5月29日，北京市海淀區人民政府、北京市西城區人民政府、清華大學五道口金融學院主辦2023中關村論壇“金融科技論壇”。清華大學金融科技研究院副院長魏晨陽主持了圓桌對話“增量博弈到存量博弈，金融業如何提質增效”。對話嘉賓中國銀行軟件中心副總經理康鈞偉、北京銀行首席信息官龔偉華、中電金信常務副總經理馮明剛、度小滿首席技術官許冬亮、華控清交董事長張旭東圍繞圓桌主題，對金融科技分享了不同的觀點。

會后，魏晨陽接受了財聯社的采訪。他表示打造垂直領域的人工智能大模型，關鍵是數據投喂。訓練過程、時長、效率大同小異，數據質量決定了模型的訓練結果。同時，他提示人工智能可能存在“偏見”，如何設計“負責任的AI”是當前全球多方共同面臨的棘手問題。

高水平人工智能垂直模型的關鍵是數據投喂

財聯社：去年以來，由ChatGPT引發的關于人工智能的關注熱度持續不減，我們說了很多年的數字技術也好，以ChatGPT為代表的人工智能技術也好，在金融領域如何應用？

魏晨陽：ChatGPT本身是大語言模型的一個突破，提供了非常強有力的工具。與以前相比，這個工具具備了推理能力、生成能力。不僅可以深度梳理和分析數據，還可以通過強大的推理和生成能力，與人的交互使層層遞進的學習、分析、設計、創作成為現實。它的應用場景很廣，包括語音對話，文字圖像生成等。對于金融領域，應用場景也非常廣泛。比如研究環節，股票分析師從分析信息到形成報告的全過程中，這類工具可以高效進行信息梳理、圖標生成及簡單展示等重復性工作，極大地解放勞動力，實現巨大的效率提升。最近阿里達摩院和新加坡南洋理工大學針對ChatGPT在金融行業數據風險工作進行評估，得出初步結論：從工作效果看，GPT-4的表現在大多數指標上差不多相當于6年工作經驗的分析師水平；從工作效率看，是肉眼可見的巨大提升。在營銷環節，利用人工智能的強大交互能力，通過文字、語音、圖像等形式精準觸達客戶，避免了客戶經理大量的人力勞動，是一個巨大的效益效率的提升。在風控環節，ChatGPT的強大梳理、推理能力，提供了連續掃描和搜索風險信號的有效工具，而且可以7*24小時不間斷。這種工作的高效性、觸達的準確性、模型的全面性，確實是一個人力難以企及的。在交易環節應用更是廣泛。在ChatGPT出現前，人工智能已經非常廣泛地應用于量化交易。ChatGPT體現的新一代人工智能的能力將前所未有地提升交易的速度、效率、精準，包括量化交易的適應性、發現信號的效率以及生成交易策略的及時性等。

財聯社：剛才您舉例說了新加坡的研究報告，我們國內金融領域是否產生了您認為比較有代表性的高水平大模型？

魏晨陽：我覺得目前在各家大力探索，好的例子包括清華唐杰老師的團隊成果、百度等大廠的進展?，F在大家很關注的一點，是在泛的大語言模型的基座上，開發細分領域的類似“行業GPT”的工具。包括ChatGPT也是一個非常泛的通識的大語言模型。我前段時間在美國硅谷，有的基金告訴我，三個月看了三四百個新項目，都是基于ChatGPT大語言模型的基座，去開發某個細分賽道的行業模型。這需要好的數據去喂、也就是去訓練模型，才能得到高質量的模型。雖然行業細分賽道的模型還在涌現的初始階段，但是行業普遍有這個共識，這是好的也是必然的發展方向。訓練的關鍵因素是數據質量。數據的質量、代表性、維度越好，訓練出來的模型質量越高。專業領域的推理能力需要很多專業數據的訓練。在醫療領域，美國已經有非常不錯的垂直模型出現。例如，通過喂大量的高質量的醫療領域數據，讓人工智能具備良好的診斷能力或者制藥配方能力。

“負責任的AI”意味著安全、公平、可持續、普惠

財聯社：新技術的出現往往伴隨著新風險，金融科技創新和安全的邊界應如何把握？

魏晨陽：圓桌上也討論到安全問題。安全涉及消費者保護、信息泄露、黑客攻擊等，甚至人工智能可能失控，畢竟是個黑匣子。黑匣子意味著人工智能的某些選擇可能是有一定偏見的，比如按照企業的某種偏好去挑選客戶。從消費者保護的角度來看，這種偏見是很大的問題。

現在行業內已經意識到這個問題，現在歐美的監管和一些行業大廠在聯合討論“負責任的AI”。目前題目非常明確，但是“負責任”如何界定需要深度探討。我認為從國內角度出發，“負責任”意味著安全、公平、可持續、普惠，要求非常高。美國監管部門提出一個初步思路，認為“負責任的AI”至少要包括“可解釋”這個標準。對于ChatGPT這類1750億的參數的模型，很難界定什么是可解釋，什么是不可解釋。但是從治理的角度，如果它不可解釋的，就永遠存在失控的風險。所以這對全球的治理來講都是一個很大的新問題。雖然現在對于界定“負責任的AI”尚未形成共識，但是大家都意識到這可能是比ChatGPT更新迭代到GPT-5、GPT-6更嚴峻更迫切的問題。

財聯社：您在圓桌對話環節說，數字化轉型要安全、可持續和有溫度。如何理解“有溫度”？能否把“有溫度”理解為“負責任”的一種表現？

魏晨陽：“有溫度”首先意味著公平，不能讓一個人覺得被歧視。另外，現在大家地越來越重視產品或者服務的使用體驗，“有溫度”意味著能夠更好、更精確甚至超前觸達用戶需求。既然人工智能有智慧，通過與人的交互，積累越來越多的數據，很可能可以對人類需求做有效的預判和提前觸達?？梢园讶斯ぶ悄茴惐瘸梢粋€貼心的客戶經理，能夠想人所想、急人所急，甚至想人所未想、急人所未急。

財聯社：現在有一個概念是數字普惠金融，和您講的“負責任”、“公平”、“有溫度”高度契合。您能否科普一下數字普惠金融？

魏晨陽：數字普惠金融可以從兩方面理解。一是廣泛的觸達所有人。以前信息溝通不發達，很多偏遠山區的人沒有機會了解很多產品和服務，機構也觸達不到這些客戶?，F在人手一部手機，移動端提供廣泛的觸達機會，從而可以針對更廣泛的對象設計更多產品。二是公平地觸達。設計產品時避免人工智能模型的偏見。在做模型的時候，如果設定的目標函數或者約束條件忽略了某些因素，最終的模型可能會產生偏見。比如一個小額貸款項目，雖然偏遠山區的人群收入足夠負擔小額貸款，但如果模型更傾向于掙錢多、家庭財產多可以承受更高貸款額度的申請人，而忽視了可能在遙遠貧窮的地方的那些人有能力承擔、且更需要一筆額度小很多（意味著銀行可能要少賺點），這也許背離了小額貸款項目的本意，也在某種意義上造成了對“消費者的歧視”。這當然只是個例子。再比如，如果基于膚色、種族、性別等因素，在提供產品或服務時差別化處理，這都是消費者保護的重要考量。

財聯社：監管層應該采取什么措施避免這種偏見或者歧視？

魏晨陽：我覺得這對監管來說的確是件永遠“在路上”的事情。行業實踐總是跑得比監管快一些。監管要不停地去發現新風險、新的不良操作等苗頭，并及時調整治理框架。監管首先要提升自身的數字化能力。只有對數字化的理解有提升，才談得上使用數字化工具提升監管效率。意識不到，或者因為技術手段落后來不及發現，對于各個國家的監管來說都是需要時刻警惕的問題。

中國的金融科技發展具有先天優勢：數據積累深厚，市場需求廣闊

財聯社：中國金融科技發展它是不是有一些區域化的特征？北京地區的金融科技發展又有什么樣的特征呢？

魏晨陽：中國的金融科技發展有非常巨大的先天優勢，一是數字經濟的背景下數據的優勢非常大，二是市場需求非常大。保持這些先天優勢并持續擴大積極影響，需要從體制上治理上保證方向不跑偏、動作不走形。怎么收集、保護、分享、使用數據，要有一套系統性的規矩，也就是我們常說的數據治理。說到城市層面，每個城市有獨特的基因和功能。北京是政治中心，也是監管中心，在整個金融行業的管理方面應當發揮核心作用。在這個環節中，監管人力有限，大數據、人工智能等存在廣闊的賦能空間。此外，北京市也有一些其他定位，比如打造成為財富管理中心，人工智能在這些細分賽道也大有可為。

財聯社：說到細分賽道，養老也是熱點話題。金融機構數字化轉型如何賦能中國的養老金融體系建設？

魏晨陽：養老產業的數字化需求和空間非常大，可以從四個維度介紹。第一，醫療科技，或者說健康科技。藥物開發、康復康養、空巢老人陪伴等，都存在巨大的需求，也可以被數字賦能。比如陪護機器人，藥物開發人工智能、可穿戴設備、監控設施等。第二，保險科技。疾病由誰買單？如何避免因病致貧？數字化技術可以有針對性的對養老健康險進行設計。第三，養老財富管理。資產配置、財富規劃、收益測算等天然就存在數字化的空間。第四，養老地產。無論高端養老設施還是普通社區，社區的數字化管理，智能化設備如醫療機器人等、都是提升養老地產的品質和能力的重要考量。

責任編輯：王超