FCon联席主席杨青：金融数字化机遇与挑战并存，要对大模型有足够耐心
AI 能力与金融业务场景如何结合，如何在 AI 基础上做金融业务创新？这是很多人都关心，或者正在探索的方向。在 9 月 2 日的 InfoQ 超级连麦.数智大脑直播中，我们邀请了FCon金融科技大会联席主席、度小满数据智能部总经理杨青一起探讨了金融数字化转型的现状，以及大模型等技术将如何助力金融业转型与创新。
数字化转型机遇与挑战并存
在国家政策的推动下，整个金融行业数字化转型，尤其是银行业的发展正处在非常关键的时刻，机遇与挑战并存。在杨青看来主要有三点：
一是国家政策上的支持比之前更加清晰，鼓励整个金融机构进行创新，强化整个金融科技的治理，全面塑造整体的数字化能力。
二是从技术发展上来看，AI 技术不断成熟，AI 相关的应用已经逐步融入到金融行业的日常业务流程中，也加速了整个行业的数字化进展。尤其是 AIGC 大模型等新技术进一步推动整个金融行业数字化转型。
三是在整个投入上，从最近的战略规划和财报来看，互联网金融科技公司、传统银行，都已经加大了对整个科技的投入，包括对科技人才投入。现在正处于一个关键的时机，能够精准把握应用好政策资源，同时利用好新技术的金融机构，相信是会有一个更好的发展。
数字化转型的难点
数字化转型也面临着很多难题，例如短期内很难衡量收益、数据共享、数据治理等问题。在数据上打通架构，这是非常大的系统性工程。其次是有了数据后，如何充分发挥它的业务价值，让这些技术能够真正融到业务？还有一个非常头痛的事，就是在金融行业想找合适的数字化人才，特别是 AI 的人才是非常难的，就是很难，无论从招聘、培养还是留人都有极大的挑战。
如何去解决呢？杨青说，在实际过程中要挖掘数据价值是一把手工程，短期性很难衡量，但首先要大家认可这种理念，这是一个战略驱动型任务，坚定不移走数字化转型这条道路。
另外在数字化基础技术层面，勇于试验新技术，数仓数据湖，包括数据平台的构建等等。用智能的方法挖掘数据，像机器学习、NLP、OCR、大模型等等充分利用智能化技术。
大模型如何改变金融行业
在杨青看来，大模型的能力首先就是产品应用，分为三个方向来讲：大模型出来之后改变了传统的对话，将多人对话能力大幅提升，因此在产品层面上，尤其是人形机器人可以很好的应用大模型；其次像创意生成方面如 midjourney、文案等创意类有很好的应用；另外，大模型还可以提升日常工作效率等等。
大模型在金融行业应用也有三种特点：
第一，金融行业的从业人非常多，金融业务比较复杂，流程繁多；
第二，金融行业知识密集，无论理财、保险、信贷，都需要有很多这种领域内的专业知识，学习起来有一定的成本；
第三，大模型改变金融行业的天花板非常高，因为很多细碎的流程上的事情很难通过大模型去解决。
度小满在大模型上的探索
据了解，度小满在 AI 领域已经有较多投入，长期以来一直在探索 AI 怎么更好的服务金融，尤其是信贷业务的难题，例如如何高效的获客，如何更好的识别风控，如何去更好的去提升我们企业经营的效率。
杨青在直播过程介绍了度小满基于以上思考认知的探索方向应用。
一方面是征信报告解读。度小满在征信报告解读上面是做了非常多的创新工作，为业务带来了巨大的收益。其中用到了一些创新方法，就是把一份征信报告里面最核心的金融数据编成一张图，用一些图机学习的创新方法去挖掘里面更多的价值。
另一方面是因果推断的技术，在金融行业信贷核心的评估优化过程中，辅助输出一个更好的定额定价。
此外，在大模型应用探索上业界也存在一些误区，杨青说，对大模型本身能力没有非常深刻的理解，或者对大模型期望过高可能是比较普遍的问题。除此之外，有些人可能对新技术过于担忧，或者对大模型缺乏一定的耐心，这些都是阻碍大模型应用的重要因素。
在杨青看来，AI 技术的发展是一个长期的事，就像通用 AGI 一样，这需要去企业不断地包容且不断地优化。
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