变革与坚守:金融科技发展前瞻
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□记者 仇兆燕
在科技与金融深度融合的当下,金融科技在以前所未有的速度改变着金融业面貌的同时也带来了诸多挑战。在2024年服贸会专题活动之一——“第六届中国金融科技论坛”上,围绕金融业数字化转型与应用过程中面临的机遇与挑战,多位与会嘉宾表示,金融科技需要坚持创新驱动,应当坚持服务实体经济,并始终关注风险防控,数据安全、数据质量又是其中最突出的挑战点。
金融科技改变行业面貌
千亿级AI大模型、与AI数字客户经理“面对面”互动、多彩消保数字化3D展厅北京馆……本届服贸会金融专题上,各家金融机构纷纷秀出自己数字技术硬实力。例如:建设银行的数字金融展台格外亮眼。该展区工作人员介绍,建行聚焦“内外兼修”,对内加快自身数字化转型,持续打磨手机银行、建行生活“双子星”生态场景运营;对外围绕数实融合,加大数字经济核心产业支持力度,积极服务数字产业化和产业数字化转型。工商银行展台大屏则滚动播放着千亿级AI大模型的建设思路和应用框架,全面展示工商银行数字金融最新成果。据悉,目前该行大模型已嵌入智能客服、智慧运营、智慧信贷、数智金融市场、智慧内控、智慧办公、智慧人力、智慧研发八大应用场景。
“金融科技作为数字时代技术驱动的金融创新,正以前所未有的速度改变着金融行业的面貌,不仅推动了金融业务的数字化转型和智能化升级,还在通过构建新兴金融生态,拓展金融服务的广度深度,提升金融服务的可获得性和普惠性,为行业的持续健康发展提供了强大支撑。”谈及当前科技对金融业的影响,十三届全国政协常委、经济委员会主任,原中国银监会主席尚福林表示。
从金融科技到数字金融
改变不止于此。随着人工智能等技术的发展进入新的阶段,各方对金融科技的认知也在不断迭代。中国银行业协会首席信息官高峰认为,科技对于金融的赋能,经历从互联网金融到金融科技再到数字金融的转变。中国工商银行首席技术官吕仲涛表示,数字金融是与数字经济发展相适应、以数据技术双要素为驱动、推动金融产品和服务模式创新的一种新金融形态。数字金融具有突破金融服务时空限制、改善资源配置效率、降低金融服务成本等优势,对构建强大的金融机构有着重要意义,是实现金融高质量发展、助力建设金融强国的关键路径。
从金融科技到数字金融,其内涵和外延需要重新定义,取决于金融和科技的融合度。高峰进一步表示,简单来讲,金融科技与数字金融都强调新技术对于金融业带来的全面冲击与影响,同时后者进一步突出了数据要素、数字化转型的作用,以及给消费者和企业等最终客户带来的价值。而数字化转型的本质,是应用数字技术赋能生产力提升,完成经营模式重构,最大限度释放数字的生产潜能。
伴随着内涵的变化,金融数字化转型方向也有所变化。华为技术有限公司金融系统部CTO郑俊表示,和过去十几年的数字化转型相比,现在要求以自主创新的技术奠定数字化转型的安全发展根基,行业依赖一个全新的、安全的、可持续演进和发展的技术体系,来保证这条路走得通。吕仲涛认为,当前数字化转型不仅是数据和技术的创新应用,更重要的是实现业务模式的重构。要打造多样化的数字产品和服务体系,提升高质量的金融供给能力。在数字化转型过程中,市场和客户需求变化快速,旺盛的业务创新需求对科技的供给能力提出了更高要求。
坚决守住风险防范底线
“在今年之前,几乎所有的电诈都是针对个人客户实施的,但是从去年底开始,随着AI换脸等新技术的出现,电诈分子开始瞄准企业客户诈骗,今年案例非常多,金额还非常大。”天津农商银行副行长李鹏表示。在本次论坛上,包括李鹏在内的多位嘉宾均表示,面对金融科技带来的诸多挑战,金融业要牢牢守住风险防控的底线。
基于此,尚福林表示,金融科技的本质是创新,只有不断创新才能保持竞争力。在他看来,一方面更好推动金融与科技融合,赋能经济高质量发展,实现“科技—产业—金融”良性循环;另一方面,进入数字时代人工智能高速发展,技术革新可能带来结构性颠覆的同时,科技发展自身也需要解决好技术创新、安全风险、制度建设等新问题。
“银行业落地大模型时与通用行业有比较大的区别,需要面临很多挑战点,其中数据安全、数据质量是最突出的挑战点。”神州信息新动力数字金融研究院副院长薛春雨直接指出了当前行业面临的挑战。
聚焦当前各家金融机构都在积极探索的大模型,中国农业银行科技与产品管理局局长王怡认为,商业银行布局人工智能的关键因素包括正确看待、做足准备、谨慎落地。“银行业经过多年的信息化建设和数字化转型积累了大量的结构化数据和相关的数据处理经验,下一步要从适配AI应用的视角来提升,一方面丰富数据的采集、类型,另一方面进一步提高数据质量。”他进一步表示,深化人工智能应用不可能一蹴而就,毕其功于一役,需要从长计议,银行业应该提前布局,从业务、技术、数据等多个方面做好相关准备。
谈及需要注意的事项,王怡指出,对于人工智能的深度应用并不意味着商业银行要“ALL IN”,做好各项准备之后,商业银行仍需要因地制宜选取合适场景、谨慎落地,才能有效释放技术带来的价值。在实践中,建议从基本原则、准入机制、实施步骤三个维度谨慎选取场景,循序渐进深化AI的场景应用。
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