《2023年金融科技趋势展望》.pdf

在2023年的金融科技趋势中，我们可以看到几个关键领域的突出发展。深度学习和预训练模型在智能计算和智能网络中扮演着核心角色。深度神经网络，特别是预训练模型，如那些拥有千亿级参数的大型模型，已经展现出惊人的知识深度和广度。这些模型不仅在图灵测试中超越了以往的标准，而且在各种AI任务中都有广泛应用，这标志着AI技术的一个重要里程碑。 生成式模型的崛起展示了机器创造性的潜力。从文本生成到图像创作，这些模型能够创造出高度逼真的内容，进一步推动了人工智能在创新性任务中的应用。例如，DALL-E 2、ChatGPT和AlphaCode等工具的出现，已经在艺术、编码和对话交互等领域引发了广泛的关注和投资。 在计算力方面，尽管边缘计算和中心化计算的利用率较低，但提升算力效率的需求日益迫切。新的技术和架构，如融合中心和边缘的计算资源，将成为解决这一问题的关键。此外，数据是智能网络发展的另一个重要因素，尤其是在金融行业。数据的安全、隐私和公平性是必须关注的话题，隐私保护计算、联邦学习等技术为此提供了解决方案。 区块链技术作为数据治理的基础设施，也逐渐在分布式自治治理中发挥重要作用。通过区块链，可以实现数据和其他资源的透明管理，确保金融交易的公正性和可信度。 在金融行业中，大模型的应用正带来显著的变革。这些模型通过自监督学习的方式处理大量数据，提高了预测经济形势的准确性和效率。未来，对“可控生成”的研究将使大模型在执行特定任务时更具可控性和可靠性。 短期内，人工智能将继续依赖大模型、大数据和多任务处理，通过增加计算力来提高精度。然而，单纯依赖数据驱动可能无法突破弱人工智能的局限，因此需要探索将客观规律等知识融入算法，以实现更先进的人工智能。 因果表征学习成为研究热点，因为它有助于机器学习理解和使用因果关系，从而提高决策的可解释性和可信任度。结合因果思维，人工智能有望从单纯的预测走向理解和干预的更高层次。 金融行业的数字化转型加速，人工智能技术如图计算、多模态分析、因果推断、自动化机器学习（AutoML）、机器人流程自动化（RPA）、情感计算和数字人等，正在重塑金融服务模式，提升用户体验并降低风险。随着技术成熟度的提高，人工智能将在金融价值链的每个环节产生深远影响，其潜力尚未完全释放。 2023年的金融科技趋势涵盖了深度学习的创新、生成式AI的应用、计算力优化、数据治理和因果学习的进展，以及人工智能在金融领域的广泛应用。这些趋势共同推动着金融科技行业的快速发展和转型。