对金融而言，人工智能不是‘艺术’，而是‘道’。

金融服务模式正在重塑，大数据、云计算、人工智能和区块链的迭代发展。4月23日，来自多家银行的科技部门领导在上海金融业联合会、华东师范大学长三角金融科技研究院联合主办的“2024长三角金融科技30人论坛”上分享了他们在金融科技方面的实践，以及以大模型为代表的人工智能技术在金融领域的应用。总的来说，目前人工智能技术在金融领域的应用还比较广泛，还处于研究与实践相结合的阶段。

金融服务模式正在重塑，大数据、云计算、人工智能和区块链的迭代发展。

上海金融业联合会秘书长屠友富表示，目前，金融技术正在不断优化金融全渠道个性化智能平台，使金融服务更加普遍、快捷。金融与技术的紧密结合，促使金融业能够实现对实体经济需求的准确对接，在经济发展的关键领域和薄弱点上配置得更加高效和准确。

兴业总行金融科技研究院负责人李峰在分享中表示，自2023年以来，金融领域大模型智能客服、文本审批、营销风险控制的应用浪潮一直在上升。

中国工商银行上海分行金融科技部副总经理陈浩结合实际工作介绍，当人工智能与银行业务紧密结合并应用于深度契合的场景时，就会显示出活力。比如前几年银行推出的“云贷款”，结合电子证照的功能，工行可以在客户给工行相应授权后获取客户的相关证件信息。客户避免了经营银行的过程，人工智能在这个应用场景中的反响非常好。

另外，人工智能技术在一些普惠产品中也得到了广泛的应用，比如根据企业的税务信息计算企业的贷款额度等等。

然而，银行业人士也普遍反映，目前，人工智能技术更多地用于提高银行内部运营的效率。李峰表示，“从场景的应用来看，每一个场景都需要细化大模型，并与传统技术相结合，形成投资研究和营销决策的风险控制管理，无论是在银行零售、公共账户、金融体系还是风险等业务范围内。”

陈浩透露，银行在使用新技术方面比较谨慎，很多人工智能技术在早期就被应用于内部管理系统。比如人脸识别技术最早应用于访客，目前客户经理的电子问答领域更多使用大语言模型，比如回答“外国人或者外国人的卡丢了怎么办，需要远程授权哪些材料”等问题。"大模型最初的回答更多的是精确的废话，因此需要在内部进行试点，技术成熟后逐步对外宣传。”陈浩介绍说。

此外，如果在实际业务中应用大模型等人工智能技术，也会出现一些实际问题。比如银行根据企业的税务信息用人工智能技术计算贷款额度，发现在工作流程中与客户经理自己评估额度的效果是一样的。对于客户经理来说，系统计算额度不仅效率低下，而且风险难以控制，无法推广。

中国银行上海分行信息科技部副总经理陆培尔表示，在实践中，目前无法直接授信大语言模型或AI服务。“如果贷款直接在网上批准，一旦出现坏账和风险，谁来承担？这个问题肯定需要有相应的工作职责。“陆培尔说，他们现在主要使用大模型或其他人工智能技术来帮助他们，包括普惠金融的客户经理使用人工智能来帮助他们做报告，并搜索智能问答服务和规章制度。

对此，华东师范大学长三角金融科技研究院首席科技官李奕涛表示，“当一个重要的新事物出现时，我们不应该高估它的短期功能，但我们绝不应该低估它未来的价值。目前，金融科技仍处于研究与实践相结合的阶段。”

人工智能是一种‘道’，而非‘术’，今天我们必须认识到。“李奕涛表示，长期以来，银行对智能化的理解和要求主要停留在以控制管理为代表的需求上，如操作效率、组织结构连接、组织结构流程串联、上下级审查审查等。技术通常是一种方法，在实际应用中非常有限。然而，在李奕涛看来，人工智能的发展使银行能够从完全不同的角度建立一个新的业务生态，即以信息驱动稳定地发展客户价值。

“未来银行和传统银行最大的区别在于，前者的收入来自增长收入，有实力识别市场的增长和增长背后的风险来源。就数据驱动业务而言，包括跨越全时空动态意义在内的个性化、定制化金融需求的风险管理将成为可能。“李奕涛认为，对于银行来说，拥抱人工智能不再需要从部门的实际需求出发，而是需要能够产生一个标准的数据处理，或者一个可以服务于人工智能的新兴平台，由数据驱动产生的无缝连接平台，而不是以柜台操作或事后审查为需求来源。

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