中央金融工作會議將數字金融確定為五篇大文章之一,中國人民銀行等七部門印發《推動數字金融高質量發展行動方案》。對金融機構而言,做好數字金融大文章,重要著力點是加快并深化數字化轉型。毫無疑問,數字化轉型不是中小銀行的選擇題,而是必答題和搶答題。那么,DeepSeek等大模型出現,中小銀行將可能在數字化轉型中跨越技術鴻溝、實現彎道超車嗎?
周小川曾說過,“金融業是半個IT行業“,金融數字化一直走在前列。2022年11月,OpenAI推出的對話式通用人工智能工具ChatGPT正式上線,人工智能技術發展邁入新階段。目前,生成式人工智能(GAI)大模型已經成為銀行業關注焦點。金融行業擁有大量用戶群體,積累了海量數據,是大模型應用的優質場景??傮w而言,大模型應用將加速銀行業數字化轉型,提高數字金融發展效率和質量,是銀行業高度重視的發展方向。
而今年橫空出世的DeepSeek融合多模態數據處理、知識圖譜構建、智能決策引擎,特別是開源生態、低算力消耗帶來的低成本優勢,部署應用更具靈活性,更適配中小銀行實際,將可能降低中小銀行應用大模型的門檻和成本。目前,已有部分中小銀行搶先入局,基于DeepSeek開源框架整合內外部數據,開發信貸風控模型。預計下一階段,DeepSeek在信息收集處理、反欺詐識別、信貸風控、客戶服務等領域有著廣闊的應用前景??傮w而言,中小銀行應從本行實際出發,有的放矢運用以大模型所代表的生成式人工智能,持續創新產品服務,不斷提升用戶體驗。從這個意義上講,大模型不但將成為中小銀行的數字化勞動力,還將可能加快中小銀行數字化轉型,推動數字金融高質量發展。
但同時要看到,部署應用DeepSeek等大模型,對中小銀行來說并非“一招鮮”,更難以“一鍵復制”。這主要是因為:第一,DeepSeek是通用的大模型,盡管商業應用免費,但中小銀行接入應用還需要進行本地化部署,每年還有不低的維護成本;第二,DeepSeek盡管擅長處理復雜任務,但在銀行真實業務場景下,難以完全達到對數據收集準確性、客戶服務個性化等高要求;第三,部署應用DeepSeek、加快數字化轉型,需要銀行從戰略、技術、人才等多方面完善配套,而這些恰恰是中小銀行的短板。
更重要的是,對所有金融機構而言,在數字技術創新不斷涌現的背景下,如何實現擁抱技術進步和確保金融穩定與安全的平衡是一大挑戰。人工智能在金融領域的巨大發展前景,為塑造產業新業態打開大門,有望形成新質生產力。同時必須看到,大模型等加快應用可能產生隱私權、著作權等多方面問題。金融機構在應用大模型過程中,應將強化數據信息安全和隱私權保護的理念內化于血液中,以最嚴格的標準和最嚴密的措施確保數據信息和隱私安全。
未來已來!包括城商行、農商行等中小銀行在內的銀行業,的確應該密切關注新技術帶來的機遇與挑戰,持續加強與行業內外的交流合作。但中小銀行董事會、高管層要切忌急功近利,杜絕“數字化焦慮”,不盲目追求新熱點和高技術,而是應從自身資源稟賦出發,聚焦發展方向和業務重點,走出一條差異化、特色化的數字化轉型之路。特別是在科技投入方面不能“撒胡椒面”,需要聚焦重點業務需求和戰略業務發展需要,提高投入產出比,穩步提高數字化、智能化水平。
(董希淼系招聯首席研究員、上海金融與發展實驗室副主任)
責任編輯:王煊
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