在日前舉行的2023金融街論壇年會(huì)——第三屆全球金融科技大會(huì)資本市場(chǎng)金融科技論壇上，恒生電子董事長(zhǎng)劉曙峰發(fā)表了主題演講。他指出，當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)正處于數(shù)智化轉(zhuǎn)型和信息技術(shù)創(chuàng)新的疊加階段，需要加強(qiáng)創(chuàng)新技術(shù)與金融應(yīng)用場(chǎng)景的有機(jī)融合，以推動(dòng)資本市場(chǎng)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

劉曙峰強(qiáng)調(diào)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)問(wèn)題，更需要從基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)、業(yè)務(wù)流程重構(gòu)、團(tuán)隊(duì)人才培養(yǎng)和文化理念升級(jí)四個(gè)角度共同發(fā)力。只有這樣，才能真正實(shí)現(xiàn)數(shù)智技術(shù)與金融業(yè)務(wù)的深度融合，推動(dòng)財(cái)富資管機(jī)構(gòu)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

他表示，財(cái)富管理數(shù)智化驅(qū)動(dòng)財(cái)富端從產(chǎn)品銷(xiāo)售為中心向以客戶(hù)為中心轉(zhuǎn)變，從產(chǎn)品全生命周期的嚴(yán)選配置到全類(lèi)資產(chǎn)的優(yōu)化配置。通過(guò)借助數(shù)智技術(shù)，為不同客群提供分層的投資者服務(wù)。同時(shí)，資產(chǎn)管理數(shù)智化則驅(qū)動(dòng)資管端實(shí)現(xiàn)全過(guò)程數(shù)智化，包括從研究到組合管理、投資交易以及風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)、運(yùn)營(yíng)服務(wù)等，以提高資管效率和能力。

在自主創(chuàng)新建設(shè)方面，劉曙峰提到行業(yè)工作正在有序開(kāi)展，大部分金融機(jī)構(gòu)已啟動(dòng)信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新，并且部分系統(tǒng)已進(jìn)入上線(xiàn)運(yùn)行階段。然而，隨著自主創(chuàng)新工作的深入推進(jìn)，行業(yè)正進(jìn)入攻堅(jiān)期，需要進(jìn)一步加快核心系統(tǒng)的改造范圍和改造深度。

他還提到，目前自主創(chuàng)新建設(shè)面臨的主要問(wèn)題是系統(tǒng)改造復(fù)雜度、基礎(chǔ)軟硬件質(zhì)量和性能以及投入成本。針對(duì)這些問(wèn)題，他建議行業(yè)核心系統(tǒng)自主創(chuàng)新建設(shè)方案應(yīng)抓住全局規(guī)劃、穩(wěn)定遷移、驗(yàn)收評(píng)審三個(gè)重點(diǎn)，并按照基礎(chǔ)設(shè)施配置選型、部署架構(gòu)選擇、業(yè)務(wù)組件/產(chǎn)品研發(fā)適配、性能測(cè)試驗(yàn)證、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)遷移五個(gè)步驟逐一實(shí)施。

在談到大模型技術(shù)時(shí)，劉曙峰介紹說(shuō)，當(dāng)前金融行業(yè)對(duì)大模型技術(shù)保持了極大的關(guān)注。然而，在大模型實(shí)際落地過(guò)程中存在模型選擇難、算力供應(yīng)不足、應(yīng)用成熟度不足等問(wèn)題，真正落地的應(yīng)用還相對(duì)較少。為此，他建議金融機(jī)構(gòu)可以通過(guò)選擇合適的金融大模型，采用大模型“私有化+MaaS服務(wù)”混合部署方式，基于場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的金融垂直應(yīng)用開(kāi)發(fā)和積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)、構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪、提升應(yīng)用成熟度等工作，實(shí)現(xiàn)金融行業(yè)大模型更好地應(yīng)用落地。

此外，劉曙峰還強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)安全合規(guī)等方面的問(wèn)題。他提到，金融機(jī)構(gòu)需要關(guān)注大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型生成效果等方面，并確保數(shù)據(jù)安全合規(guī)。恒生電子自主研發(fā)了專(zhuān)業(yè)面向金融行業(yè)的大模型LightGPT, 基于海量金融數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來(lái), 對(duì)金融相關(guān)問(wèn)題的理解比通用大模型更有優(yōu)勢(shì), 有利于推動(dòng)大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用, 降低大模型的應(yīng)用門(mén)檻。

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