近期，金融领域AI大模型呈现出“百花齐放”的景象。腾讯云发布了金融行业大模型解决方案，招联金融、度小满、星环科技、奇富科技等均发布了金融大模型。

　　AI与金融相遇，为金融科技领域带来了创新和变革的可能。在传统的金融业务中，纸质资料的处理占据了大量的人力、物力和时间。如今AI大模型可以在十几秒钟的时间内轻松读完公司年报，从中提炼出重要的观点和关键词，并生成财务分析、业务发展预测等专业化内容。同时，AI数字人已经成为许多银行大模型业务应用落地的“标配”之一，数字员工可以24小时无休地承担客服等工作。

　　然而，发展伴随着“成长的烦恼”。在金融业向数字化转型的过程中，AI大模型的风险始终存在，风险是否可控是人们最为关心的话题。以数据隐私风险为例，AI大模型的训练优化需要大量数据作为支持，金融机构如何确保数据来源合法和隐私保护到位？如果直接使用客户数据进行AI大模型训练是违规的，因此金融机构必须采取措施确保数据脱敏合规，并制定严格的数据使用规范和访问权限设置，让数据隐私风险可控。

　　另外，AI大模型在处理海量数据时，可能学习到的信息本身就存在错误，以此生成新的内容就会误导投资者的决策。除此之外，AI大模型对生成式人工智能的运用，可能生成“编造”的内容，直接影响金融分析结果的可信度。一旦AI大模型产生不准确的结果，目前也很难分清到底是算法技术不可靠，还是提供的底层数据不可信，这就使责任难以明确，可能造成金融业不同部门间的信任危机。

　　AI在金融领域的应用到底有没有那么大的作用，目前仍是有争议的话题。从整体来看，金融机构布局AI大模型潜力大，但仍处于起步阶段。目前AI大模型在金融领域的应用还不够广，在运营和客服等重复性高、易被标准化的岗位上可以实现锦上添花，但在量化交易、精准用户画像等需要“雪中送炭”的关键环节，AI的可用程度仍需更多实例加以证明。

　　从长远来看，金融行业需要的是可控、可信、可用的AI。人们期待金融科技带来的创新，是积极、有益的创新，更好地使AI服务于社会，为人们带来更多的便利和福祉。在未来的发展中，需要警惕AI大模型可能带来的风险，要对AI在金融领域的应用进行更为客观和全面的评价。（苏瑞淇）