【金融机构】以大模型赋能科技金融

　　近年来，大模型成为 人工智能 领域的前沿技术。大模型在金融领域的应用，有望提升金融领域的数字化、智能化能级，但也面临诸多安全挑战。除大模型普遍面临的幻觉风险外，金融领域还应特别关注大模型的隐私风险、可解释性和可溯源性等。

　　关键技术与应用场景

　　大模型特指使用大量数据和复杂算法训练的大规模机器学习模型。一个完整的金融大模型构建和应用流程包含：从数据收集和处理开始，通过领域适配训练使模型理解金融语境，通过性能优化确保模型的实用性和高效性，处理幻觉问题以提升事实性，最终实现复杂推理的能力。

　　金融数据收集与梳理主要涉及预训练数据、指令数据和安全数据三种主要类别数据的收集和梳理。预训练数据负责为模型输送必要的语境认知、语言结构理解和广泛的知识背景；指令数据使 人工智能 模型适应金融领域的专业性和复杂性，增强对金融术语、计算、规范的领会与应用能力；安全数据为大模型提供安全底线，不能表达不符合金融、人道价值观的问题，也不能出现频繁拒答的情景。

　　金融领域适配与参数微调旨在提升大模型在金融任务中的精确性和合规性。通过微调，使大模型在掌握通用知识的条件上进一步学习金融任务的特定细节，以满足金融领域的高标准和相关法规要求，从而增强信任度、降低风险、提高效率。

　　通过大模型推理，训练好的模型可以对新输入数据进行理解、总结、生成及预测的过程。由于金融领域的行业特殊性，推理速度和效率非常重要。为优化内存使用，可利用CPU的内存条理结构。以往的静态批处理限制了吞吐量，因而需要引入动态批处理和连续批处理技术来提高效率。

　　至于幻觉问题与缓解策略，幻觉问题通常可分为事实性幻觉和忠实性幻觉，分别指大模型生成内容与现实事实不符、回答与用户意图不一样。缓解事实性幻觉的策略包含使用高质量数据集、老实导向的微调、强化学习和对照解码等方法；缓解忠实性幻觉的策略包含思维链技术和上下文预训练结合检索增强，以增强模型的理论连贯性及对上下文的领会。

　　当前，金融大模型正深入风险管理、客户服务、投资决策等多个方面，助力提高金融服务的效率和质量。

　　风险管理：金融领域的本质是风险管理。大模型通过分析历史交易数据、市场趋势、客户行为等，可积极预测和识别潜在的金融风险，帮助金融机构及时发现市场异常波动，并为金融机构提供更为精准的危险评估，预防系统性金融风险。

　　投资决策：大模型在投资领域的应用主要体现在量化交易和资产管理上。一方面，利用大模型分析历史交易数据、宏观经济指标和市场情绪，构建高效的投资组合和交易策略；另一方面，处理高维度数据，识别复杂市场模式，为投资者提供基于数据驱动的决策支持。

　　客户服务：大模型通过自然语言处理技术，可以理解客户的问题并提供即时、准确的回答，实现提供24小时不间断的顾客咨询服务。同时，通过分析客户的交易记录和偏好，为客户提供个性化的金融产品和服务，努力实现精准营销和客户关系管理。

　　反欺诈：通过大模型分析交易模式和行为特征，有效识别、预防非法交易活动，分析交易模式、用户行为等，从海量交易数据中迅速识别异常行为和坑骗行为，助力维护金融市场的稳定和安全和金融机构和客户的钱财安全。

　　安全挑战与前瞻建议

　　金融大模型的安全性是确保金融市场稳定和健康发展的基石。金融大模型面临的安全问题主要聚焦在以下几个方面：

　　一是幻觉问题。幻觉问题的出现可能造成模型基于不准确、不完整的信息作出决策，从而发生严峻的后果，如错误的危险评估、市场预测失误和不良的投资选择。

　　二是 数据安全 。大模型的练习和应用需要大量数据支持，往往涉及客户的隐私信息。在利用大模型进行数据分析和处理时，务必严格遵守相关法律法规，确保客户信息的安全性和保密性。这不仅关系客户的切身利益，也是金融机构信誉和稳健经营的重要保障。

　　三是模型可解释性。金融大模型虽然预测能力强，但内部决策逻辑不透明，可能造成金融市场监管难题的发生。要确保模型决策过程的可追溯、可解释，确保金融机构的决策过程具有严谨性、合规性和公正性。

　　四是模型偏见。大模型在训练进程中可能会因为数据集偏差而发生偏见。假如不加以控制和纠正，可能会造成部分群体受到不公平对待，从而影响金融市场的公正性和效率。

　　五是系统安全。金融大模型的应用依赖于复杂的信息系统，承载大量的敏感、隐私数据集和关键业务流程，可能成为黑客攻击的目标。要重视加强系统安全防护安全措施，确保大模型不被恶意篡改或破坏。

　　金融大模型及其应用对整个金融生态系统会发生长远影响，并塑造将来的金融格局。为了金融大模型和科技金融的健康发展，有必要实施更具前瞻性的举措。

　　第壹，推动金融领域数字化转型。金融大模型是金融科技的重要组成部分。监管机构和行业协会应制定相应的政策和标准，引导金融机构合理利用大模型技术，增进金融服务的现代化、智能化。

　　第贰，构建开放的金融科技创新生态。鼓励金融机构、科技公司、研究机构之间展开合作与交流，共同推动金融大模型技术的研发和应用；通过建立开放的平台和共享机制，增进知识流通和技术扩散，提高整个行业的创新能力和竞争力。

　　第叁，强化金融安全和稳定性。监管机构需巩固对金融科技的监察管理，确保金融全面的安全和稳定，包含对大模型的危险评估、数据保护、反欺诈和反洗钱等方面的监察管理，和对金融科技发展趋势的监测和研究。

　　第四，增进金融普惠和社会责任。金融机构应利用大模型技术提高金融服务的普及率和可及性，确保金融科技发展惠及更广泛的社会群体，逐渐消除数字鸿沟。

　　第五，培养跨界人才和领导力。金融大模型的应用需要金融知识、技术能力和创新思维的结合。教育机构和行业协会应加强对金融科技人才的培养，助力提升科技素养和战略眼光。

　　第六，推动国际合作。金融大模型的发展不仅是国内事务，也具有全球性影响。各国监管机构和国际组织应加强合作，增进全球金融市场的健康发展。

　　第七，平衡创新与风险。在推动金融大模型创新的同时，监管机构和金融机构应平衡技术创新和风险管理，建立有效的危险控制机制和应急响应体系，以防范系统性金融风险。

　　另外，还应重视伦理道德的约束和规范，确保大模型应用符合伦理道德标准，避免算法歧视、数据滥用等诸多问题。

　　（作者分别为上海财经大学信息管理与工程学院院长、教授，计算经济交叉科学教育部重点实验室特聘研究员）