伴隨著金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化體系的不斷推進(jìn)，金融業(yè)數(shù)智建設(shè)正從“立柱架梁”逐步邁進(jìn)“積厚成勢(shì)”。盡管金融行業(yè)對(duì)大模型的關(guān)注和應(yīng)用日益升溫，并且在智能客服、AI投顧等領(lǐng)域取得一定的成效和收益，但其在發(fā)展過程中仍面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、算力成本、隱私安全這三大挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)質(zhì)量

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是金融大模型面臨的首要挑戰(zhàn)。

據(jù)了解，金融大模型需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，但金融數(shù)據(jù)的質(zhì)量常常受到數(shù)據(jù)源的限制，包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和時(shí)效性等方面。中國(guó)信息協(xié)會(huì)常務(wù)理事、國(guó)研新經(jīng)濟(jì)研究院創(chuàng)始院長(zhǎng)朱克力在接受北京商報(bào)記者采訪時(shí)表示，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性方面，由于金融數(shù)據(jù)的來源復(fù)雜，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性可能會(huì)受到影響。例如，一些數(shù)據(jù)可能存在錄入錯(cuò)誤，或者由于數(shù)據(jù)源的問題，數(shù)據(jù)可能本身就不準(zhǔn)確。在數(shù)據(jù)完整性方面，如果數(shù)據(jù)不完整，那么模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可能就會(huì)偏頗。在數(shù)據(jù)時(shí)效性方面，金融市場(chǎng)變化非?？?，數(shù)據(jù)時(shí)效性也是一大挑戰(zhàn)，過時(shí)的數(shù)據(jù)可能無法反映市場(chǎng)的真實(shí)情況，從而影響模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

針對(duì)如何解決金融大模型數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題，資深人工智能專家郭濤在接受北京商報(bào)記者采訪時(shí)表示，金融機(jī)構(gòu)和金融科技公司可以加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)驗(yàn)證等環(huán)節(jié)，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。同時(shí)，可以積極尋找更多的數(shù)據(jù)源，增加數(shù)據(jù)的多樣性和覆蓋范圍，提高模型的預(yù)測(cè)能力。

商湯金融創(chuàng)新部相關(guān)負(fù)責(zé)人亦對(duì)北京商報(bào)記者表示，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該基于已經(jīng)治理好的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過大模型解決專屬領(lǐng)域的問題，以快速實(shí)現(xiàn)大模型的業(yè)務(wù)價(jià)值，同時(shí)基于大模型的應(yīng)用特點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。

算力成本

算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施，支撐著算法和數(shù)據(jù)，算力的大小代表著對(duì)數(shù)據(jù)處理能力的強(qiáng)弱。作為大模型的重要底層支撐，算力成本問題也是金融大模型發(fā)展過程中不可忽視的一大挑戰(zhàn)。

畢馬威中國(guó)銀行與資管行業(yè)首席信息官、咨詢服務(wù)主管合伙人柳曉光對(duì)北京商報(bào)記者表示，大模型之所以產(chǎn)業(yè)化爆發(fā)，在于其涌現(xiàn)能力，即當(dāng)參數(shù)規(guī)模到達(dá)一定水平后，性能顯著提高，超出隨機(jī)水平。以大模型的生成能力為主線，隨著生成內(nèi)容的可控性增強(qiáng)，模型架構(gòu)的不斷升級(jí)，對(duì)算力與存儲(chǔ)的要求也越來越高。金融大模型需要龐大的計(jì)算資源來進(jìn)行訓(xùn)練和推理，對(duì)于許多金融機(jī)構(gòu)來說，建立和維護(hù)這樣的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施可能會(huì)成本高昂，這對(duì)于金融機(jī)構(gòu)和金融科技公司來說是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

綜合來看，算力成本高昂主要體現(xiàn)在硬件成本、能耗成本、人力成本三個(gè)方面，其中硬件成本是構(gòu)建和維護(hù)高性能計(jì)算設(shè)備所需的硬件設(shè)備和設(shè)施的成本較高；能耗成本是大規(guī)模的金融大模型需要大量的計(jì)算資源，這會(huì)導(dǎo)致高能耗，進(jìn)而增加了電力成本；人力成本方面，則是為了保證金融大模型的正常運(yùn)行，需要專業(yè)的技術(shù)人員進(jìn)行維護(hù)和管理，這增加了人力成本。

針對(duì)算力成本高昂的問題，郭濤表示，金融機(jī)構(gòu)和金融科技公司可以考慮采用云計(jì)算和分布式計(jì)算等技術(shù)，靈活調(diào)配計(jì)算資源，降低算力的成本。此外，可以與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，共享計(jì)算資源，提高資源利用效率。

另外，金融大模型需要處理海量數(shù)據(jù)，因此需要強(qiáng)大的算力資源。特別是隨著信創(chuàng)進(jìn)程的加快，如何更高效地利用算力，也是金融行業(yè)應(yīng)用大模型過程中需要考慮的問題。針對(duì)該問題，商湯金融創(chuàng)新部相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，金融機(jī)構(gòu)可以考慮基于外部算力和公開數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)場(chǎng)景驗(yàn)證，這是一個(gè)高效的方案。同時(shí)，基于外部成熟的算力軟硬件建設(shè)方案，將私有化部署的算力效能最大化，隨著業(yè)務(wù)場(chǎng)景拓展進(jìn)行分布式可擴(kuò)展的部署，這是目前有效的私有化建設(shè)思路。

隱私安全

今年以來，AI換臉新騙局多發(fā)，這也讓AI技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)被不斷提及，同樣，金融大模型的隱私安全問題也尤為重要。

眾所周知，金融數(shù)據(jù)高度敏感，涉及用戶的隱私，在使用大模型時(shí)，確保數(shù)據(jù)安全和符合隱私法規(guī)是一個(gè)要持續(xù)關(guān)注的問題。一旦數(shù)據(jù)泄露，不僅可能導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)，還可能面臨法律責(zé)任。柳曉光也對(duì)北京商報(bào)記者表示，金融業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性、大模型涌現(xiàn)能力的可控性要求非常高，數(shù)據(jù)質(zhì)量一定程度上決定了大模型生成信息的價(jià)值性、準(zhǔn)確性和完整性。但金融行業(yè)數(shù)據(jù)涉及大量用戶個(gè)人隱私數(shù)據(jù)、資金交易數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)至關(guān)重要。因此，金融企業(yè)面臨模型質(zhì)量與數(shù)據(jù)安全之間的平衡關(guān)系的挑戰(zhàn)，如何在安全合規(guī)的前提下獲取和處理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)合法使用是金融行業(yè)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

提及金融大模型的隱私安全問題，郭濤亦對(duì)北京商報(bào)記者表示，金融AI大模型需要大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，而這些數(shù)據(jù)往往涉及到用戶的個(gè)人隱私和金融安全。如果數(shù)據(jù)泄露或被惡意利用，不僅會(huì)損害用戶的利益，也會(huì)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)和業(yè)務(wù)造成嚴(yán)重影響。

如何解決這一問題？商湯金融創(chuàng)新部相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，一方面是金融機(jī)構(gòu)應(yīng)確保數(shù)據(jù)安全，包括數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理。通過私有化的架構(gòu)部署和專業(yè)人才的本地服務(wù)，可以保證數(shù)據(jù)不離開本地環(huán)境，同時(shí)滿足監(jiān)管要求。另一方面是大模型本身，選用純自主研發(fā)的基座大模型，結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景做針對(duì)性調(diào)優(yōu)。確保從基座大模型到業(yè)務(wù)適配的全過程相關(guān)數(shù)據(jù)都經(jīng)過嚴(yán)密的清洗、審查，才能夠充分保證大模型應(yīng)用的全鏈自主和深度可控，方可從根本上保障大模型應(yīng)用的隱私安全。

北京社科院副研究員王鵬亦指出，金融機(jī)構(gòu)需要建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理制度，保障用戶數(shù)據(jù)的安全和隱私。同時(shí)，可以采取一些技術(shù)手段，如數(shù)據(jù)加密、訪問控制等來防止數(shù)據(jù)泄露和惡意利用。