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《2023年金融科技趋势展望》.pdf
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《2023年金融科技趋势展望》.pdf
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Jan. 2023
2023年金融科技
趋势展望
3
近期智能计算和智能网络的重大技术突破,依然是深度学习为我们带来了惊喜。
从算法角度来讲,首先最有代表性的是深度神经网络,以及预训练模型方向得到长足
的发展。预训练模型有一个巨大的神经网络,最新的版本在千亿级参数量,知识深度
和广度都让人叹为观止。不论从研究角度,还是应用角度,预训练模型都产生了重大
影响
——
从图灵测试的角度远超过之前的测试,并且具有行业普适性,它可以适用到
各种各样的下游 AI 的任务中去,这是它最具里程碑意义的地方。其次是生成式模型,
它所代表的机器创造性也是智能的重要体现。从网络角度来讲,算力是最大的瓶颈,
不论是边缘的算力,还是中心化的算力,从目前统计来看,它们的使用率是比较低的。
怎么样能够提升它的使用率,还需要一些新的技术,能够打通中心的算力以及整合边
缘的算力,使得这些算力能够满足普适的 AI 的算力要求。
除了算法和算力外,数据也是支撑智能计算和智能网络发展的重要因素, 尤其对
于金融行业来说,数据的使用和安全更加重要。「隐私、安全和公平性」是最需要关
注的三个话题,隐私保护计算、联邦学习、 数据的选择和算法改进 ,分别能够一定程
度上解决上述三个问题。此外,从治理角度来看, 区块链作为一种基础设施 ,也是数
据治理的重要技术手段,目的是对数据和其他资源进行分布式的自治化治理。
——郭嵩 香港理工大学计算机系教授、
IEEE Fellow
大模型是数字经济时代智能信息处理的基础设施,它的基底是语言生成模型和语
义理解模型。它的语义生成空间非常大,可驾驭空间也非常大、创作自由度高,但是
它的自由度太大了,当试图去完成某种真实任务的时候,会由于可控性不够而导致困
扰,它的优点反而变成了它的弱点,所以未来要在“可控生成”上面下功夫。
大模型的最主要特点是以机器易驾驭
(
machine tractable
)
的方式,即自监督学习
的方式博览一切,因广博而产生能力。如果将它的能力放在金融行业中去处理原有的
任务,性能和效果将会有显著的提升。如果把各类金融大数据注进大模型去做经济形
势的预测,与现有的主流经典分析方法论将会有质的区别,国际上如果因此出了一个
诺贝尔经济学奖(将人工智能用于金融研究或预测),我一点都不感到惊奇,甚至是
可期待的。
——孙茂松 清华大学人工智能研究院常务副院长、
ACL Fellow
4
短期内人工智能总体还是会保持大模型、大数据、多数据源、多任务的发展趋势,
通过大规模算力堆砌实现接近甚至超越人类的精度。但我们也注意到,数据驱动的人
工智能可能无法突破弱人工智能的极限,我们还是应该积极探索数据之外的内容,比
如客观规律等“知识”,将其结合到算法中,实现更好的人工智能。
——陈红阳 之江实验室 图计算研究中心副主任
/
高级研究专家
数据分析或者机器学习,对于理解、发现以及使用因果是不可或缺的。这个时代
我们有足够多的数据,而且计算资源非常丰富。显然,机器学习一定可以帮助我们更
好地理解、发现和使用因果关系。这也是因果表征学习最近几年才提出来的原因。其
次,我们希望用因果的思维方式去看待机器学习,这样可以帮助我们从传统的只是基
于预测的机器学习,走到更高维的层面,走到理解、可信任、可干预的人工智能发展
层面来。因此,理想状态下,这两者相互促进之后,可以让我们有一个基于数据进行
学习、有一个很好的表述机制,同时能让人理解并且信任,可以进行合理干预的系统。
——张坤 卡内基梅隆大学哲学系和机器学习系副教授
当前,金融行业数字化、智能化转型正在加速,数据和人工智能技术是关键驱动
要素,人工智能技术在金融行业的应用必将革新金融行业的现有服务模式。基于图计
算、多模态等技术对于大数据的深入理解和洞察,降低了金融机构风险管理的成本,
扩大了服务人群的边界;因果推断、AutoML(自动化机器学习)等技术让业务决策更
智能,RPA 、情感计算、数字人等技术让金融服务更有温度,提升了用户的服务体验。
人工智能在金融行业的应用潜力目前可能只发挥了不到1%,随着技术商业应用成熟度
的不断提升,人工智能技术将改变金融行业价值链的每一环节。
——许冬亮 度小满
CTO
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