大模型加速金融业数字化转型新质生产力成促实体经济增长关键|大模型|实体经济|金融业

《财经》新媒体撰稿人/舒志娟王婧雅/编辑

有人将大模型比作水，预言它将滋润万物；也有人把它比作电，期待它能为千行百业赋能。一年多前，人们还在猜测这一切是否能梦想成真。不经意间，已经改变了人们的预期。

不难看出，大模型已成为产业创新和解锁新质生产力的重要抓手，尤其是在数字金融发展风口下，着力提升金融服务实体经济质效.

近日，在大模型驱动下的金融新质生产力创新论坛上，马上消费CTO蒋宁分享，截至目前，金融大模型已经在金融业务场景中实现了相比传统人工数倍的产能提升。不仅如此，生成式AI技术除应用金融外，还覆盖了数字人、培训等多个场景.

这只是金融行业发展新质生产力的一个缩影。随着"加快发展新质生产力"成为社会关注焦点，金融服务新质生产力的进程进一步提速。不过，在发展过程中，仍面临产业端深入应用、算力和安全合规等问题。在业内看来，更好发挥大模型的潜在价值，将是2024年大模型突破发展的重要内容，从而高效促进数字金融行业高质量发展。

生成式AI席卷金融业数字化转型提速

从互联网金融，到科技金融，再到数字金融，金融行业正经历着一场前所未有的变革。其中，以大模型为代表的人工智能技术加速了金融数字化进程。

目前，包括工商银行、马上消费等在内的多家金融机构通过深化供给侧结构性改革，加大科技创新，构建自身的新质生产力。

其中，工商银行通过成立科技金融中心、组建数字普惠中心，通过下沉服务、创新模式，促进产生更多专精特新企业。

马上消费“天镜”大模型自发布至今，在企业知识库的应用中，提升了150%知识产出效率，同时进一步提高营销物料的生产效率。在与重庆某银行的合作中，大模型驱动的智能营销能将人工成本降低80%以上，提高了6倍以上的产能。不仅如此，马上消费的生成式AI技术应用不止于金融，还覆盖了数字人、HR、培训等多个场景。

国家金融与发展实验室副主任曾刚表示，随着传统客户竞争越来越激烈，新客户发掘越来越难，信贷投放面临压力，传统金融服务模式或无法触达客户。同时，资产质量变化、净息差收窄、资本补充困难等也对传统金融业务发展带来挑战。行业需要用大模型去提升效率、适应客户需求变化和拓展新的服务空间及场景。

大模型加速落地应用助力重庆打造数字金融高质量发展标杆

随着大模型技术应用落地，不仅使得金融产业上下游步入新一轮发展周期，还深刻改变经济形态、社会形态，成为推动区域经济发展的新质生产力。

重庆，这个在金融和科技产业上先天优势并不出众的西部城市，过去十年里，通过主动拥抱变化，提前布局，成为了数字化浪潮中的弄潮儿，在数字经济、金融创新、智慧城市等领域完成了从0到1再到N的进化。

在重庆当地政策扶持下，优质民营金融企业持续涌现，实现了高质量发展。马上消费总部位于重庆市两江新区，作为一家技术驱动的数字金融机构，公司拥有100PB基础数据、超过20万张数据库表，以及每天处理数百亿次智能决策计算。截至目前，开放平台聚合超200家金融机构，覆盖多元化的消费场景。

在这背后是，重庆构建具有当地特色的科技金融政策体系、组织体系、产品体系和风控体系，并启动实施了“智融惠畅”工程，进一步提升金融数字化、智慧化运行能力与水平。

据悉，近年来，重庆金融机构加快建设网络基础、推进数据治理、扩大业务协同，数字金融建设取得一定成效。近3年，全市银行保险机构电子交易替代率提高了3倍。

《重庆市数字经济“十四五”发展规划（2021—2025年）》明确提出，到2025年，重庆数字经济总量将超过1万亿元，建成具有全球影响力的数字经济创新发展高地，数字经济成为支撑全市“智造重镇”“智慧名城”建设的主力军。

不难看出，数字经济已从单纯的数字技术创新、数字产业集群走向数字经济与实体经济深度融合的发展阶段，而健全的金融机构体系，以及数字金融机构与产业各场景形成跨行业、跨地域的联通，能够更好地发挥金融行业的融通作用，这些成为重庆提升金融竞争力、构建两大“金融中心”的重要落子。

提升应对AI风险能力数字金融赋能千行百业

在AIGC新技术浪潮下，大模型技术成为下一代AI技术竞争的核心，将重新定义包括金融在内的众多行业。不过，科技渗透进金融机构的日常业务和实践中，使得金融机构在业务的全流程范围中存在风险隐患。如何让金融更安全地拥抱科技成为热议的话题。

马上消费CTO蒋宁坦言，在金融、高端制造、智能驾驶等领域，大模型技术还存在四大挑战：群体智能与安全可控、个性化和隐私保护、关键性任务和动态适应性标准、基础设施和架构改造。