的视觉理论,对认知科学也产生了很深远的影响等。以及1982年,霍普菲尔德网络出现,这是最早的RNN的雏形。霍普菲尔德神经网络模型的出现振奋了神经网络领域,在人工智能的机器学习、联想记忆、模式识别、优化计算、VLSI和光学设备的并行实现等方面有着广泛应用。

  第三次浪潮:突破期。2006年,杰弗里·辛顿以及他的学生鲁斯兰:萨拉赫丁诺夫正式提出了深度学习的概念,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,它的本质是使用多个隐藏层网络结构,通过大量的向量计算,学习数据内在信息的高阶表示。深度学习助力语音识别、图像和视频处理等AI应用逐渐渗透到各行各业。

  这一时期的典型应用是阿尔法狗(AlphaGo)。2016年,阿尔法狗与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜;2016年末2017年初,该程序在中国棋类网站上以“大师”(Master)为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩;2017年,在中国乌镇围棋峰会上,它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3比0的总比分获胜。阿尔法GO被围棋界公认围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。

  当前,人工智能已进入到了第四次浪潮“AIGC时代”, 这个时期的典型代表是ChatGPT,它是由OpenAI公司开发的先进聊天机器人,不仅能够回答各种问题、提供信息和建议,还能根据对话的上下文进行互动,生成连贯、有逻辑性的回复。它的出现为用户提供了更加便捷、高效的信息获取和交流方式。AIGC的本质是逻辑和推理能力,通过打破预定义规则的局限性,实现快速、便捷、智慧输出多模态数字内容,具备超越人类的创造能力。AIGC提升了AI的融合交付能力,引领智能技术进入新智慧时代。

  金融是特殊的生产性服务业,关乎有效资源配置。金融科技又是数字智能的重要生产力领域。AIGC特别擅长在专业知识密集、业务流程复杂、数据驱动领域展露拳脚。从艾瑞咨询《2024年中国金融科技(FinTech)行业发展洞察报告》中可以看出,前沿技术的迭代升级与金融机构数智化转型进程的逐步推进,国内金融机构对于金融科技的投入规模逐年递增,2019年增幅一度高达21%,整体规模突破2200亿元。伴随着前沿科技应用的逐步成熟,未来国内金融科技市场于2027年将超过5800亿元。金融机构在数智化转型过程中,AI面对海量应用基础和作用域。AIGC集成的AI应用,在生产效率、应用效果和服务体验三方面,会有良好的实践意义和效果。目前AIGC在金融业还在探索应用中,萨摩耶云科技集团也有幸身处其中。

  以AIGC提高生产效率为例。如大家所知,数据是金融智能决策的核心生产要素,金融需要的数据包括风险类数据、市场类数据等。我们通过AIGC等技术,将非结构数据结构化,并且内容化。比如通过Embedding,开发人员输入自然语言文本,模型会将其转换为向量表示,也就是计算机可以读懂的表示,以便进行各种自然语言处理任务,如文本分类、情感分析、实体识别等。该接口将原本无法处理的非结构化信息结构化,而且这种结构经过了语义表达,可以大大简化自然语言处理应用的开发和部署,提高效率和准确性。那么,在风控建模领域,我们就充分利用了 AIGC的Embedding接口,尤其是在处理客户与客服的对话内容时,我们通过 Embedding对客户在对话中的内容进行向量化解码,以捕捉客户语义、沟通礼貌程度等客户综合素质方面的信息,并将这些信息应用到模型运行平台及训练平台,这样的处理不仅能够丰富模型的特征变量,而且能够更全面地了解客户,提高风控建模的效果。

  以AIGC提升应用效果为例。金融交易愈加便利,欺诈风险也在滋生。AIGC在提升欺诈质检方面能够发挥一定的积极作用。仍以Embedding为例,在风控反欺诈上,日常客服在接待客户过程中,同一个客户,在沟通对话过程中,“看起来像变了个人”,以前我们能识别出客户的表意,现在不仅能识别出客户的表意,还能识别出客户的专业程度,甚至可以猜测对方的职业,感受情绪等等。针对此种场景,我们可以通过Embedding接口建立反欺诈模型,量化欺诈风险,根据风险量化的情况,将风控策略进行升级。目前,我们尝试将AIGC技术与现有的反欺诈自研产品猎户座、Hunter反欺诈系统、生物识别等产品结合,与金融机构一起,打造一个“察言观色”“火眼金睛”的反欺诈模型,化险于“笑谈”。

  以AIGC优化服务体验为例。在客户运营场景里,我们常见的状况比如客户在APP咨询的时候经常有些表述不完整、或者隐藏了一些内容。这对我们准确理解客户意图,为他们提供更好服务造成了一定困扰。为了解决这个问题,我们尝试利用AIGC的Completions来预测并补全客户未说完的话。通过将客户的上下文信息作为输入,Completions可以生成完整的句子或段落,从而更好地理解客户的意图和需求。举个例子,假设客户在APP上咨询时只写了一部分问题,而没有写完。我们可以调用Completions API,根据客户已经输入的信息,预测并补全客户未说完的问题,使我们能够更准确地理解客户的需求。如图展示“我家里有一些事情,小孩要交学费”,客户想表述的内容可能是“我想借款,如何申请”。Completions使我们能够更好地了解客户,通过获取隐藏信息,提高对客户需求的准确理解,从而提升客户服务的满意度,这种应用可以让客户运营更加智能、高效。

  AIGC在金融领域的应用潜力巨大,正引领着人机协作模式的革新,开辟出前所未有的篇章。然而,不可否认的是,探索中也存在着知识产权、算法歧视、道德伦理等风险挑战,以及巨大的投入开支和商业考量。例如在2023年12月27日,纽约时报向OpenAI及其投资人微软公司提起侵犯版权诉讼,指控这两家机构未经许可就采集该报数百万篇文章以训练人工智能。成为全世界首个AI平台被大型媒体起诉侵犯版权的案例。纽约时报认为OpenAI和微软进行的非法知识数据采集和传播行为损害了该报获得订阅、版权许可、广告和其他附带收入的能力,造成的损失高达数十亿美元。明确要求销毁任何相关的AI模型和训练数据。无独有偶同一时间,准备涉足AI平台的苹果公司宣布与NBC(美国全国广播公司)等多家传媒集团达成协议,以付费形式获得采集后者所属报刊、电视和其他出版物知识内容的授权,金额高达5000万美元。新技术、新机制、新范式。萨摩耶云科技集团始终在辩证审视和探索AIGC的应用路径,尽可能运用可信严肃的AIGC面对科技治理的挑战,秉持构建可持续的人工智能生态。

  结合多年在金融科技的探索应用,今年年初,我本人撰写的首本AIGC在金融科技的应用书籍《AIGC重塑金融:AI大模型驱动的金融变革与实践》获得了出版。通过剖析技术原理,例举在金融科技领域的广泛实践,我们试图探究如何运用AI技术为金融业实现内外效益上的双赢。同时,也全面关注大模型的金融领域构建,在伦理和监管层面等的重要议题。这本书也荣登京东计算机“图书销量榜”“新书热卖榜”双榜TOP1,欢迎大家指正。

  人工智能发展日新月异,金融科技是数字智能的高峰。我们希望能不断提升技术实力,以科技之力,重塑金融科技新质生产力,做创新时代的攀登者。谢谢大家,以上就是我的分享。预祝本届服贸会取得圆满成功!

  新浪声明:所有会议实录均为现场速记整理,未经演讲者审阅,新浪网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述。

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责任编辑:梁斌 SF055

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