李禮輝：建立可信任的智能金融生態(tài)

“新智能時(shí)代，數(shù)字金融創(chuàng)新的核心是可信任，能夠主動(dòng)防范并跨越AI陷阱，讓客戶信得過(guò)，市場(chǎng)信得過(guò)，政府信得過(guò)。數(shù)字金融創(chuàng)新并非是給傳統(tǒng)體制、傳統(tǒng)流程加上數(shù)字化外套，而是從根本上改革體制，重構(gòu)流程，再造底層系統(tǒng)。”12 月 22 日下午，在四十人高級(jí)金融學(xué)院和新金融聯(lián)盟主辦的“數(shù)智銀行家 2024 年會(huì)——數(shù)驅(qū)銀行、智領(lǐng)未來(lái)”上，中國(guó)銀行原行長(zhǎng)李禮輝在主題演講時(shí)表示。

李禮輝強(qiáng)調(diào)，實(shí)現(xiàn)金融智能體可信任的制度性前提有三句話：一是明確金融智能體的行為邊界；二是明確金融機(jī)構(gòu)管理者的決策責(zé)任；三是明確金融智能體與金融客戶的法理關(guān)系。這些問(wèn)題解決了，才能確保在高度復(fù)雜的場(chǎng)景中達(dá)到可信任的專業(yè)水準(zhǔn)。

本年會(huì)由四十人高級(jí)金融學(xué)院常務(wù)副院長(zhǎng)、新金融聯(lián)盟秘書長(zhǎng)吳雨珊主持。中國(guó)人民銀行科技司司長(zhǎng)李偉、工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤、光大銀行副行長(zhǎng)楊兵兵也發(fā)表了精彩演講。華夏銀行原行長(zhǎng)張健華、郵儲(chǔ)銀行資產(chǎn)負(fù)債部總經(jīng)理劉麗娜主持兩場(chǎng)圓桌對(duì)話，共探銀行數(shù)智化突圍路徑。百余位歷屆校友、學(xué)術(shù)導(dǎo)師與聯(lián)盟理事參加年會(huì)并展開熱烈交流。

建立可信任的智能金融生態(tài)

文| 李禮輝

中國(guó)銀行原行長(zhǎng) 李禮輝

“數(shù)智銀行家”培養(yǎng)計(jì)劃已成功舉辦了5屆，我在此深表祝賀。對(duì)于建立可信任的智能金融生態(tài)，我談幾點(diǎn)認(rèn)識(shí)。

一、可信任的金融創(chuàng)新

數(shù)字社會(huì)進(jìn)入新智能時(shí)代，AI前沿技術(shù)不斷刷新，我歸納了四個(gè)轉(zhuǎn)變。

一是從結(jié)構(gòu)化(Structured-Data)到非結(jié)構(gòu)化(Unstructured-Data)。以前只是結(jié)構(gòu)化文本，現(xiàn)在的生成式AI大模型可以學(xué)習(xí)和理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，生成新的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，包括文本、音頻、視頻、圖像和代碼，適應(yīng)多種任務(wù)。

二是從單模態(tài)(Unimodal)到多模態(tài)(Multimodal)。以前只是單一文本模態(tài)，現(xiàn)在的GPT-4o、o1等大模型具備文本、視覺(jué)、語(yǔ)音多模態(tài)組合的感知、學(xué)習(xí)和交互的能力，已經(jīng)突破文本交互的局限性，能夠感知、理解和模擬動(dòng)態(tài)的物理世界。

三是從助理(AI-Assistant)到代理(AI-Agent)。以前只是AI輔助和助理，正在研發(fā)的具身智能體集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)工程和控制論技術(shù)，通過(guò)遴選行業(yè)最佳流程、最佳標(biāo)準(zhǔn)的專業(yè)數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和算力優(yōu)勢(shì)，培育在不同場(chǎng)景中的感知、學(xué)習(xí)、行動(dòng)和決策的代理能力，甚至可以超越一般水平的生產(chǎn)力。

四是從推斷(AI-Inference)到推理(AI-Reasoning)。以前只是AI推斷和驗(yàn)證，未來(lái)依托全量數(shù)據(jù)、高維算法和超級(jí)算力的優(yōu)勢(shì)，有可能形成比人類最高級(jí)智慧更廣闊的推理空間、更高深的科學(xué)猜想，成為科學(xué)發(fā)現(xiàn)與技術(shù)發(fā)明的新范式。

智能金融盡管已經(jīng)得到了很好的發(fā)展，但數(shù)字金融的智能化還處在輔助+助理的早期階段，主要應(yīng)用于改進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和客戶服務(wù)，改進(jìn)運(yùn)營(yíng)管理和風(fēng)險(xiǎn)管控。人們特別關(guān)注生成式AI的技術(shù)陷阱，包括AI幻覺(jué)、模型歧視、算法趨同、隱私泄露等。

AI幻覺(jué)是指模型生成的內(nèi)容與事實(shí)不符，編造數(shù)據(jù)，虛構(gòu)事件。模型歧視指模型輸出的結(jié)果出現(xiàn)對(duì)某些群體的集體性偏見、差評(píng)和政策限制。算法趨同指在不同機(jī)構(gòu)的量化交易之類的智能金融程序中，由于算法邏輯趨同出現(xiàn)相同的市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，執(zhí)行相同的市場(chǎng)交易策略，導(dǎo)致單邊化市場(chǎng)交易，可能引發(fā)暴漲暴跌的市場(chǎng)危機(jī)。因此，新智能時(shí)代，數(shù)字金融創(chuàng)新的核心是可信任，能夠主動(dòng)防范并跨越AI陷阱，讓客戶信得過(guò)，市場(chǎng)信得過(guò)，政府信得過(guò)。

一是實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互可信任的擬人化。例如，多模態(tài)的智能金融機(jī)器人具備意圖識(shí)別能力，可以動(dòng)態(tài)捕捉、即時(shí)感知、正確理解客戶的語(yǔ)言和表情，準(zhǔn)確判斷客戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好和業(yè)務(wù)訴求，采用具有人性溫度的表達(dá)方式為客戶提供可信任的服務(wù)方案，解決機(jī)器服務(wù)冰冷的問(wèn)題。這將顯著提升金融業(yè)的服務(wù)品質(zhì)。

二是實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理可信任的精確性。例如，應(yīng)用文本、視覺(jué)、語(yǔ)音多模態(tài)組合技術(shù)，在健康醫(yī)療保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中對(duì)病歷和醫(yī)療影像進(jìn)行專業(yè)水準(zhǔn)的質(zhì)檢和分類，核準(zhǔn)健康評(píng)估，識(shí)別醫(yī)生字跡，辨別聲紋，甄別虛假理賠；在銀行前中后臺(tái)對(duì)各種票據(jù)、合同等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行真實(shí)性審核和自動(dòng)化錄入，甄別克隆票據(jù)或虛假合同，確認(rèn)財(cái)務(wù)信息百分之百正確并即時(shí)提取記賬。這將顯著提升金融業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。

三是實(shí)現(xiàn)金融智能體(Financial-Agent)可信任的專業(yè)性。例如，在市場(chǎng)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資顧問(wèn)、財(cái)富管理、量化交易、產(chǎn)品定制和內(nèi)部審計(jì)等專業(yè)領(lǐng)域，提供行業(yè)最佳流程、最佳標(biāo)準(zhǔn)的專業(yè)數(shù)據(jù)支持，培育具有自主感知、學(xué)習(xí)、行動(dòng)和決策能力的金融智能體。實(shí)現(xiàn)金融智能體可信任的制度性前提主要是：明確金融智能體的行為邊界，明確金融機(jī)構(gòu)管理者的決策責(zé)任，明確金融智能體與金融客戶的法理關(guān)系，確保在高度復(fù)雜的場(chǎng)景中達(dá)到可信任的專業(yè)水準(zhǔn)。這將顯著提升金融業(yè)的專業(yè)化水平。

二、可信任的數(shù)據(jù)共享

AI大模型能力取決于參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)集品質(zhì)、有效算力3大要素，適用“規(guī)模定律”。通用大模型的參數(shù)量可超過(guò)萬(wàn)億量級(jí)，垂直模型的參數(shù)量可達(dá)百億量級(jí)。

金融是數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，金融數(shù)據(jù)的有效價(jià)值取決于具體的真實(shí)性、充分的一致性和可靠的時(shí)效性。數(shù)據(jù)具有時(shí)間空間兩個(gè)維度足夠的延展性，才可能具備統(tǒng)計(jì)學(xué)的意義。一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期的數(shù)據(jù)加上最新的即期數(shù)據(jù)，才能準(zhǔn)確反映特定行業(yè)、特定領(lǐng)域、特定企業(yè)的生命周期變化的趨勢(shì)。

我國(guó)在市場(chǎng)交易和公民行為領(lǐng)域具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)。海量的市場(chǎng)交易和公民行為數(shù)據(jù)是我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字金融發(fā)展的寶貴資源。

我國(guó)的公共數(shù)據(jù)存在行政分割的問(wèn)題。例如，涉及居民和企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，分散在金融機(jī)構(gòu)、金融監(jiān)管、工商管理、稅務(wù)、海關(guān)等不同的局域系統(tǒng)中，共享程度不高，影響數(shù)據(jù)價(jià)值的深度開發(fā)。

我國(guó)的非公共數(shù)據(jù)存在流通不暢的問(wèn)題。例如，全國(guó)移動(dòng)支付用戶超過(guò)9億，數(shù)字化支付成為主要的數(shù)據(jù)入口，但數(shù)據(jù)大戶與金融機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)共享尚未達(dá)成成熟的模式，數(shù)據(jù)價(jià)值未能充分發(fā)掘。

中央的“數(shù)據(jù)20條”制定了數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度、數(shù)據(jù)要素流通和交易制度、數(shù)據(jù)要素收益分配制度、數(shù)據(jù)要素治理制度的規(guī)范。2023年8月，財(cái)政部制定了關(guān)于數(shù)據(jù)資源入表的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則。

數(shù)據(jù)的價(jià)值在于其真正成為生產(chǎn)要素。

重點(diǎn)之一是公共數(shù)據(jù)的開放共享，著力解決公共數(shù)據(jù)開放不足、行政分割的問(wèn)題。國(guó)家建立集中統(tǒng)一的公共數(shù)據(jù)庫(kù)和互聯(lián)互通的公共數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，打破數(shù)據(jù)孤島。公共數(shù)據(jù)按照“原始數(shù)據(jù)不出域、數(shù)據(jù)可用不可見”的要求，以模型、核驗(yàn)等產(chǎn)品和服務(wù)的形式向社會(huì)提供，加大供給使用范圍。

重點(diǎn)之二是個(gè)人數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)的共同使用，著力解決個(gè)人數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù)保護(hù)不力、流通不暢的問(wèn)題。完善個(gè)人信息保護(hù)機(jī)制，規(guī)范采集使用個(gè)人信息行為。同時(shí)創(chuàng)新技術(shù)手段，推動(dòng)個(gè)人信息匿名化處理，保障使用個(gè)人信息數(shù)據(jù)時(shí)的信息安全和個(gè)人隱私。推進(jìn)非公共數(shù)據(jù)按市場(chǎng)化方式“共同使用、共享收益”的新模式，支持金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)、交通運(yùn)輸企業(yè)、物流企業(yè)、數(shù)據(jù)分析加工企業(yè)、征信機(jī)構(gòu)、行政部門、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)等“數(shù)據(jù)大戶”建立市場(chǎng)化的數(shù)據(jù)分享機(jī)制，為產(chǎn)業(yè)金融、普惠金融業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)支持。

重點(diǎn)之三是建立數(shù)字資產(chǎn)市場(chǎng)，著力解決數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)落地、數(shù)據(jù)資源配置優(yōu)化的問(wèn)題。數(shù)據(jù)交易和數(shù)字資產(chǎn)市場(chǎng)的交易品包括數(shù)據(jù)集、數(shù)字化資產(chǎn)和資產(chǎn)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集和數(shù)字化資產(chǎn)可以在數(shù)據(jù)交易和數(shù)字資產(chǎn)市場(chǎng)中獲得認(rèn)證、定價(jià)并進(jìn)行交易，實(shí)現(xiàn)所有權(quán)或使用權(quán)的轉(zhuǎn)讓。在數(shù)據(jù)交易和數(shù)字資產(chǎn)市場(chǎng)中，認(rèn)證是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。應(yīng)用區(qū)塊鏈、人工智能技術(shù)建立數(shù)字信任機(jī)制，可以建立可信的認(rèn)證工具，解決數(shù)據(jù)和數(shù)字資產(chǎn)所有者的確權(quán)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可信、產(chǎn)權(quán)可信、授權(quán)可信、合約可信、法人可信。

重點(diǎn)之四是彌補(bǔ)數(shù)字鴻溝，著力解決數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代小微企業(yè)和弱勢(shì)群體數(shù)字服務(wù)獲得難、信息落差大的問(wèn)題。擴(kuò)大數(shù)字接入渠道，擴(kuò)大數(shù)據(jù)共享范圍，提高數(shù)字服務(wù)的可得性和易用性，降低數(shù)字服務(wù)成本，讓公共數(shù)據(jù)更容易獲得、更容易理解，切實(shí)改進(jìn)與平民百姓密切相關(guān)的數(shù)字服務(wù)，包括行政審批、公共服務(wù)、看病就醫(yī)、智能城市等等。

三、可信任的數(shù)字金融治理

數(shù)字金融創(chuàng)新并非是給傳統(tǒng)體制、傳統(tǒng)流程加上數(shù)字化外套，而是從根本上改革體制，重構(gòu)流程，再造底層系統(tǒng)。

金融創(chuàng)新須以金融安全為前提，實(shí)現(xiàn)符合倫理標(biāo)準(zhǔn)的金融平等，保障符合安全標(biāo)準(zhǔn)的金融效率，營(yíng)造符合經(jīng)濟(jì)規(guī)律的創(chuàng)新模式。

第一，行業(yè)級(jí)垂直模型與企業(yè)級(jí)垂直模型融合發(fā)展。用海量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練行業(yè)級(jí)垂直模型并持續(xù)調(diào)優(yōu)，再根據(jù)不同價(jià)值觀、不同需求調(diào)適差異化應(yīng)用，定制企業(yè)級(jí)垂直模型和任務(wù)級(jí)垂直模型，可以降低模型開發(fā)的邊際成本，擴(kuò)展垂直模型的應(yīng)用范圍。金融業(yè)涵蓋銀行、保險(xiǎn)、證券投資、財(cái)富管理等領(lǐng)域，同一領(lǐng)域的金融服務(wù)和金融管理的基本需求、基本原則大同小異，采用行業(yè)級(jí)和企業(yè)級(jí)垂直模型融合發(fā)展的技術(shù)路線，同時(shí)選擇適當(dāng)?shù)纳虡I(yè)模式，有利于實(shí)現(xiàn)高效率、低投入、個(gè)性化的金融創(chuàng)新需求。

第二，建設(shè)安全高效的數(shù)字金融創(chuàng)新制度。過(guò)于嚴(yán)苛的監(jiān)管可能抑制創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。可考慮的原則是“高中初小”，“高”是占領(lǐng)技術(shù)高地，“中”是全球領(lǐng)先的中國(guó)方案，“初”是有能力把風(fēng)險(xiǎn)消滅在萌芽狀態(tài)，“小”是實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)概率和風(fēng)險(xiǎn)成本最小化。

這就要求加快數(shù)字金融監(jiān)管創(chuàng)新。一是完善法律法規(guī)，明確數(shù)字金融各參與方的責(zé)任邊界，包括數(shù)字金融監(jiān)管的基本原則、監(jiān)管機(jī)構(gòu)的職責(zé)和權(quán)限、金融機(jī)構(gòu)的智能金融業(yè)務(wù)規(guī)范。二是完善一體化、穿透式的金融監(jiān)管系統(tǒng)，共享多方監(jiān)管數(shù)據(jù)，執(zhí)行一致化的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，覆蓋所有的金融機(jī)構(gòu)，穿透不同領(lǐng)域的金融市場(chǎng)和金融業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)金融監(jiān)管全流程智能化，降低監(jiān)管成本和被監(jiān)管成本。三是完善數(shù)字金融技術(shù)審核認(rèn)證制度，賦予合格企業(yè)數(shù)字信任標(biāo)志，完善AI模型的測(cè)試平臺(tái)、工具、標(biāo)準(zhǔn)和方法。四是完善數(shù)字金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析和監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，有效管控異常交易和市場(chǎng)操縱。

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