“金融智能體依托行業(yè)最佳流程、最佳標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持，能夠成為專(zhuān)業(yè)水準(zhǔn)的金融代理人，因此用于低價(jià)值的勞動(dòng)密集型領(lǐng)域多少有點(diǎn)大材小用，而是更加適用于高價(jià)值的技術(shù)密集型領(lǐng)域。”1月10日下午，在四十人高級(jí)金融學(xué)院和新金融聯(lián)盟主辦的“數(shù)智銀行家2025年會(huì)暨新金融聯(lián)盟九周年慶典——數(shù)智同行·共啟新程”上，中國(guó)銀行原行長(zhǎng)李禮輝在主題演講時(shí)表示。
在李禮輝看來(lái)，金融智能體應(yīng)用需要答好三道“必答題”：一是明確應(yīng)用領(lǐng)域與法律地位；二是筑牢可靠性與經(jīng)濟(jì)性基石；三是破解數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量的瓶頸。
年會(huì)由新金融聯(lián)盟秘書(shū)長(zhǎng)、四十人高級(jí)金融學(xué)院常務(wù)副院長(zhǎng)吳雨珊主持。新金融聯(lián)盟首任理事長(zhǎng)、工商銀行原行長(zhǎng)楊凱生作精彩致辭，原中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)副主席陳文輝、國(guó)家金融監(jiān)督管理總局相關(guān)司局負(fù)責(zé)人、光大銀行副行長(zhǎng)楊兵兵也發(fā)表了主題演講。工商銀行原首席技術(shù)官呂仲濤，清華大學(xué)五道口金融學(xué)院教授、中國(guó)人民銀行參事張健華主持兩場(chǎng)圓桌對(duì)話。百余位歷屆校友、學(xué)術(shù)導(dǎo)師與聯(lián)盟理事參會(huì)并熱烈交流。
金融智能體的應(yīng)用環(huán)境
文| 李禮輝
很高興參加數(shù)智銀行家年會(huì)。這里就金融智能體的應(yīng)用環(huán)境談點(diǎn)認(rèn)識(shí)。
近年來(lái)AI前沿技術(shù)的迭代創(chuàng)新主要有三個(gè)方面。
一是從單模態(tài)(Unimodal)到多模態(tài)(Multimodal)。以前只是單一文本模態(tài)，現(xiàn)在的生成式AI大模型可以學(xué)習(xí)和理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，生成新的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，包括文本、音頻、視頻、圖像和代碼，適應(yīng)多種任務(wù)。最新的大模型具備文本、視覺(jué)、語(yǔ)音多模態(tài)組合的感知、理解、學(xué)習(xí)、模擬和交互的能力，突破文本交互的局限性。
二是從助理(AI-Assistant)到代理(AI-Agent)。以前只是AI輔助和助理，最新的具身智能體(AI-Agent)集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)工程和控制論技術(shù)，能夠培育在不同場(chǎng)景中的感知、學(xué)習(xí)、交互、行動(dòng)和決策的代理能力，甚至可以超越一般水平的生產(chǎn)力。金融智能體(Financial-Agent)應(yīng)運(yùn)而生，可以培育專(zhuān)業(yè)水準(zhǔn)的金融代理人。
三是從高能耗到低能耗。特別是DeepSeek通過(guò)算法創(chuàng)新顯著節(jié)約資源，提升有效算力，具有突破性意義。全球知名的AI集成平臺(tái)Composio從推理、數(shù)學(xué)、編程、創(chuàng)意4個(gè)維度的測(cè)試證明，DeepSeek-V3的性能與GPT-4o不分伯仲，但訓(xùn)練成本遠(yuǎn)低于GPT-4o。預(yù)期中國(guó)的科技巨頭將進(jìn)一步完善獨(dú)立自主的AI生態(tài)，拓展第三方應(yīng)用集成，開(kāi)拓高效、可靠的中國(guó)式AI發(fā)展道路。
金融智能體的應(yīng)用環(huán)境主要涉及三個(gè)維度。
第一，應(yīng)用領(lǐng)域與法律地位。
生成式AI應(yīng)用于金融業(yè)，能夠創(chuàng)造直接的商業(yè)價(jià)值。
例如，實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互可信任的擬人化，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理可信任的精確性。金融智能體已經(jīng)開(kāi)始在銀行、保險(xiǎn)、證券、基金、財(cái)富管理等金融機(jī)構(gòu)中部署，開(kāi)始替代人類(lèi)員工的部分崗位，而且AI替代正在從勞動(dòng)密集型崗位延伸到知識(shí)密集型崗位。
例如，百度的數(shù)字信貸經(jīng)理智能體撰寫(xiě)盡職調(diào)查報(bào)告，能夠無(wú)縫接入銀行的盡職調(diào)查系統(tǒng)，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行智能化邏輯校驗(yàn)與指標(biāo)分析，盡職調(diào)查報(bào)告撰寫(xiě)時(shí)長(zhǎng)由1天減少到1小時(shí)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性超過(guò)98%。
我個(gè)人認(rèn)為，金融智能體依托行業(yè)最佳流程、最佳標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持，能夠成為專(zhuān)業(yè)水準(zhǔn)的金融代理人，因此用于低價(jià)值的勞動(dòng)密集型領(lǐng)域多少有點(diǎn)大材小用，而是更加適用于高價(jià)值的技術(shù)密集型領(lǐng)域，包括市場(chǎng)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資顧問(wèn)、財(cái)富管理、量化交易、產(chǎn)品定制、內(nèi)部審計(jì)、數(shù)字員工等等。
例如，已經(jīng)投入應(yīng)用并逐步升級(jí)的智能投資顧問(wèn)擁有更大的知識(shí)面，更專(zhuān)業(yè)的分析能力，更冷靜的情緒判斷，可將投資顧問(wèn)從參差不齊的個(gè)人專(zhuān)業(yè)水平提升到整齊劃一的最佳專(zhuān)業(yè)水平，有些金融高管認(rèn)為智能投資顧問(wèn)可能替代60%以上的投資顧問(wèn)崗位。
這將逐步改變金融業(yè)的人力資源結(jié)構(gòu)：一是更多的經(jīng)營(yíng)管理崗位將匹配懂AI、懂金融的復(fù)合型人才；二是更多的專(zhuān)業(yè)性、技術(shù)性崗位將被金融智能體替代；三是更多的操作性、勞動(dòng)密集型崗位將外包給應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)提供集約化服務(wù)的企業(yè)。
金融行業(yè)、金融機(jī)構(gòu)的價(jià)值取向?qū)⒂绊慉I替代的具體速度和深度，即AI替代發(fā)生的時(shí)間節(jié)點(diǎn)、具體崗位和替代比率。這將取決于智能體的專(zhuān)業(yè)性和可靠性，取決于金融監(jiān)管對(duì)智能體的評(píng)估和審核，取決于勞動(dòng)就業(yè)觀念和政策的容納和許可。
為此必須盡早確立金融智能體的法律地位。主要是明確金融智能體的行為邊界，明確金融智能體與金融客戶的法理關(guān)系，明確金融機(jī)構(gòu)管理者的決策責(zé)任，同時(shí)建立金融智能體評(píng)估審核制度。
第二，可靠性與經(jīng)濟(jì)性。
需要注意的是，人工智能潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)缺陷尚未因AI算法創(chuàng)新而淡化。一是未能消解安全風(fēng)險(xiǎn)，攻擊者可利用技術(shù)漏洞實(shí)施數(shù)據(jù)投毒、參數(shù)竊取、惡意文件上傳和關(guān)鍵組件刪除等操作，破壞核心數(shù)據(jù)，影響模型的算法完整性和運(yùn)行穩(wěn)定性。二是未能消解技術(shù)缺陷，測(cè)試證明，最新的AI大模型仍不同程度存在模型幻覺(jué)、模型歧視、算法共振、隱私泄露等缺陷。三是未能消解解釋性難題，算法創(chuàng)新增加了模型的非線性、隨機(jī)性和不確定性，模型的解釋更加復(fù)雜，目前尚未找到一種通用、公認(rèn)的解釋方法。
金融是安全性和可信度要求近乎苛刻的行業(yè)，必須保證金融資產(chǎn)和金融數(shù)據(jù)的安全，保證金融交易和金融服務(wù)的可靠性，保證賬務(wù)處理和賬務(wù)記錄的準(zhǔn)確性。我個(gè)人認(rèn)為，中短期內(nèi)金融創(chuàng)新并不要求金融模型自身具備解決數(shù)學(xué)、編程、創(chuàng)意等復(fù)雜問(wèn)題的高超能力。金融智能體作為專(zhuān)業(yè)性的AI模型，實(shí)際應(yīng)用的基石是可信任，讓客戶信得過(guò)，讓市場(chǎng)信得過(guò)，讓政府信得過(guò)。
一是高可靠性。部署金融智能體，必須配置先進(jìn)的安全技術(shù)工具，既能抵抗惡意攻擊，又能避免偶發(fā)性安全隱患。應(yīng)該達(dá)到安全可信的基本要求：用于市場(chǎng)分析和預(yù)測(cè)，特別注意克制模型幻覺(jué)；用于客戶篩選和分層，特別注意避免模型歧視；用于量化交易和投資顧問(wèn)，特別注意防止算法共振；用于身份識(shí)別和驗(yàn)證，特別注意抵抗AI虛假；用于線上線下客戶服務(wù)，特別注意消解機(jī)器冰冷；用于憑證識(shí)別和賬務(wù)處理，特別注意達(dá)成零誤差的正確率。
二是可解釋性。具備基礎(chǔ)架構(gòu)的可解釋性，能夠展現(xiàn)基本的推理路徑和邏輯，將金融智能體的模型行為轉(zhuǎn)化為可理解的規(guī)則和可視化的過(guò)程，逐步實(shí)現(xiàn)從結(jié)果正確向過(guò)程可解釋的跨越。
三是經(jīng)濟(jì)性。用海量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練行業(yè)級(jí)金融模型并持續(xù)調(diào)優(yōu)，再根據(jù)不同需求調(diào)適差異化應(yīng)用，定制企業(yè)級(jí)金融模型，可有效降低模型開(kāi)發(fā)的邊際成本，擴(kuò)展模型的應(yīng)用范圍，提高投入產(chǎn)出比。
四是合規(guī)性。智能金融創(chuàng)新是從根本上改革體制，重構(gòu)流程，再造底層系統(tǒng)。在智能金融治理上，過(guò)于嚴(yán)苛的監(jiān)管可能抑制技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，應(yīng)該剛?cè)岵?jì)，引導(dǎo)創(chuàng)新。一是“高中初小”原則。“高”是占領(lǐng)技術(shù)高地，“中”是全球領(lǐng)先的中國(guó)方案，“初”是有能力把風(fēng)險(xiǎn)消滅在萌芽狀態(tài)，“小”是實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)概率和風(fēng)險(xiǎn)成本最小化。二是價(jià)值共生生態(tài)。支持有實(shí)力的科技企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)深度合作，實(shí)現(xiàn)技術(shù)協(xié)同，領(lǐng)軍開(kāi)發(fā)行業(yè)級(jí)金融模型和金融智能體，為中小金融機(jī)構(gòu)提供企業(yè)級(jí)金融模型及軟件服務(wù)。促進(jìn)金融與制造業(yè)、金融與服務(wù)業(yè)、金融與政務(wù)、金融與民生共建場(chǎng)景，共享資源，共創(chuàng)價(jià)值。
第三，數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量。
金融是數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，數(shù)據(jù)環(huán)境是首要的智能金融生態(tài)環(huán)境。
就全國(guó)來(lái)說(shuō)，當(dāng)前數(shù)據(jù)共享仍存在三大短板。一是公共數(shù)據(jù)局部行政分割。涉及居民和企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，分散在不同的局域系統(tǒng)中，共享程度不夠高。二是非公共數(shù)據(jù)局部流通不暢。全國(guó)移動(dòng)支付用戶超過(guò)9億，數(shù)字化支付成為主要的數(shù)據(jù)入口，但數(shù)據(jù)大戶與金融機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)共享尚未達(dá)成成熟的模式。三是行為數(shù)據(jù)集開(kāi)發(fā)應(yīng)用不足�？蛻舢�(huà)像所需的用戶行為數(shù)據(jù)分散在不同局域未形成關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集，行為數(shù)據(jù)的金融應(yīng)用仍存在較大局限。
數(shù)據(jù)共享既要擴(kuò)大數(shù)量，也要提高質(zhì)量。
一是公共數(shù)據(jù)開(kāi)放共享，著力解決公共數(shù)據(jù)行政分割的問(wèn)題。公共數(shù)據(jù)按照“原始數(shù)據(jù)不出域、數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”的要求，以模型、核驗(yàn)等產(chǎn)品和服務(wù)的形式向社會(huì)提供，加大供給使用范圍。政府建立數(shù)據(jù)平臺(tái)，打破數(shù)據(jù)孤島。例如，上海、浙江、福建、深圳等省市制訂數(shù)據(jù)共享的地方性法規(guī)，組建大數(shù)據(jù)企業(yè)，整合行政數(shù)據(jù)資源，建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，提供一體化、一站式的數(shù)據(jù)服務(wù)。
二是非公共數(shù)據(jù)共同使用，著力解決個(gè)人數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)流通不暢的問(wèn)題。創(chuàng)新技術(shù)手段，推動(dòng)私密信息匿名化處理，保護(hù)個(gè)人隱私和企業(yè)秘密。推進(jìn)非公共數(shù)據(jù)按市場(chǎng)化方式“共同使用、共享收益”的新模式，支持金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)、物流企業(yè)、數(shù)據(jù)加工企業(yè)、征信機(jī)構(gòu)、行政部門(mén)、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)等“數(shù)據(jù)大戶”建立市場(chǎng)化的數(shù)據(jù)分享機(jī)制，為智能金融提供數(shù)據(jù)支持。
三是建設(shè)專(zhuān)業(yè)化的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)庫(kù)，著力解決數(shù)據(jù)分散、數(shù)據(jù)質(zhì)量低的問(wèn)題。從相互關(guān)聯(lián)的五個(gè)維度，建設(shè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融數(shù)據(jù)庫(kù)：1.足夠數(shù)量的公共數(shù)據(jù)和非公共數(shù)據(jù)；2.結(jié)構(gòu)完整的交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)；3.質(zhì)量達(dá)標(biāo)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；4.統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確的周期性數(shù)據(jù)和即期數(shù)據(jù)；5.專(zhuān)業(yè)細(xì)分的多維度數(shù)據(jù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)。建立集中統(tǒng)一、互聯(lián)互通的數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)。一家互聯(lián)網(wǎng)大廠正在策劃牽頭興建金融業(yè)一體化數(shù)據(jù)庫(kù)，這是具有現(xiàn)實(shí)需求和深遠(yuǎn)意義的“德政工程”。
我們對(duì)金融智能體的創(chuàng)新發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用充滿期待，也充滿信心。
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