金融业：大模型引领数字化转型 新突破待寻

【当前，金融业数字化转型加速深化，面临重大机遇与挑战】 技术创新通过要素禀赋结构升级和全要素生产率提升助力金融业高质量发展。新结构主义学认为，发展需通过要素禀赋结构升级，推动企业技术创新和产业升级。在金融业，技术与金融融合促进要素禀赋结构升级，使金融服务提质增效，并赋能实体。 技术创新助力金融业全要素生产率提升，包含溢出效应、竞争效应和融合效应。溢出效应通过技术开发利用形成外溢，实现全行业革新；竞争效应促使金融机构持续创新，提升质量和效率；融合效应提升金融覆盖率、可得性和获得感，增强风险管理和资源配置能力。 金融业数字化转型持续更新迭代，数据是关键驱动要素，主要分为初始级、单元级、流程级、网络级及生态级五个发展阶段。在不同阶段，金融机构的数字化应用程度和能力不断提升。 金融业具有高价值、高数据密集、高品质服务、高合规性和高科技投入的特点，其高质量发展依赖数据要素驱动。 金融业数字化转型的核心工作包括建设数字化资产、凝炼数字化智慧和落地数字化应用。建设数字化资产要破除“数据壁垒”和“信息烟囱”，凝炼数字化智慧需借助人工智能等技术，落地数字化应用分为辅助决策、自动决策和自主决策和生成三个层次。 大模型在金融业的实践探索中，数字化转型要解决数字和智慧问题，即数智化。零售金融通过数字化手段实现精准洞察和快速响应客户需求，众多金融机构在数字资产转换方面成果斐然，但数字化应用仍有空间。 以马上消费为例，在智能客服、智能营销和智能质检等常见业务场景中取得显著成效。智能客服的意图识别率达 90%，自助解决率达 91%，用户好评率提升 23%。智能营销大幅提升营销效率，降低人工成本。智能质检的质检录音覆盖率达 100%，违规检出效率大幅提升。 为引入和用好大模型技术，建议健全数据和算力基础设施，加强数据安全治理，加强大模型伦理治理，构建大模型幻觉监管框架，金融机构协同应用大小模型。

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