2024年，AI時代人工智能爆發式增長，金融其在金融行業領域的業贏落地應用備受關注。人工智能尤其生成式人工智能技術在金融領域的AI時代運用情況如何？發展趨勢是什么？對專業要求度較高的金融從業人員未來是否可能被AI機器人取代？AI時代，金融業將贏者通吃還是金融會百花齊放？

在南方周末于日前在北京舉辦的2024年新金融大會上，恒生電子首席科學家、業贏研究院院長白碩，AI時代新華資產管理股份有限公司研究部副總經理鄧小釗和螞蟻消費金融有限公司首席信息官劉義三位行業人士應邀與南方周末新金融研究中心研究員（下稱“南方周末”）就“AI時代，金融贏者通吃？業贏”為主題進行圓桌對話。他們從技術使用方和供應商等不同角度共同剖析探討人工智能在金融領域的AI時代發展現狀及趨勢。

恒生電子2023年入圍FinTech全球百強榜，金融在亞洲上榜企業中排名第一；新華資產管理股份有限公司（下稱“新華資產”）是業贏國內首批獲監管許可設立的保險資管機構，目前管理資產規模超2萬億元；螞蟻消費金融有限公司（下稱“螞蟻消金”）則是AI時代目前國內注冊資本最高的持牌消費金融公司，旗下拳頭產品“花唄”目前用戶數量超過4億人次。金融

技術方案落地非常謹慎

南方周末：目前AI技術可以賦能金融行業的哪些業務領域？

白碩：通過與廣大金融機構的互動，我們初步確立投研、投顧、客服、運營和審核為五個落地方向。目前這五個場景也都有相應的解決方案落地。相比于其他行業，金融機構給我們的體感是，整體上擁抱AI技術，但因為這個行業對數據的精準度要求較高且相對專業，因此具體技術方案在落地的時候也非常謹慎。

基于這種謹慎，恒生電子在實戰中總結出一套方法論。即把通用大模型對接到金融機構已在使用的業務系統。在此基礎上與業務部門緊密互動，對達不到業務部門認可標準的技術路線予以排除。與此同時，通過掛接活數據的方式，確保數據的精準高效。在此過程中，大模型和業務部門應該是“雙向奔赴”的關系，一方面大模型要向業務靠攏、更懂業務，另一方面，業務也要為大模型提供優質的數據、文檔和接口描述。

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（ 恒生電子首席科學家、研究院院長白碩）

南方周末：風控評級也是前面提到的審核場景之一。在風控評級方面，AI技術是如何賦能小額信用貸款的？

劉義：螞蟻消金目前主要應用AI技術對用戶進行風險評估，在消費信貸領域，有數據、模型、策略三層智能體系架構，進而覆蓋了貸前、貸中、貸后全流程的風險防控體系。在授信貸前環節，會通過用戶畫像以及他的收入、基本情況，去評判這個用戶的風險程度；貸中也會向不同人群執行不同的風控策略，通過交互式自證提額等方式來動態化管理授信額度。

比如，向剛畢業的學生開放更多的信用自證場景。這一模式下，一些同學提交四六級英語證書、畢業證，甚至考的一些證書作為信用資料，因此提高了不少信用額度。另外也有用戶反映，比如作為滴滴的駕駛員獲得五星考評，或者說獲得一個優秀教師資格是否也可以作為增加信用額度的憑證，這些做法都可以在AI技術賦能下，通過用戶動態式的自主提供多場景信用資料，進而實現更多金融上的支持。而這是傳統風控模型下難以做到的。

（螞蟻消費金融有限公司首席信息官劉義）

頭部資管機構積極融入

南方周末：投研能力是資管機構的核心競爭力。資管機構如何看待AI技術在投研領域的運用？

鄧小釗：這個問題可以分為兩個方面來看。一是機構本身是否積極引入AI技術；其次是資管行業從業者是否通過使用AI應用完成自己的工作。

因為AI大模型也是2022年底由OpenAI發布ChatGPT之后開始進入到大家的視野，由于數據安全的問題，據了解，目前AI在金融機構并不是普遍應用，尤其在核心業務的場景，還是審慎推進。但是今年國內一批優秀的大模型也陸續出現，這就給業內提供了很好的選擇，同時一批第三方應用的初創公司抓住一些場景的痛點也在迅猛發展，我們認為未來導入的速度在加快。

舉個例子，我們投研團隊和IT部門聯合打造了一個“AI小研”的模塊，推出了很多功能，其中有三個功能我們經常用。第一，智能閱讀。只要輸入我需要了解的標的，它可以按照我們自己設定的框架迅速提煉報告信息，這個信息包括外部報告，也包括內部報告，大大節省了時間；第二，智能寫作?，F在A股上市公司五千多家，研究員在財報季工作量是很大的，這個智能寫作基本上只要在公告出來以后，就可以迅速提煉出核心觀點，研究員再做剩余補充即可；第三，智能會議。投資經理每天要參加大量的會議，很多會議同時舉行。可以使用智能會議把它錄下來，自動從語音轉化為文字，文字提煉出來的核心要點放在內存里，投資經理有空的時候再去查閱也很方便。

從業者角度而言，現在大家手機或PC上都或多或少裝了國內大模型，知識的獲取方式跟以往已經發生了變化。相比于機構，個人對AI技術已經是熱情擁抱的態度了。

（新華資產管理股份有限公司研究部副總經理鄧小釗）

AI無法為投資建議兜底

南方周末：智能投顧的核心是用數據和算法代替人工選擇投資產品的過程。前些年，銀行集體下架智能投顧是什么原因？未來還有可能被廣泛運用嗎？

白碩：從定義來看，智能投顧可以分為兩類，一類以二級市場為指向，對應的服務為推薦股票或股票型投資基金等。這類智能投顧產品的下架，最重要的驅動因素來源于監管機構2021年出臺的《關于規范基金投資建議活動的通知》。根據這份規定，銀行沒有基金投顧牌照，只能進行基金銷售，即客戶通過銀行渠道選擇單只基金購買。

另一類智能投顧業務不涉及具體的金融標的，而更多地給出結構性的建議或指向一些服務場景，例如根據用戶的風險偏好和財務狀況，給出投資類別和相應比例方面的建議，以及運用AI技術解讀理財合同條款，或者進行話術營銷等。近年恒生電子為銀行提供了一些解決方案。未來伴隨技術和產品的不斷迭代升級，將會有更多的應用場景。

需要說明的是，按照我國現行的法律法規，AI提供的內容應該有一個明確的區分標識。在智能投顧使用過程中，AI提供的話術、數據資料和圖表等，僅供投顧工作人員參考；而用戶最終看到的投顧內容，必須經過投顧工作人員的認可。對于投資結果，AI是無法兜底的。

南方周末：就智能投研而言，由AI直接生成的盡調報告或是投資決策值得信任嗎？

鄧小釗：至少在很多年內，我仍然不會完全信任。因為一份非?？捎玫谋M調報告，它是需要對整個公司產業鏈上下游做大量的調研，包括專家訪談、去公司實地調研，我們要搞清楚這個數字背后的真相在哪里，這是非常重要的。在投資決策的過程中，公司決策者及治理結構等軟文化是衡量標的物的重要核心，而這些要素需要人的思維來進行判斷，AI無法做到。

未來伴隨技術迭代，報告的采納率可能會提高，但距離完全信任還存在一段距離。

白碩：我同意鄧總的看法。從AI報告生成的邏輯來看，報告本身的站位和洞察架構需要人來完成，AI則只能在洞察的總體框架內、在提示詞的引導下完成一些具體段落的生成工作。全自動化的AI報告生成，在這一方面還有很長一段路要走。技術完善方面，如何通過完善數據可信度、消除大模型幻覺、提供溯源信息等是提高報告可信度的方式之一。

在具體實施的過程中，我們可以對每個引用的觀點、數據和文件設置鏈接，點進去就可以看到對應的出處。所以目前我們是由大模型按要求引用素材中的觀點和數據，而不是由大模型自己生成觀點和數據。這樣就可以方便用戶進行溯源，以提高對模型的信任度。

服務場景或“千人千面”

南方周末:伴隨AI技術的廣泛使用，投資者是否會看到越來越多類別的金融產品？金融產品是否有必要實現“千人千面”？

劉義：金融產品，特別是消費信貸領域，產品相對比較穩定，變化的東西可能是比如額度、利率、還款周期，以及一些特定環節里會有一些免息券等。這些相對來說可以不用太多的營銷手段。更多是把AI賦能到智能服務領域，讓用戶感覺更貼心，比如用戶自己說可以有什么樣的材料來證明自己的信用能力，可以有什么樣的信息能提高信用額度等。

在實現這些個性化智能服務的過程中，需要有大量的數據基礎包括一些來自行業的、用戶的和社會上的變化信息等數據，在此基礎上形成不同的用戶畫像。相比于個性化的服務，客戶對產品結構“千人千面”的需求度并不高。

白碩：相比于電商產品，金融產品本身屬性相對固定，因此變化的部分更多體現在服務環節，而這一環節中，如何制造情緒價值、營造氛圍則至關重要。以智能投顧的應用為例，別人的股票漲了，你的股票跌了，我要是知道你的持倉，我就可以很精準地安撫你，而不是看大盤一片紅就很高興，那就不精準了。要做到精準地安撫，就需要把這種私有數據跟投顧關聯起來，以實現場景服務中的“千人千面”。

總之，在追求“千人千面”的過程中，無需為多樣化而多樣化，而應從用戶實際需求出發。

部分金融崗位或被替代

南方周末：AI的普及可能取代哪些金融從業者？又能派生出哪些新的崗位？

白碩：最直接的沖擊實際上是初級程序員。金融機構總有一些技術上不那么復雜的編程任務，過去交給這樣一類初級程序員來做。AI賦能之后，這部分就可能變成無碼化，不需要編代碼，只要業務人員動嘴這個就出來了，對程序員的挑戰是最直接的，我們已經很明確地看到這一點了。

鄧小釗：說到替代，這是一個非常悲傷的故事。我們經常議論，以后我們會不會被AI取代了。從目前我們觀察的情況來說，從資管行業來看應該沒有那么快。但是有一些場景已經出現了一些苗頭，比如說交易部的交易員。以前靠人交易，但是現在已經開始大規模使用程序化交易。隨著規模不斷擴大，賬戶不斷增加，一個交易員就能搞定很多。公司在成長的過程當中，規模擴大的過程中，我們不需要招更多的人，實際上對人也是一種節約；第二個，在投研領域的研究助理很多，做數據分析、底層資料整理。AI融入以后會極大地提高這項工作效率，我們也可以少招一些人。

但是，與此同時也會新增一些新的崗位，比如算法開發?程師 、具備垂類專業領域知識的提?詞?程師以及?質量私域數據采集、規劃、內容治理崗位這?類的 AI??才等。

劉義：我也是程序員出身，這個過程也會有自己的糾結和想法。但是在實踐的過程當中，感覺更多的是AI怎么和工程師相結合的過程。智能生成出來的東西是不是能直接采納？現在的答案肯定是否定的，還是需要有人工在里面。尤其涉及金融領域很嚴謹內容的部分，需要一個很審慎的判斷。當然，AI在此過程中發揮了很大的提效的作用。未來，伴隨AI技術的深入普及，可能會派生出與法律、財務及合規等專業相關的輔助分析師崗位。

現在說“贏者通吃”為時尚早

南方周末：AI技術的運用會使金融行業出現“贏者通吃”的局面嗎？中小型金融機構是否可以分食？

鄧小釗：投研是資管行業非常核心的競爭力之一，所以很多公司也不惜重金在這塊投入，尤其AI能引起很多方面的效率提升，包括未來很多在投資方面的發展等。但是，目前頭部機構融入AI的速度和發力方向不一，現在說“贏者通吃”可能還為時過早，這個要慢慢觀察。

還是要相信市場的力量。我們調研了很多初創公司之后，有理由相信會出現一大批第三方金融科技公司推出一些輕量化的產品。這些產品對中小金融機構而言比較容易部署，也能提供很多差異化服務。中小金融機構可借此提升金融科技水平，收窄與大型金融機構間的差距。

白碩：我們可以從兩個角度來看待這個問題。一個是業務角度，大模型使得技術環節的門檻變低了，大家用不著過于拼技術，可以更加聚焦業務本身；一個是技術角度，可以用SaaS化的大模型應用服務賦能給中尾部金融機構，讓他們同樣享受AI帶來的便利。兩個角度都還不足以得出“贏者通吃”的結論。