证监会原主席肖钢：中国金融业使用AI大模型是为人赋能，而非取代人

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腾讯新闻《一线》
作者｜冯彪
编辑｜刘鹏

“在中国，特别是金融行业使用大模型，目标不是替代人，而是要向人赋能，依靠大模型的能力，帮助员工提升效能。”
9月6日，中国证监会原主席肖钢在第六届外滩金融峰会上的观点，或许能减少一些因金融业使用AI大模型而带来的减员担忧。
近年来，肖钢密切关注AI带来的技术变革，他的研究聚焦在AI与金融的关系、发展趋势、监管思路、国际合作与治理等领域。
肖钢在此次论坛中表示，在金融业应用AI大模型，将对金融业带来深刻变革，不仅要重构银行业务的流程，银行内部组织架构和银行服务的模式，将会带来全方位的深刻变革。
但是肖钢也认为，目前大模型技术在金融领域尚未成熟，比如在很多场景下是大模型是在正儿八经说“车轱辘话”、反复的、原则的话，很难深入下去。
肖钢建议在涉及金融大模型的政策方面，出台更细化、更具体的政策或监管规则，这对指导金融机构如何使用大模型非常重要。

以下是肖钢的发言原文：
一、金融大模型的应用，将会对金融业带来一场深刻的变革。
大模型的应用，不仅要重构银行业务的流程，银行内部组织架构和银行服务的模式，会带来一个全方位的深刻的变革。大家知道，自从2022年底ChatGPT横空出世，大模型的应用成为热点，发展确实很快。
最近我们观察到，一年前国内的金融机构还在热烈讨论是否要应用大模型，或者说在做大模型应用的准备工作。今年以来发生了迅速的变化，很多金融机构已经开始落地了，运用大模型的过程中他们深切感受到这是一场深刻的变革，对于我们的操作模式、业务模式是一种颠覆，现在来看大模型在金融领域的应用前景非常广阔，对金融业未来产生的影响非常深刻。
二、大模型在金融业的应用，技术的成熟度很重要。
从大模型来讲是三个要素，数据、算力和算法，大模型在金融领域的应用还有一些因素，一是技术的成熟度，因为金融业对于准确性、精准性的要求特别高，对风险外溢的防范要求也非常高。技术的成熟度是决定大模型在金融领域应用的重要因素。当然，这个问题也是相互成就、相互促进的过程。
现在大模型技术还不是很成熟，特别是金融领域的应用。我们也观察一些大模型应用，机器虽然没有正儿八经说胡话，但很多场景下是正儿八经说“车轱辘话”、说反复的、原则的话，由于种种原因，很难深入下去。
由于技术本身有些缺陷，不能满足金融业务发展和客户的需要。另外一方面是很多大模型没有经过专业金融领域，特别是细分行业的数据训练，当然机器也就学不好。技术的成熟度对于大模型在金融领域的应用、推广非常重要。
二是政策支持度，前面谈到金融业是强监管的行业。现在总的监管政策，大体的政策有，但涉及到很多具体的政策还没有完整出台。大模型在金融业的准入，如何准入？哪类模型可以在金融领域应用，哪些不行？哪些应用可行、哪些不行？细则有待进一步的明确。这对指导金融机构如何用大模型非常重要。
三是场景匹配度。从金融机构来讲，选择大模型的应用，很重要的是识别和选择场景，没有场景就没有大模型的应用。
三、中国和美国的金融业都在应用大模型，但有些差别。
我国应用大模型的定位不是替代现有的员工。美国的劳动力特别贵，成本很高，所以他们内在有动力使用大模型，用更少的人、更多的机器替代。而中国，不是替代人，主要定位是向人赋能，依靠大模型巨大的泛化能力，帮助员工提升效能、提升效率。利用大模型，不简单是节省人力成本，更重要的是利用大模型的技术赋能所有员工，更好地服务实体经济和人民生活。
目前我国金融机构的成本收入比是较低的，其中的人力成本也相对较低，关键是扩大规模经济和范围经济效应，提高员工的技能与生产效率，靠大量裁员实现不了，也不符合中国国情。