活动精彩回顾（四）| 金融GPT：构建、赋能和规范

7月4日，伦敦证券交易所集团2023年市场展望夏季论坛开展圆桌论坛：金融GPT：构建、赋能和规范

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在近期举行的伦敦证券交易所集团2023市场展望夏季论坛上，微软（中国）有限公司金融行业总经理沈菲女士，浦发银行信息科技部创新实验室副处长李旭佳女士，伦敦证券交易所集团数据与分析业务全球大客户解决方案技术总监诸赞松先生，伦敦证券交易所集团数据与分析业务中国产品战略总监汤爽廷先生，共同就金融行业人工智能的开发与推广、数据质量与修正，以及推理能力与应用场景等话题展开了一场精彩讨论。以下为各位嘉宾的精彩发言回顾。

微软（中国）有限公司金融行业总经理沈菲女士发言

沈菲女士认为，在未来，大模型的安全防控是至关重要的。微软一直致力于全球的AI安全防控工作。他们在大模型规范和全球监管方面做了许多有益的工作。她表示：

微软承诺客户的所有数据不会被用于AI训练和改进模型。这是一个重要的原则。

客户的所有数据将被存放客户自己的订阅内，只有客户能够访问和控制这些数据。微软保证没有第三方，包括OpenAI，能够提取这些数据。

微软在网络安全方面拥有强大的产品功能和实践经验。例如，在客户数据方面，微软会进行加密保护。微软还支持企业使用自己的密钥，并设立基于角色的权限访问和管理控制。

在服务可用性方面，Azure OpenAI作为微软Azure的PaaS服务，承诺SLA，即服务等级。确保Azure上的大模型可以被企业放心的用于企业级场景。

防止AI服务被滥用以及生成有害内容是非常重要的。为此，微软构建了一个内容管理系统，与模型一起发布，并使用特定的算法来检测和监控可能的有害内容生成，以确保模型符合人类主流的价值观。

浦发银行信息科技部创新实验室副处长李旭佳女士发言

李旭佳女士从场景端的角度，对浦发银行近几年通过人工智能在管理机制和场景建设方面的探索和创新进行了分享。她分享到，浦发银行在2018年开始设立的创新研究中心，是国内首家做3D数字人的银行，目前已经有28个数字员工的解决方案，其中数字化劳动力综合创新应用平台，可以用来评估和管理新技术对于岗位作业的替代或赋能能力，每年可以节省数千人年的成本。

李旭佳女士还提到，在使用人工智能新技术的过程中，关注如何为客户创造价值与为员工创造价值同等重要。浦发银行在使用新技术的过程中，遵循三禁止两鼓励的原则，鼓励建立短中长期场景的铺排，短期内可以落地符合行内制度文化的文本问答，提高沟通效率；同时也关注多模态的领域，例如图文、视频生成在员工内部的建设。

伦敦证券交易所集团数据与分析业务全球大客户解决方案技术总监诸赞松先生

就行业普遍关注的大模型会导致“一本正经胡说八道”的现象，诸赞松先生表示，通用大模型训练的数据大多来自互联网，普遍存在金融行业专业知识不足、数据准确率低、推理能力不够强的问题。运用伦交所集团的高质量金融数据向大模型“投喂”专业金融知识，可以大大提高模型的推理能力，降低推理错误情况的发生。

展望未来人工智能在金融行业的应用前景，沈菲女士表示，大模型可能会改变人类与计算机的交互模式。以前人工的基础工作可能会被机器半自动或完全自动化替代。她提到微软强调开启副驾驶时代，即人们从执行者转变为指挥者，因为他们身边有智能助手。她认为，未来所有的金融应用都将被重新构建，无论是业务系统还是业务本身，都将被重塑。未来可以预见插件平台将形成一个新的生态系统，因此现有的金融机构可能需要开始考虑模型的新生态。无论是金融交易、投资管理还是金融资讯服务，应用都作为平台垂直能力的延伸，通过插件与平台对接。“按需而贷，适时而现”的金融服务可能成为未来。

回应圆桌开头提出的互动问题，李旭佳女士提出人工智能为银行的对客服务衡量提供了一个标尺，希望通过多模态的技术实现更自然的人际沟通和交流，同时希望通过技术和数据的赋能，为金融市场、公司金融、零售银行等业务部门提供高效、质量保障的工具。

诸赞松先生则表示，从技术角度来看，未来通用大模型和领域模型将呈现百花齐放的局面，而垂直领域大模型在未来将是一片蓝海，将大模型的超级智能与行业应用场景结合，通过模型微调等方式打造深耕行业的领域模型，有效解决行业中的业务痛点。

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