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李萌认为,在金融领域,大模型作为银行数字化转型的重要动力,正在深刻改变银行业的经营模式和服务模式。银行业在数字化和智能化方面走在前列,具有大模型应用的先天优势。然而,金融业深层次人工智能的应用仍处于初级阶段,各种金融大模型在单一问题上的独立作战能力强,但在完成具体场景下需要经历多个环节的各项任务能力上还需要加强。
第一,企业的数据治理和知识治理工作。AI热潮下,所有企业都意识到数据的重要性。要解决数据质量的问题,必须要做数据治理。企业知识资产的运营是现在大模型能产生作用的另一个重要领域,它可以赋能企业各个岗位的员工,以提高效率。同样,要利用大模型运营好企业的知识,还需要做知识治理。
二是拥抱变化,关键在于强化业绩比较基准的执行力和约束力。这有助于引导基金经理更理性投资,避免过去单一规模导向下的“风格漂移或博弈性持仓过大”等问题,使投资过程更透明,业绩表现更可预期,做到投资者“所见即所得”。要加速这一良性转变,需系统性加强公司级中台风控能力建设,与投研能力深度协同,增强基金投资行为的稳定性和抗风险韧性。
第三,日本在互联网时代发展滞后也制约了其在AI领域的发展。作为AI技术的核心,机器学习和深度学习都需要收集大量数据,并利用这些数据不断提高准确率。而数据几乎都是从互联网上收集的,因此日本发展AI技术的基础比较薄弱。