Tác giả: Yang Tao, phó giám đốc Phòng thí nghiệm Tài chính và Phát triển Quốc gia
Bản tóm tắt
Kể từ khi ChatGPT ra đời, robot đối thoại trí tuệ nhân tạo này đã trở thành một trong những chủ đề nóng nhất trên thế giới. Nếu bàn về tình trạng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính từ góc độ ChatGPT, khách quan mà nói, trí tuệ nhân tạo có mức độ ứng dụng cao hơn trong hoạt động tổ chức, năng lực dịch vụ và quản lý rủi ro. không đủ để giải quyết các nhu cầu tài chính khác. Bài báo chỉ ra rằng mặc dù ChatGPT đã làm nổi bật hơn nữa khả năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, nhưng nó vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức đối với ngành tài chính, khiến nó không thể mang lại những thay đổi lớn cho ngành tài chính trong một thời gian dài.
ChatGPT, một robot đối thoại được phát triển bởi OpenAI, một phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Mỹ, đã thu hút sự chú ý rộng rãi của mọi tầng lớp xã hội trong và ngoài nước, đồng thời tạo ra một đợt bùng nổ trí tuệ nhân tạo. Đồng thời, chuyển đổi kỹ thuật số của ngành tài chính đã trở thành xu hướng chung của tất cả các quốc gia và đó cũng là một hướng cải cách quan trọng được các cơ quan quản lý ở nước tôi thúc đẩy. Vì vậy, bắt đầu từ ChatGPT và phân tích sâu về thực trạng, cơ hội và thách thức của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính sẽ giúp nhận thức chính xác hơn về sự phát triển chất lượng cao của khoa học công nghệ trong lĩnh vực tài chính.
01Hiện trạng phát triển trí tuệ nhân tạo và hiện trạng ChatGPT
Từ góc độ vĩ mô, trí tuệ nhân tạo được coi là động lực cốt lõi của nền kinh tế kỹ thuật số, cho dù đó là thiết kế cấp cao nhất của "Kế hoạch 5 năm lần thứ 14" và kế hoạch phát triển nền kinh tế kỹ thuật số hay phiên bản mới của tài chính. kế hoạch phát triển công nghệ và hướng dẫn chuyển đổi số trong lĩnh vực tài chính, các ngành trọng điểm và bệ đỡ số. Sự phát triển nhanh chóng của nền kinh tế số đã tạo môi trường kinh tế kỹ thuật tốt cho trí tuệ nhân tạo; đồng thời, trí tuệ nhân tạo với vai trò là cơ sở hạ tầng mới then chốt, cũng tạo động lực mới cho sự phát triển nền kinh tế số của nước tôi. Nhìn chung, cơ sở hạ tầng mở và chia sẻ tiên tiến nhất, các quy trình công cụ được triển khai và tập trung cũng như các kịch bản ứng dụng đa dạng và rộng rãi mang đến một môi trường ứng dụng và không gian thị trường tốt cho sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo. **
Từ góc độ xu hướng phát triển công nghệ, mô hình đào tạo trước quy mô cực lớn chắc chắn là tâm điểm và điểm nóng của sự phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện nay, trong hai năm qua đã xảy ra một vụ nổ lớn và "vũ khí" loài". Nhìn chung, mô hình lớn thể hiện xu hướng phát triển đa phương thức, đa công nghệ, đa khả năng và đa ứng dụng, cho thấy hiệu quả ứng dụng tốt trong môi trường phòng thí nghiệm lý tưởng và môi trường thực tế của các ngành dọc. và các mô hình nhỏ sẽ được hình thành.Một hệ thống thông minh phát triển cộng tác giữa đám mây và biên.
Đồng thời, trí tuệ nhân tạo cũng mang lại những tác động và thách thức to lớn đối với các chuẩn mực đạo đức và quản trị xã hội hiện có. Do đó, làm thế nào để nhận ra sự quản trị hiệu quả của trí tuệ nhân tạo đã trở thành tâm điểm chú ý của mọi tầng lớp xã hội trong và ngoài nước trong những năm gần đây. Có thể thấy rằng quản trị trí tuệ nhân tạo trong và ngoài nước đã đạt được những tiến bộ đột phá, và đã bước vào giai đoạn thiết lập các quy tắc và quy định và thực hiện nó từ cấp độ khái niệm, và sự phát triển của AI đáng tin cậy đã trở thành nội dung cốt lõi.
Cần phải nói rằng trí tuệ nhân tạo đã trở thành “chất xúc tác” quan trọng nhất của đổi mới công nghệ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) liên quan đến ChatGPT được coi là “viên ngọc trai” trên vương miện của trí tuệ nhân tạo. Chúng ta đã thấy rằng lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo thực sự là lịch sử cải tiến liên tục các kích thước mô hình, từ các chuyên gia con người viết quy tắc, đến máy viết một số ít quy tắc, đến máy viết một số lượng lớn quy tắc và cuối cùng là chuyển giao học tập. mô hình lớn. Trong quá trình này, ChatGPT sử dụng các phương pháp học văn bản để mở rộng trường, GPT-3 có 500 tỷ từ và 175 tỷ tham số, cuối cùng với sự hỗ trợ của thông tin lớn, nó đã đạt được sự cải thiện toàn diện về chức năng, nhưng cũng có vấn đề với nội dung và dữ liệu đáng tin cậy. Những thách thức về an toàn và chi phí hạ cánh cao.
02Từ góc độ nhu cầu tài chính để thấy được cơ hội ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
Với sự phát triển sâu rộng của nền kinh tế kỹ thuật số và xây dựng xã hội kỹ thuật số, một lượng lớn dữ liệu đã được tạo ra, cung cấp một "mảnh đất" rộng lớn cho việc mô hình hóa, đào tạo và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt, việc tích lũy dữ liệu quy mô lớn và chất lượng cao trong lĩnh vực tài chính, cũng như các kịch bản ứng dụng đa chiều và đa dạng tạo cơ hội tốt cho sự phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Thông qua việc tích hợp sâu trí tuệ nhân tạo và dịch vụ khách hàng tài chính, đổi mới sản phẩm, quản lý vận hành, phòng ngừa và kiểm soát rủi ro và các tình huống kinh doanh khác, toàn bộ quy trình dịch vụ tài chính sẽ được định hình lại và trao quyền một cách thông minh, đồng thời đổi mới sản phẩm tài chính, tái cấu trúc quy trình, đẩy mạnh tích hợp kênh và dịch vụ, nâng cấp và mở rộng cả chiều rộng và chiều sâu của các dịch vụ tài chính, trở thành nguồn lực và động lực quan trọng cho chuyển đổi số tài chính.
Trong phân tích cuối cùng, giá trị ứng dụng của **trí tuệ nhân tạo nằm ở việc giải quyết các vấn đề tồn tại trong lĩnh vực tài chính, cần được phân tích từ góc độ nhu cầu tài chính. Cụ thể, từ góc độ cấp độ trung và vi mô của ngành tài chính, những khó khăn gặp phải là vấn đề chiến lược. ** Đứng trước tình hình kinh tế tài chính ngày càng phức tạp, việc xây dựng chiến lược cho các định chế tài chính càng trở nên đặc biệt quan trọng, đây không chỉ là “công trình cấp cao” của tổ chức mà còn đòi hỏi sự kết hợp hiệu quả giữa tầm nhìn, logic và kinh nghiệm, cũng như quản lý năng động kịp thời và hiệu quả. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong xây dựng chiến lược là nhận thức, suy luận và ra quyết định, đương nhiên có thể kết hợp với xây dựng chiến lược toàn diện hoặc đặc biệt của các tổ chức tài chính và thực hiện tối ưu hóa ngẫu nhiên động.
** Thứ hai là một vấn đề cấu trúc. ** Mặc dù sức mạnh toàn diện của ngành tài chính nước tôi tiếp tục tăng lên, nhưng vẫn còn nhiều mâu thuẫn cơ cấu dẫn đến sự phát triển không cân bằng và không đủ, điều này cũng đặt ra yêu cầu về trí tuệ nhân tạo để "bù đắp những thiếu sót". Ví dụ, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực quản lý tài sản có thể mang lại những thay đổi đối với sự mất cân đối trong cơ cấu tài sản hộ gia đình và cách bố trí tài sản tài chính hay không sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến mục tiêu lớn của tài chính là giúp thịnh vượng chung.
** Thứ ba là vấn đề các yếu tố sản xuất. **Phát triển bền vững và chuyển đổi kỹ thuật số của các tổ chức tài chính cần xem xét tính kinh tế, quy mô và hiệu quả của các yếu tố đầu vào mà cốt lõi là dữ liệu và con người. Một mặt, dữ liệu đã trở thành một yếu tố sản xuất quan trọng và là nguồn tài nguyên chiến lược quốc gia cơ bản. Làm thế nào ngành tài chính có thể cải thiện các hoạt động trong vòng đời đầy đủ của dữ liệu "thu thập, lưu trữ, tính toán, quản lý và sử dụng" và thúc đẩy việc chuyển đổi các yếu tố dữ liệu thành tài sản dữ liệu là một thách thức cấp bách hiện đang phải đối mặt và sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn sẽ kích thích sinh lực hơn. Mặt khác, tài năng fintech cũng là một nguồn tài nguyên khan hiếm.
Trí tuệ nhân tạo có thể trở thành một “trợ lý thông minh” để nâng cao năng lực của nhân viên, hoặc có thể bổ trợ năng lực nhóm bằng cách xây dựng “con người kỹ thuật số”.
** Thứ tư là vấn đề tổ chức và hoạt động. **Việc chuyển đổi số của ngành tài chính không thể tách rời với việc đảm bảo cơ cấu tổ chức và năng lực vận hành, trong quá trình này có thể tận dụng triệt để trí tuệ nhân tạo để tạo ra mô hình vận hành tự động, thông minh, liên tục tối ưu hóa quy trình vận hành, đổi mới mô hình vận hành, cải tiến chất lượng dịch vụ vận hành và giảm chi phí vận hành, từ đó hỗ trợ các dịch vụ tài chính toàn diện và thông minh.
** Thứ năm là vấn đề năng lực phục vụ. **Khả năng dịch vụ của các tổ chức tài chính được phản ánh trong các sản phẩm đa dạng, khả năng phân tích thị trường đầy đủ, khả năng tiếp thị và kênh, duy trì khách hàng và khả năng dịch vụ giá trị gia tăng, v.v. Đặc biệt là về thiết kế sản phẩm thông minh tùy chỉnh, tiếp thị chính xác các dịch vụ chân dung khách hàng ba chiều và tính nhất quán của trải nghiệm trực tuyến và ngoại tuyến, những khám phá hiệu quả đã được thực hiện.
**Thứ sáu là vấn đề quản trị rủi ro. **Hiện nay, các rủi ro vĩ mô và vi mô mà ngành tài chính phải đối mặt ngày càng phức tạp, nếu có thể sử dụng hiệu quả trí tuệ nhân tạo, có thể thiết lập mô hình kiểm soát rủi ro thông minh trên cơ sở tích hợp và phân tích dữ liệu lớn, đây sẽ trở thành một phương thức hiệu quả để xác định, giám sát và kiểm soát rủi ro. Một mặt, nó xây dựng các quan điểm về khách hàng, doanh nghiệp và rủi ro để phản ánh một cách năng động và toàn diện bức tranh toàn cảnh về rủi ro; mặt khác, nó tối ưu hóa việc đánh giá rủi ro tín dụng thông minh và thực hiện chuyển đổi kiểm soát rủi ro sang kiểm soát số và kiểm soát thông minh.
** Thứ bảy là vấn đề hiệu quả dịch vụ. ** Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính có hiệu quả hay không, một là từ góc độ của chính các tổ chức tài chính, hai là từ góc độ của các đơn vị dịch vụ. Một mặt, trong quá trình phát triển nhanh chóng của ngành tài chính trong những năm gần đây, công nghệ thông tin đã có tác động rất sâu sắc đến việc cải thiện và chuyển đổi năng suất nhân tố tổng hợp của ngành tài chính. Một trong những biểu hiện về giá trị sử dụng của trí tuệ nhân tạo là liệu nó có thể cải thiện hơn nữa hiệu quả hoạt động của các tổ chức tài chính và tối ưu hóa các chỉ số tài chính hay không. Mặt khác, ngành tài chính vẫn có nhiều trách nhiệm trong việc giúp ích cho sự thịnh vượng toàn diện, xanh, công nghệ và chung, giá trị của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện chức năng của chúng cũng cần được xem xét.
Thứ tám là vấn đề sinh thái của hợp tác. **Từ ngân hàng mở đến tài chính mở đã trở thành xu hướng chủ đạo của đổi mới toàn cầu và các tổ chức tài chính cần chia sẻ dữ liệu, thuật toán, giao dịch, quy trình và các chức năng kinh doanh khác với hệ sinh thái kinh doanh để cung cấp cho hệ sinh thái khách hàng, nhân viên, nhà phát triển bên thứ ba, tài chính các tổ chức Các công ty công nghệ, nhà cung cấp và các đối tác khác cung cấp dịch vụ để tạo ra một hệ sinh thái tài chính kỹ thuật số được đặc trưng bởi "trí thông minh, cởi mở, chia sẻ, nhanh nhẹn và hội nhập". Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn, nó có thể giúp cải thiện hơn nữa hệ sinh thái bên ngoài của các tổ chức tài chính.
Khách quan mà nói, trí tuệ nhân tạo được sử dụng rộng rãi hơn trong hoạt động tổ chức, năng lực dịch vụ và quản lý rủi ro, nhưng do các yếu tố kỹ thuật và thể chế nên vẫn chưa đủ để giải quyết các nhu cầu tài chính khác.
03Những thách thức trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính
ChatGPT** càng làm nổi bật khả năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, nhưng đối với ngành tài chính, nó vẫn còn nhiều thách thức, không thể mang lại những thay đổi lớn cho ngành tài chính trong một thời gian dài. **
** Đầu tiên là quản trị dữ liệu. **Xuất phát điểm của chuyển đổi số ngành tài chính là làm tốt công tác quản trị dữ liệu, cần thực sự hoàn thiện hệ thống quản trị dữ liệu, nâng cao năng lực quản trị dữ liệu, tăng cường kiểm soát chất lượng dữ liệu, nâng cao năng lực ứng dụng dữ liệu. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cũng không thể tách rời khỏi dữ liệu lớn chất lượng cao, nhưng việc quản trị dữ liệu của các tổ chức tài chính nói chung còn ở giai đoạn sơ khai và dữ liệu chất lượng thấp, đảo dữ liệu và dữ liệu phân tán là phổ biến và rất khó để cung cấp đầy đủ hỗ trợ yếu tố dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo.
** Thứ hai là tiêu chuẩn hóa hiện trường. ** Mặc dù ứng dụng tài chính của trí tuệ nhân tạo thể hiện các đặc điểm của cá nhân hóa và "nghìn người, nghìn mặt", nhưng về lâu dài, trong quá trình tích hợp tài chính và công nghệ, sức sống thực sự là tiêu chuẩn hóa và mục đích chung bối cảnh đổi mới công nghệ tài chính, trong khi Hợp tác khác biệt không dựa trên mô hình gia công phần mềm truyền thống cũng là một trong những hạn chế của các ứng dụng tài chính trí tuệ nhân tạo hiện có.
** Thứ ba là ngưỡng chi phí cao của công nghệ và giải pháp. **Các ứng dụng kỹ thuật và cài đặt giải pháp của trí tuệ nhân tạo trong hoạt động tài chính thường có chi phí triển khai cao, khó đáp ứng nhu cầu của các tổ chức tài chính vừa và nhỏ. Theo ước tính nghiên cứu của Guosheng Securities, chi phí đào tạo GPT-3 là khoảng 1,4 triệu đô la Mỹ và đối với một số LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) lớn hơn, chi phí đào tạo là từ 2 triệu đô la Mỹ đến 12 triệu đô la Mỹ.
** Thứ tư là minh bạch và không thể giải thích được. **Cái gọi là khả năng diễn giải đề cập đến nhu cầu có được thông tin đầy đủ và dễ hiểu trong quá trình nhận thức hoặc ra quyết định của một hành động, để giúp cho việc ra quyết định. Trong học máy, thường có một khoảng trống không thể quan sát được gọi là "hộp đen" giữa dữ liệu đầu vào và câu trả lời đầu ra. Chỉ bằng cách phát triển các ứng dụng tài chính AI đáng tin cậy và có thể hiểu được, người dùng mới có thể đạt được sự tin tưởng, khả năng kiểm toán mô hình và giảm thiểu rủi ro.
** Thứ năm là sự phối hợp trong nội bộ tổ chức. **Khi các tổ chức tài chính áp dụng trí tuệ nhân tạo và các công nghệ tiên tiến khác, thường rất khó để hình thành một cơ chế "tương thích khuyến khích" hiệu quả để thúc đẩy các bên liên quan nội bộ đạt được sự đồng thuận nhằm phản ánh giá trị của đổi mới công nghệ với hiệu quả tối đa. Về vấn đề này, làm thế nào để tối ưu hóa mô hình tổ chức và điều phối thông qua thiết kế quy tắc trong khi tối ưu hóa sự lặp lại của chính giải pháp kỹ thuật cũng là một thách thức khó tránh khỏi đối với trí tuệ nhân tạo.
** Thứ sáu là chia sẻ trách nhiệm. ** Thiết kế sản phẩm và hoạt động kinh doanh của các tổ chức tài chính có những đặc thù nhất định và cũng có nhiều rủi ro phức tạp khác nhau. Vì vậy, dựa trên logic kiểm soát rủi ro và bảo vệ người tiêu dùng tài chính, bất kỳ hoạt động tài chính nào cũng cần có cơ chế chia sẻ trách nhiệm rõ ràng. Sau khi trí tuệ nhân tạo ra đời, sự cân bằng về quyền và trách nhiệm trong quy trình kinh doanh ban đầu của các tổ chức tài chính có thể gây ra một số điểm mơ hồ mới, cần được khẩn trương khám phá thêm từ các khía cạnh của quy tắc thể chế, thông lệ kinh doanh, công nghệ và kinh doanh, và mối quan hệ giữa người mẫu và con người.
**Thứ bảy là tuân thủ và đạo đức. **Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ tài chính, sự giám sát của các quốc gia khác nhau đang tiến bộ theo thời gian. Đối mặt với sự phát triển năng động của các nguyên tắc và mô hình quy định, ứng dụng tài chính của trí tuệ nhân tạo có áp lực tuân thủ nổi bật hơn. Đồng thời, những thách thức về đạo đức của công nghệ tài chính như phân biệt thuật toán, giết chết dữ liệu lớn và rò rỉ thông tin cũng đã mang đến "cái bóng" cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo. để tạo ra các dịch vụ tài chính "ấm áp".
Tóm lại, triển vọng chuyển đổi số của ngành tài chính dựa trên trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu, nhưng vẫn chưa thuận buồm xuôi gió, vẫn còn nhiều thách thức lớn, đòi hỏi cấp thiết phải tự tối ưu hóa và liên tục “đột phá”.
Xem bản gốc
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Xem ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính từ ChatGPT
Tác giả: Yang Tao, phó giám đốc Phòng thí nghiệm Tài chính và Phát triển Quốc gia
Bản tóm tắt
Kể từ khi ChatGPT ra đời, robot đối thoại trí tuệ nhân tạo này đã trở thành một trong những chủ đề nóng nhất trên thế giới. Nếu bàn về tình trạng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính từ góc độ ChatGPT, khách quan mà nói, trí tuệ nhân tạo có mức độ ứng dụng cao hơn trong hoạt động tổ chức, năng lực dịch vụ và quản lý rủi ro. không đủ để giải quyết các nhu cầu tài chính khác. Bài báo chỉ ra rằng mặc dù ChatGPT đã làm nổi bật hơn nữa khả năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, nhưng nó vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức đối với ngành tài chính, khiến nó không thể mang lại những thay đổi lớn cho ngành tài chính trong một thời gian dài.
ChatGPT, một robot đối thoại được phát triển bởi OpenAI, một phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Mỹ, đã thu hút sự chú ý rộng rãi của mọi tầng lớp xã hội trong và ngoài nước, đồng thời tạo ra một đợt bùng nổ trí tuệ nhân tạo. Đồng thời, chuyển đổi kỹ thuật số của ngành tài chính đã trở thành xu hướng chung của tất cả các quốc gia và đó cũng là một hướng cải cách quan trọng được các cơ quan quản lý ở nước tôi thúc đẩy. Vì vậy, bắt đầu từ ChatGPT và phân tích sâu về thực trạng, cơ hội và thách thức của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính sẽ giúp nhận thức chính xác hơn về sự phát triển chất lượng cao của khoa học công nghệ trong lĩnh vực tài chính.
01 Hiện trạng phát triển trí tuệ nhân tạo và hiện trạng ChatGPT
Từ góc độ vĩ mô, trí tuệ nhân tạo được coi là động lực cốt lõi của nền kinh tế kỹ thuật số, cho dù đó là thiết kế cấp cao nhất của "Kế hoạch 5 năm lần thứ 14" và kế hoạch phát triển nền kinh tế kỹ thuật số hay phiên bản mới của tài chính. kế hoạch phát triển công nghệ và hướng dẫn chuyển đổi số trong lĩnh vực tài chính, các ngành trọng điểm và bệ đỡ số. Sự phát triển nhanh chóng của nền kinh tế số đã tạo môi trường kinh tế kỹ thuật tốt cho trí tuệ nhân tạo; đồng thời, trí tuệ nhân tạo với vai trò là cơ sở hạ tầng mới then chốt, cũng tạo động lực mới cho sự phát triển nền kinh tế số của nước tôi. Nhìn chung, cơ sở hạ tầng mở và chia sẻ tiên tiến nhất, các quy trình công cụ được triển khai và tập trung cũng như các kịch bản ứng dụng đa dạng và rộng rãi mang đến một môi trường ứng dụng và không gian thị trường tốt cho sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo. **
Từ góc độ xu hướng phát triển công nghệ, mô hình đào tạo trước quy mô cực lớn chắc chắn là tâm điểm và điểm nóng của sự phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện nay, trong hai năm qua đã xảy ra một vụ nổ lớn và "vũ khí" loài". Nhìn chung, mô hình lớn thể hiện xu hướng phát triển đa phương thức, đa công nghệ, đa khả năng và đa ứng dụng, cho thấy hiệu quả ứng dụng tốt trong môi trường phòng thí nghiệm lý tưởng và môi trường thực tế của các ngành dọc. và các mô hình nhỏ sẽ được hình thành.Một hệ thống thông minh phát triển cộng tác giữa đám mây và biên.
Đồng thời, trí tuệ nhân tạo cũng mang lại những tác động và thách thức to lớn đối với các chuẩn mực đạo đức và quản trị xã hội hiện có. Do đó, làm thế nào để nhận ra sự quản trị hiệu quả của trí tuệ nhân tạo đã trở thành tâm điểm chú ý của mọi tầng lớp xã hội trong và ngoài nước trong những năm gần đây. Có thể thấy rằng quản trị trí tuệ nhân tạo trong và ngoài nước đã đạt được những tiến bộ đột phá, và đã bước vào giai đoạn thiết lập các quy tắc và quy định và thực hiện nó từ cấp độ khái niệm, và sự phát triển của AI đáng tin cậy đã trở thành nội dung cốt lõi.
Cần phải nói rằng trí tuệ nhân tạo đã trở thành “chất xúc tác” quan trọng nhất của đổi mới công nghệ và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) liên quan đến ChatGPT được coi là “viên ngọc trai” trên vương miện của trí tuệ nhân tạo. Chúng ta đã thấy rằng lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo thực sự là lịch sử cải tiến liên tục các kích thước mô hình, từ các chuyên gia con người viết quy tắc, đến máy viết một số ít quy tắc, đến máy viết một số lượng lớn quy tắc và cuối cùng là chuyển giao học tập. mô hình lớn. Trong quá trình này, ChatGPT sử dụng các phương pháp học văn bản để mở rộng trường, GPT-3 có 500 tỷ từ và 175 tỷ tham số, cuối cùng với sự hỗ trợ của thông tin lớn, nó đã đạt được sự cải thiện toàn diện về chức năng, nhưng cũng có vấn đề với nội dung và dữ liệu đáng tin cậy. Những thách thức về an toàn và chi phí hạ cánh cao.
02 Từ góc độ nhu cầu tài chính để thấy được cơ hội ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
Với sự phát triển sâu rộng của nền kinh tế kỹ thuật số và xây dựng xã hội kỹ thuật số, một lượng lớn dữ liệu đã được tạo ra, cung cấp một "mảnh đất" rộng lớn cho việc mô hình hóa, đào tạo và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt, việc tích lũy dữ liệu quy mô lớn và chất lượng cao trong lĩnh vực tài chính, cũng như các kịch bản ứng dụng đa chiều và đa dạng tạo cơ hội tốt cho sự phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Thông qua việc tích hợp sâu trí tuệ nhân tạo và dịch vụ khách hàng tài chính, đổi mới sản phẩm, quản lý vận hành, phòng ngừa và kiểm soát rủi ro và các tình huống kinh doanh khác, toàn bộ quy trình dịch vụ tài chính sẽ được định hình lại và trao quyền một cách thông minh, đồng thời đổi mới sản phẩm tài chính, tái cấu trúc quy trình, đẩy mạnh tích hợp kênh và dịch vụ, nâng cấp và mở rộng cả chiều rộng và chiều sâu của các dịch vụ tài chính, trở thành nguồn lực và động lực quan trọng cho chuyển đổi số tài chính.
Trong phân tích cuối cùng, giá trị ứng dụng của **trí tuệ nhân tạo nằm ở việc giải quyết các vấn đề tồn tại trong lĩnh vực tài chính, cần được phân tích từ góc độ nhu cầu tài chính. Cụ thể, từ góc độ cấp độ trung và vi mô của ngành tài chính, những khó khăn gặp phải là vấn đề chiến lược. ** Đứng trước tình hình kinh tế tài chính ngày càng phức tạp, việc xây dựng chiến lược cho các định chế tài chính càng trở nên đặc biệt quan trọng, đây không chỉ là “công trình cấp cao” của tổ chức mà còn đòi hỏi sự kết hợp hiệu quả giữa tầm nhìn, logic và kinh nghiệm, cũng như quản lý năng động kịp thời và hiệu quả. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong xây dựng chiến lược là nhận thức, suy luận và ra quyết định, đương nhiên có thể kết hợp với xây dựng chiến lược toàn diện hoặc đặc biệt của các tổ chức tài chính và thực hiện tối ưu hóa ngẫu nhiên động.
** Thứ hai là một vấn đề cấu trúc. ** Mặc dù sức mạnh toàn diện của ngành tài chính nước tôi tiếp tục tăng lên, nhưng vẫn còn nhiều mâu thuẫn cơ cấu dẫn đến sự phát triển không cân bằng và không đủ, điều này cũng đặt ra yêu cầu về trí tuệ nhân tạo để "bù đắp những thiếu sót". Ví dụ, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực quản lý tài sản có thể mang lại những thay đổi đối với sự mất cân đối trong cơ cấu tài sản hộ gia đình và cách bố trí tài sản tài chính hay không sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến mục tiêu lớn của tài chính là giúp thịnh vượng chung.
** Thứ ba là vấn đề các yếu tố sản xuất. **Phát triển bền vững và chuyển đổi kỹ thuật số của các tổ chức tài chính cần xem xét tính kinh tế, quy mô và hiệu quả của các yếu tố đầu vào mà cốt lõi là dữ liệu và con người. Một mặt, dữ liệu đã trở thành một yếu tố sản xuất quan trọng và là nguồn tài nguyên chiến lược quốc gia cơ bản. Làm thế nào ngành tài chính có thể cải thiện các hoạt động trong vòng đời đầy đủ của dữ liệu "thu thập, lưu trữ, tính toán, quản lý và sử dụng" và thúc đẩy việc chuyển đổi các yếu tố dữ liệu thành tài sản dữ liệu là một thách thức cấp bách hiện đang phải đối mặt và sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn sẽ kích thích sinh lực hơn. Mặt khác, tài năng fintech cũng là một nguồn tài nguyên khan hiếm.
Trí tuệ nhân tạo có thể trở thành một “trợ lý thông minh” để nâng cao năng lực của nhân viên, hoặc có thể bổ trợ năng lực nhóm bằng cách xây dựng “con người kỹ thuật số”.
** Thứ tư là vấn đề tổ chức và hoạt động. **Việc chuyển đổi số của ngành tài chính không thể tách rời với việc đảm bảo cơ cấu tổ chức và năng lực vận hành, trong quá trình này có thể tận dụng triệt để trí tuệ nhân tạo để tạo ra mô hình vận hành tự động, thông minh, liên tục tối ưu hóa quy trình vận hành, đổi mới mô hình vận hành, cải tiến chất lượng dịch vụ vận hành và giảm chi phí vận hành, từ đó hỗ trợ các dịch vụ tài chính toàn diện và thông minh.
** Thứ năm là vấn đề năng lực phục vụ. **Khả năng dịch vụ của các tổ chức tài chính được phản ánh trong các sản phẩm đa dạng, khả năng phân tích thị trường đầy đủ, khả năng tiếp thị và kênh, duy trì khách hàng và khả năng dịch vụ giá trị gia tăng, v.v. Đặc biệt là về thiết kế sản phẩm thông minh tùy chỉnh, tiếp thị chính xác các dịch vụ chân dung khách hàng ba chiều và tính nhất quán của trải nghiệm trực tuyến và ngoại tuyến, những khám phá hiệu quả đã được thực hiện.
**Thứ sáu là vấn đề quản trị rủi ro. **Hiện nay, các rủi ro vĩ mô và vi mô mà ngành tài chính phải đối mặt ngày càng phức tạp, nếu có thể sử dụng hiệu quả trí tuệ nhân tạo, có thể thiết lập mô hình kiểm soát rủi ro thông minh trên cơ sở tích hợp và phân tích dữ liệu lớn, đây sẽ trở thành một phương thức hiệu quả để xác định, giám sát và kiểm soát rủi ro. Một mặt, nó xây dựng các quan điểm về khách hàng, doanh nghiệp và rủi ro để phản ánh một cách năng động và toàn diện bức tranh toàn cảnh về rủi ro; mặt khác, nó tối ưu hóa việc đánh giá rủi ro tín dụng thông minh và thực hiện chuyển đổi kiểm soát rủi ro sang kiểm soát số và kiểm soát thông minh.
** Thứ bảy là vấn đề hiệu quả dịch vụ. ** Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính có hiệu quả hay không, một là từ góc độ của chính các tổ chức tài chính, hai là từ góc độ của các đơn vị dịch vụ. Một mặt, trong quá trình phát triển nhanh chóng của ngành tài chính trong những năm gần đây, công nghệ thông tin đã có tác động rất sâu sắc đến việc cải thiện và chuyển đổi năng suất nhân tố tổng hợp của ngành tài chính. Một trong những biểu hiện về giá trị sử dụng của trí tuệ nhân tạo là liệu nó có thể cải thiện hơn nữa hiệu quả hoạt động của các tổ chức tài chính và tối ưu hóa các chỉ số tài chính hay không. Mặt khác, ngành tài chính vẫn có nhiều trách nhiệm trong việc giúp ích cho sự thịnh vượng toàn diện, xanh, công nghệ và chung, giá trị của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện chức năng của chúng cũng cần được xem xét.
Thứ tám là vấn đề sinh thái của hợp tác. **Từ ngân hàng mở đến tài chính mở đã trở thành xu hướng chủ đạo của đổi mới toàn cầu và các tổ chức tài chính cần chia sẻ dữ liệu, thuật toán, giao dịch, quy trình và các chức năng kinh doanh khác với hệ sinh thái kinh doanh để cung cấp cho hệ sinh thái khách hàng, nhân viên, nhà phát triển bên thứ ba, tài chính các tổ chức Các công ty công nghệ, nhà cung cấp và các đối tác khác cung cấp dịch vụ để tạo ra một hệ sinh thái tài chính kỹ thuật số được đặc trưng bởi "trí thông minh, cởi mở, chia sẻ, nhanh nhẹn và hội nhập". Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn, nó có thể giúp cải thiện hơn nữa hệ sinh thái bên ngoài của các tổ chức tài chính.
Khách quan mà nói, trí tuệ nhân tạo được sử dụng rộng rãi hơn trong hoạt động tổ chức, năng lực dịch vụ và quản lý rủi ro, nhưng do các yếu tố kỹ thuật và thể chế nên vẫn chưa đủ để giải quyết các nhu cầu tài chính khác.
03 Những thách thức trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính
ChatGPT** càng làm nổi bật khả năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, nhưng đối với ngành tài chính, nó vẫn còn nhiều thách thức, không thể mang lại những thay đổi lớn cho ngành tài chính trong một thời gian dài. **
** Đầu tiên là quản trị dữ liệu. **Xuất phát điểm của chuyển đổi số ngành tài chính là làm tốt công tác quản trị dữ liệu, cần thực sự hoàn thiện hệ thống quản trị dữ liệu, nâng cao năng lực quản trị dữ liệu, tăng cường kiểm soát chất lượng dữ liệu, nâng cao năng lực ứng dụng dữ liệu. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cũng không thể tách rời khỏi dữ liệu lớn chất lượng cao, nhưng việc quản trị dữ liệu của các tổ chức tài chính nói chung còn ở giai đoạn sơ khai và dữ liệu chất lượng thấp, đảo dữ liệu và dữ liệu phân tán là phổ biến và rất khó để cung cấp đầy đủ hỗ trợ yếu tố dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo.
** Thứ hai là tiêu chuẩn hóa hiện trường. ** Mặc dù ứng dụng tài chính của trí tuệ nhân tạo thể hiện các đặc điểm của cá nhân hóa và "nghìn người, nghìn mặt", nhưng về lâu dài, trong quá trình tích hợp tài chính và công nghệ, sức sống thực sự là tiêu chuẩn hóa và mục đích chung bối cảnh đổi mới công nghệ tài chính, trong khi Hợp tác khác biệt không dựa trên mô hình gia công phần mềm truyền thống cũng là một trong những hạn chế của các ứng dụng tài chính trí tuệ nhân tạo hiện có.
** Thứ ba là ngưỡng chi phí cao của công nghệ và giải pháp. **Các ứng dụng kỹ thuật và cài đặt giải pháp của trí tuệ nhân tạo trong hoạt động tài chính thường có chi phí triển khai cao, khó đáp ứng nhu cầu của các tổ chức tài chính vừa và nhỏ. Theo ước tính nghiên cứu của Guosheng Securities, chi phí đào tạo GPT-3 là khoảng 1,4 triệu đô la Mỹ và đối với một số LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) lớn hơn, chi phí đào tạo là từ 2 triệu đô la Mỹ đến 12 triệu đô la Mỹ.
** Thứ tư là minh bạch và không thể giải thích được. **Cái gọi là khả năng diễn giải đề cập đến nhu cầu có được thông tin đầy đủ và dễ hiểu trong quá trình nhận thức hoặc ra quyết định của một hành động, để giúp cho việc ra quyết định. Trong học máy, thường có một khoảng trống không thể quan sát được gọi là "hộp đen" giữa dữ liệu đầu vào và câu trả lời đầu ra. Chỉ bằng cách phát triển các ứng dụng tài chính AI đáng tin cậy và có thể hiểu được, người dùng mới có thể đạt được sự tin tưởng, khả năng kiểm toán mô hình và giảm thiểu rủi ro.
** Thứ năm là sự phối hợp trong nội bộ tổ chức. **Khi các tổ chức tài chính áp dụng trí tuệ nhân tạo và các công nghệ tiên tiến khác, thường rất khó để hình thành một cơ chế "tương thích khuyến khích" hiệu quả để thúc đẩy các bên liên quan nội bộ đạt được sự đồng thuận nhằm phản ánh giá trị của đổi mới công nghệ với hiệu quả tối đa. Về vấn đề này, làm thế nào để tối ưu hóa mô hình tổ chức và điều phối thông qua thiết kế quy tắc trong khi tối ưu hóa sự lặp lại của chính giải pháp kỹ thuật cũng là một thách thức khó tránh khỏi đối với trí tuệ nhân tạo.
** Thứ sáu là chia sẻ trách nhiệm. ** Thiết kế sản phẩm và hoạt động kinh doanh của các tổ chức tài chính có những đặc thù nhất định và cũng có nhiều rủi ro phức tạp khác nhau. Vì vậy, dựa trên logic kiểm soát rủi ro và bảo vệ người tiêu dùng tài chính, bất kỳ hoạt động tài chính nào cũng cần có cơ chế chia sẻ trách nhiệm rõ ràng. Sau khi trí tuệ nhân tạo ra đời, sự cân bằng về quyền và trách nhiệm trong quy trình kinh doanh ban đầu của các tổ chức tài chính có thể gây ra một số điểm mơ hồ mới, cần được khẩn trương khám phá thêm từ các khía cạnh của quy tắc thể chế, thông lệ kinh doanh, công nghệ và kinh doanh, và mối quan hệ giữa người mẫu và con người.
**Thứ bảy là tuân thủ và đạo đức. **Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ tài chính, sự giám sát của các quốc gia khác nhau đang tiến bộ theo thời gian. Đối mặt với sự phát triển năng động của các nguyên tắc và mô hình quy định, ứng dụng tài chính của trí tuệ nhân tạo có áp lực tuân thủ nổi bật hơn. Đồng thời, những thách thức về đạo đức của công nghệ tài chính như phân biệt thuật toán, giết chết dữ liệu lớn và rò rỉ thông tin cũng đã mang đến "cái bóng" cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo. để tạo ra các dịch vụ tài chính "ấm áp".
Tóm lại, triển vọng chuyển đổi số của ngành tài chính dựa trên trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu, nhưng vẫn chưa thuận buồm xuôi gió, vẫn còn nhiều thách thức lớn, đòi hỏi cấp thiết phải tự tối ưu hóa và liên tục “đột phá”.