【金融科技】专访中关村互联网金融研究院院长刘勇 - 生成式AI是金融科技的下一个风口

　　4月25日至29日，2024中关村论坛年会在北京举行。本届论坛以“创新：建设更加美好的世界”为主题，上百位顶尖专家、上千名演讲嘉宾将围绕科技创新引领社会进步、民生改善、可持续发展等议题，共话开放创新，共谋发展机遇，为建设更加美好的世界贡献智慧和力量。

　　据了解，本届论坛设置了论坛会议、技术交易、成果发布、前沿大赛、配套活动5大板块，将举办近120场活动，100多个国家和地区、150余家外国政府部门和国际组织机构等受邀参会。

　　在4月29日举行的金融科技论坛上，《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）专访到中关村互联网金融研究院院长刘勇，其就科技对金融流程和效率的改变和未来生成式AI在金融领域的发展前景给出了解答。

　　科技和金融联合推动了经济社会进步和发展

　　NBD：从刚开始的触网到数字化、再到如今的金融科技，金融领域对于科技的投入和重视越来越高，金融科技在机构的探索和实践中，不断地在迭代和发展。请问您如何看待科技在金融业务中饰演的角色？科技对金融业务的效率、流程等造成了哪些推翻式的改变？

　　刘勇：科技在很大水平上为金融要素向创新聚集、改善金融要素的资源配置效率提供可能。科技与金融就像车之两轮，共同驱动经济社会进步与发展。科技与金融的有效结合，金融要素供给可以在更高水平上与科技创新的内在需求实现动态平衡，金融“脱实向虚”的现象得到有效缓解，金融服务实体经济的成果更加明显，科技创新主体的融资更加多元化、便利化和高效化。以支持创新融资为企图的金融产品和服务更加丰富，金融对创新的支撑作用更加明显。

　　首先，科技明显提升金融业务效率。通过 大数据 、 人工智能 等技术，金融机构大幅缩短传统金融业务办理时间。自动化工作流程减少了人工干预，降低了错误率，同时增强了全天候服务能力，使金融服务不受地理限制和营业时间约束。

　　其次，科技加强金融业务风险管理与合规。 大数据 分析与 人工智能 技术赋予金融机构风险识别与防控能力。通过实时监测 海量数据 ，金融机构能够精准评估客户信用、识别坑骗行为、预测市场动态，做出更准确的危险定价和信贷决策。同时，AI辅助的反洗钱系统能够高效筛查异常交易，增强合规监控。监管科技（RegTech）则助力金融机构满足日益严格的监察管理要求，自动报告、审计和合规检查，降低违规风险。

　　另外，科技优化客户服务体验。移动银行、在线交易平台、虚拟助理等数字化工具使得客户能够在任何时间、任何地点便捷地进行账户管理、投资交易、咨询查询等活动。个性化推荐、智能客服聊天 机器人 提供“7×24小时”无缝服务，增强了客户满意度。另外，开放银行API接口使得第叁方开发者能够建立集成多种金融服务的应用，进一步丰富了金融生态系统，满足消费者多元化需求。

　　NBD：如果让您给金融科技的发展来定义，您认为哪些技术、事件是金融科技发展的关键节点？

　　刘勇：金融科技（FinTech）的发展是一个持续演进的过程，其中技术进步与金融业务深度融合，创造出新的产品、服务、模式和基础设施，以提升金融服务的效率、安全性、可获得性和客户体验。

　　 大数据 与数据分析技术、 人工智能 技术极大地推动了金融科技快速发展。其中， 大数据 技术使得金融机构能够收集、整合、分析海量的内外部数据，用于风险评估、信用评级、市场营销、反欺诈等领域，极大地提升了决策的精准度和效率。 人工智能 技术被广泛应用于智能投顾、智能客服、自动化风控、智能信贷审批、反洗钱监测等，极大地提升了金融服务的智能化水平。

　　2018年， 北京市 发布《 北京市 增进金融科技发展规划（2018年—2022年）》，加速缔造具有全球影响力的金融科技创新中心；2019年，中国人民银行印发《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》，这是我国首份金融科技规划，建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”，有力推动了金融科技良性有序发展；2022年，中国人民银行编制第贰轮《金融科技发展规划（2022—2025年）》，标志着我国金融科技行业从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势”新阶段，将推动金融科技治理体系的不断完善，增进金融与科技更深度融合、更持续发展。

　　另外，还有一个关键事件点也加速了金融科技的发展。2020年，在全球新冠肺炎疫情的环境下，无接触金融服务如远程开户、线上贷款和视频客服等需求迅速增长。同时， 数字货币 （例如，央行推进数字人民币试点工作)、开放银行、监管科技、AI金融和隐私计算等前沿领域也迎来了快速发展，金融科技正深度渗透至金融领域的各个环节，展现出其在现代金融体系中不可或缺的作用。

　　生成式AI能更好地理解客户需求，提供个性化的金融产品和服务

　　NBD：随着生成式AI的流行，很多金融机构开始将生成式AI应用在实际业务中。据您所知，生成式AI技术应用在金融领域时，存在着哪些难点和风险？

　　刘勇：生成式AI在金融领域的应用的确造成了许多机遇，但同时也随同着一些挑战和风险。

　　首先， 数据安全 和隐私保护是一大挑战。金融机构拥有大量的用户数据，怎样在利用生成式AI进行数据处理和分析的同时，确保数据的安全、用户隐私保护，是务必重视的问题。

　　其次，模型的准确性和可靠性也是关键。生成式AI的预测和决策能力直接关联到金融业务的运行效果。如果模型存在偏差或错误，可能会造成金融风险的增加，甚至引发严峻的经济流失。因此，金融机构在应用生成式AI时，需要确保模型的准确性和可靠性，并进行持续的监控和优化。

　　另外，监管和合规问题也是不可忽视的难点。随着生成式AI在金融领域的应用越来越广泛，相关的监察管理政策和法规也在不断完善。金融机构需要按监管的要求，确保业务合规，避免因违规操作而面临风险。

　　NBD：您认为生成式AI会成为金融科技的下一个风口么？其会对金融领域造成哪些新的变化？

　　刘勇：我认为生成式AI是金融科技的下一个风口。随着技术的不断进步和应用的不断深化，生成式AI将成为下一轮金融领域创新的核心驱动力。

　　首先，生成式AI将提升金融服务的智能化水平。通过运用自然语言处理、图像识别等技术，生成式AI可以更好地理解客户需求，提供个性化的金融产品和服务，例如定制化的投资建议和金融产品推荐等。这将使金融服务更加便捷、高效，提升客户体验。

　　其次，生成式AI将有助于降低金融风险，可以助推金融机构更有效地进行风险管理和市场预测。通过对大量数据的分析和挖掘，生成式AI可以助推金融机构更好地识别和评估风险，提供有效的危险管理措施。这将有助于降低金融机构的危险水平，提高业务稳定性。

　　另外，生成式AI还将推动金融领域的创新和发展。通过结合其它新兴技术，如 区块链 、 大数据 等，生成式AI将为金融领域造成更多的创新应用和业务模式。这将有助于提高金融机构的运营效率、降低成本，并通过自动化流程简化决策过程，推动金融领域的转型升级，提升整体竞争力。

　　总之，生成式AI在金融领域的应用前景广阔，将为金融领域造成诸多新的变化和机遇。当然，我们也需要关注并解决其存在的难点和风险，确保技术的健康发展。