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(十四屆全國政協委員、科技部原副部長 李萌)
隨著科技的飛速發展,人工智能已經成為當今世界最具影響力的技術之一,它正在深刻地改變著我們的生活和工作方式。然而,在人工智能蓬勃發展的過程中,我們也面臨著一些亟待解決的問題,這些問題不僅關系到人工智能技術本身的進步,也影響著其在各個領域的應用效果和未來發展。
眼下,有兩個關鍵問題亟待解決:
其一,在微觀層面,盡管我們期望通過人工智能技術提高效率并形成正向的價值循環,使切實的投入能夠帶來更為可觀的收益,但目前的現狀尚不盡如人意。
其二,微觀效率的提升能否轉化為整體或行業的全要素生產力,這一問題也尚未得到妥善解決。
在這樣的形勢下,為了避免泡沫過度膨脹,實實在在地推動經濟增長與社會福祉的提升,就需要推動人工智能應用落地。而智能體,正是通向應用落地的一條有效途徑。
從金融行業來看,智能體的發展及其生態構建,正在重塑金融業的工作流程、服務模式、組織結構和價值鏈。相關調查數據顯示,大模型在金融行業的應用滲透率在各行業中處于領先地位,大約為35%,而排名第二的制造業僅為15%左右。
實際上,金融行業具備智能體良好的發展基礎,銀行、證券、保險、信托、資管等不同業態和不同牌照的金融機構,都有其獨特的場景。構建金融智能體的關鍵在于把每項業務的需求和痛點了解透、理解深,這是所有工作的前提。
具體來看,金融行業智能體發展實踐可以圍繞以下幾個方面展開:
一是提出需求、評估價值。要針對不同場景提出智能需求,精準刻畫需求,判斷需求價值,明確定位搭建智能體的目的和功能。例如資訊簡報智能體,能夠快速整合海量的金融數據,涵蓋股市、債市、基金、外匯等多領域信息,把分散細碎的信息整合為整體感知,精準剖析市場趨勢,從而從發展大勢中提出自身需求。
二是分析場景、找準痛點。找到行業或領域的具體場景,針對性地解決痛點問題。例如理財產品問答助手智能體,針對查找知識耗費時間且準確性要求高的問題;投顧資訊簡報智能體,針對當前投顧行業市場信息過載、時效性難把握、個性化不足等痛點進行解決。這樣可以大幅度提升理財獲取信息的效率。
三是給出個性方案、提高價值。例如理財產品問答助手智能體,利用大模型的語義理解能力精準響應客戶需求、匹配場景,在產品說明、資金投向、收益規則、風控措施等重點領域生成針對不同用戶的方案。
四是安全保障、治理托底。智能體完成工作任務的環節多、流程長,涉及數據隱私、任務保密、資產安全、用戶特殊要求等諸多方面,安全保障要求高。因此,搭建金融智能體從一開始就要高度重視安全問題,配置更高級別的安全技術和保障系統,確保客戶的資金需求、投資意向、項目安排等信息不被泄露。
五是多智協同、構建生態。工具鏈和多智能體協作決定了人工智能應用的廣度。金融系統和金融機構內部場景豐富多樣,多智能體協同將發揮更為顯著的作用。鑒于細分領域眾多,需要建立有效的協同機制,通過一系列協議來維護和溝通智能體生態,以實現更加順暢的協同運作。
此外,對于Agentic AI,即自主規劃智能體和多智能體協同,部分學者認為其可能成為未來社會的基本單元。華為甚至預測,未來10年全社會將有9000億個智能體,智聯網節點數將遠遠大于現有互聯網節點數。在多智能體協同的基礎上,構建以智能體為節點的網絡——智聯網,形成以交互能力為核心的智能體生態網絡是大勢所趨,也是影響社會連接格局的重要事項。
當然,智能體在金融垂直領域的應用也面臨著諸多挑戰。
例如,大模型作為智能體的核心,其水平雖在不斷提高,但仍存在不足,且成本偏高。智能體尚未達到我們預期的智能程度,全過程精度的一致性有待增強,不準確的情況會在不同環節多次調用工具的過程中被放大和累加,進而產生不確定性。
此外,整體系統的魯棒性也需進一步完善。在業務領域通過多個智能體構建的生態中,若每個環節的運行成本稍有增加,疊加后推理和調用工具的資源成本將居高不下。
因此,在金融行業布局智能體需緊密結合細分場景,深入探討更優的落地方式,包括通過人機協作持續糾正錯誤,增強全鏈條、全過程任務執行的穩定性與一致性,并在不斷優化迭代的過程中降低成本。
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