银行掌握的大数据越多，挑战就越大？专家：解药在AI那里

（原标题：银行掌握的大数据越多，挑战就越大？专家：解药在AI那里）

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7月6日，交通银行行长刘珺在2023年世界人工智能（AI）大会上表示，交行致力于打造AI新名片，以数智新金融践行“金融为民”。

刘珺表示，金融业前期已将人工智能技术广泛应用于客户服务、产品创新、运营管理、风险防控等领域，并取得明显成效。

现阶段的AI是一种数据网络系统，所以，AI需要靠数据来“喂养”，而高质量数据是搭建AI模型的基石。

在数据方面，银行有得天独厚的优势。刘珺就指出，数字化程度高的金融领域积累了大规模、高质量的数据，金融数据具有多维度、多元化的应用场景，为金融与人工智能深度契合、创新发展提供了广阔空间。

中信智库在7月6日发布的《人工智能十大发展趋势》认为，“高质量数据提升模型性能，向量数据库赋能数据管理。以数据为中心的人工智能更加专注于数据的价值，进一步推动AI模型性能突破。”

在突破之前，金融AI在大数据应用方面也面临着不小的挑战。

中国社科院国家金融与发展实验室副主任杨涛于7月8日撰文时表示，金融业需直面生成式AI大模型面临的挑战，而挑战之一就是数据保障。他指出，生成式AI预训练大模型在金融业的应用需要丰富的行业数据支撑。目前国内虽然数据资源丰富，但由于数据挖掘、治理、交易等都存在不足，使得中文优质数据集仍然稀缺。金融大数据的潜能要被合理地，充分地挖掘，就需要借助AI的力量，否则，数据越多，带给金融机构的挑战就越大。

面对挑战，经济学家朱嘉明于7月6日给出了答案：解药在AI那里。

朱嘉明指出，金融大数据大规模的、碰撞性的发展增长，即非结构性的海量数据与算法、算力滞后的缺口，这个缺口就是金融信息大数据之源的不对称，由此导致了金融经济形态的不确定性。

朱嘉明认为，在这样的背景之下，人工智能的出现会产生一些积极作用。只有将人工智能和数字金融结合，才能够解决这些现实问题，才会真正实现智能金融。以人工智能的大模型为框架和基础，改造和扩展传统金融模式和数字金融模型，形成跨越时空，不断增加的垂直智能金融模式的集群，这就是未来的方向，已经是势不可当。

在银行看来，AI+金融是智能金融发展的必由之路，诸多银行在AI战略上的起点颇高。

今年以来，百度、华为、阿里、腾讯、科大讯飞、360等多家企业推出了大模型应用，并与银行建立紧密的合作关系。这种合作过程也是在验证金融大数据和AI互为验证，互相成就的过程。银行有高质量金融大数据，而科技企业有最新的大模型应用，两者可互通有无，成就彼此。

比如，邮储银行、中信银行、兴业银行、江苏银行、大连银行、众邦银行、新网银行等多家银行在今年上半年陆续宣布接入百度文心一言，构建自己的金融大模型应用。在今年的世界人工智能大会上，“AI+金融”还被中信银行定义为发展普惠型财富管理过程中的必由之路。