AI成金融发展重要动力

近两年，大模型和生成式AI技术发展迅猛，广泛渗透到金融领域的各个角落。这股新兴技术浪潮，已成为推动数字金融迈向高质量发展的核心动力。它给金融行业带来了前所未有的变革，从业务流程到客户服务，都受到了AI的深远影响，为行业发展注入了新的活力。

在金融行业，AI的应用广泛。从基础的交易操作到深度的风险评估，AI技术都发挥着核心作用。它不仅提高了金融服务的效率和质量，还帮助金融机构拓展了新的业务途径，成为金融领域不可或缺的部分。

客户交互新关键

如今，金融机构与客户间的沟通已全面涵盖各种媒体、渠道和方式。在此过程中，大模型的多模态技术起到了关键作用，满足了客户的需求。以往，客户与金融机构的交流常遇到渠道单一、反馈迟缓的问题，而多模态技术成功解决了这些问题。

金融机构借助多模态技术，对客户需求有了更透彻的理解。客户可通过语音、文字、图像等多种方式与机构沟通，金融机构亦能更精准、快速地做出回应。这提升了客户的使用感受和满意度，让金融服务更加贴合客户的需求。

未来智能体方向

吕仲涛指出，智能体的发展趋势将涵盖四个主要方向，而超级AI模式便是这其中的一个。这种模式依赖庞大模型，能够深刻理解用户指令。它运用大量工具API，为用户精确提供答案。并且，它还能综合众多信息，保证用户得到精确的回应。

各个领域各具特色，共同推动了金融业的智能化发展。超级AI技术的应用将提升智能服务的效率，帮助用户节省时间和精力。而且，其他领域也将从多个方面提升金融服务的效能。预计在不久的将来，智能体在金融领域的角色将变得更加重要。

金融机构模型观

在大型模型这一领域，马太效应表现得尤为突出。金融机构需构建自己独到的大模型理念，同时要清晰界定智能化前进的方向。大型金融机构可以利用其资源上的优势，而小型金融机构则需要寻找适合自己的应用突破口。

金融机构不应盲目跟风使用大型模型，必须结合自身实力和业务特色。应当树立起独立的模型理念，如此一来，才能在激烈的市场竞争中找准转型方向，构建适应需求的大模型体系，进而实现高效发展。

上海银行的规划

上海银行为大模型的建设和应用设定了明确的目标。他们借助智能体开发平台，有计划地构建了众多数字员工或智能体，以此创新了人机协作的生产模式。这样的做法让员工从繁琐的工作中解放出来，有效提高了工作效率和成果品质。

上海银行运用数字员工或智能体，有效推动了业务流程的自动化和智能化。在此人机协作体系中，人类负责制定复杂决策和沟通协调，智能体则专攻数据分析和基础计算。两者各尽其能，协同工作，助力银行发展。

AI应用与策略

吕仲涛建议金融机构应先在AI技术实力较强的领域开展试点项目，挑选那些出错概率小、价值匹配度高的应用场景。通过实践经验的积累，逐步将试点范围扩展至更复杂、更关键的业务领域。以财务预测为例，采用小规模模型并结合专家制定的规则，这样的模型具有较强的可解释性，并且对算力的要求并不高。

金融行业在算力、算法及数据方面，需构建一个统一的算力网络，同时探索适用于终端的小型模型。大型金融机构需与中小银行合作，共同开发大型模型，并促进跨行业合作。如此一来，AI在金融领域的应用将更加广泛，其价值也将显著提高。