经济观察网 记者 万敏 

“智能金融是互联网金融、金融科技、智慧金融等的更高级阶段。智能金融更具革命性的优势在于，它能对金融生产效率带来更大提升，对金融服务模式带来根本性颠覆。”

2023年12月17日，在由中国金融四十人论坛和中国金融四十人研究院联合主办的第二届明珠湾金融论坛上发布的《明珠湾智能金融发展报告(2022)》（以下简称《报告》）如是看待智能金融的发展。

《报告》指出，智能金融通过感知人类信息，并结合机器算法决策，实现替代甚至超越人类行为和智力，更精准高效地满足各类金融需求，推动我国金融行业变革与跨越式发展。

从应用场景来看，《报告》认为，ChatGPT（Chat Generative Pretrained Transformer 聊天机器人程序）作为一种感知智能，在金融生成文本类工作中具有应用价值，如智能客服，智能运营，智能风控、智能程序员、智能营销以及智能投顾等。

《报告》同时指出，由于AIGC（Artificial Intelligence Generated Content生成式人工智能）技术目前尚处于起步阶段，其大规模应用还面临可信度、业务、成本投入等多方面的挑战，还存在着一定的风险，需要谨慎探讨。

针对智能金融发展，《报告》提出五方面政策建议：

一是加强技术安全研究，鼓励业务安全实践。建议金融机构在数据层面，利用分布式数据共享技术，打破数据垄断和技术壁垒，降低业务创新成本，加强数据的实效性跟踪，提升数据精度和准确性。在算法方面，提炼算法的可统计性指标，加强算法可解释性，降低算法偏见，结合金融业务特点，提升人工智能算法检测能力。在身份认证方面，识别干扰算法和多模态伪造算法，强化基于大模型的智能金融业务合规性，保障用户的金融资产安全和权益。

二是积极利用智能技术，推动金融服务创新。金融业在利用人工智能技术创新服务的过程中，不仅要重视在算力、算法和数据方面的积累，也要将人工智能技术和不同金融业务场景深度融合。在感知层面，建立多模态、互操作、可编程的智能引擎，推动大模型处理更加复杂的金融业务。在处理层面，探索利用人工智能技术处理金融业务数据方法，使用融合金融业务特点的数据质量处理工具，提升多维度和深度的数据处理能力，充分适配金融业务创新需求。在决策层面，强化算法的可解释性和可调节性，结合专家和技术干预的过程，逐步优化算法的精准性和可靠性，提升金融业务满足差异性客户需求的能力。

三是强化智能金融治理，筑牢科技道德和社会责任。金融机构应建立一系列人工智能的治理规范，明确业务创新边界、版权保护和算法可解释性等要求，强化科技道德和社会责任。加强实时数据分析，设置机器遗忘、数据时效性等规则，识别算法歧视和依赖、深度伪造和欺诈等问题。同时，要利用交叉分析、黑盒审计、智能评价、自动化评估等方法，全面分析基于人工智能的金融业务风险，及时改善和优化算法。在加强公开化、规范化、合规化的基础上，提升用户对业务的满意度和信任度，更好履行金融机构的社会责任。

四是提升数据开放与共享水平，完善智能金融创新生态。加强数据共享、强化数据开放，加强资源和工具的共享，支持开放研究合作，建立用户参与机制如用户调查、用户测试和用户反馈渠道等举措。

五是加强人才培养与引进，夯实智能金融发展基础。要加快人工智能人才培养和引进，完善人才培养体系，提高人才的技术水平和创新能力。增加相关学术课程和专业培训，强化产学研深度融合，积极开展实践项目。加大引进海外优秀人才工作力度。

该《报告》为中国金融四十人研究院课题项目“中国智能金融发展报告（2022）”的研究成果，冠名《明珠湾智能金融发展报告（2022）》，由中国金融四十人论坛资深研究员、中国证监会原主席肖钢牵头。各篇章负责人为香港理工大学人工智能物联网研究院副研究员李鸣、中国工商银行首席技术官吕仲涛、中国银行业协会首席信息官高峰，以及国家金融监督管理总局相关人士等。