在數字化浪潮席卷全球的背景下，人工智能大模型正以前所未有的深度和廣度重塑各行各業，金融業作為現代經濟的核心，其數字化轉型尤為引人注目。馬上消費金融首席信息官蔣寧近期指出，金融業在擁抱大模型技術、尋求智能化躍遷的過程中，正面臨四個關鍵挑戰，并需聚焦于三大關鍵技術領域實現突破。

一、金融業大模型應用的四大關鍵挑戰

1. 數據安全與隱私保護的嚴峻性：金融數據具有高度的敏感性和價值性。大模型的訓練和應用涉及海量數據的匯集與處理，如何在充分挖掘數據價值的確保客戶隱私不被侵犯、商業機密不被泄露、符合日益嚴格的監管要求（如《數據安全法》《個人信息保護法》），是金融業應用大模型的首要挑戰。數據的脫敏、加密、權限控制以及模型本身的隱私計算能力成為必答題。

1. 業務精準性與可靠性的高要求：金融業務關乎資金安全與市場穩定，對模型的輸出結果有著近乎苛刻的準確性、穩定性和可解釋性要求。大模型固有的“幻覺”問題（生成不準確或虛構信息）、輸出結果的不確定性，與金融風控、精準營銷、投資顧問等場景對決策可靠性的要求存在矛盾。如何提升大模型在金融垂直領域的專業性和事實準確性，是規模化應用的核心障礙。

1. 合規與倫理風險的雙重壓力：金融行業是強監管行業。大模型的應用可能涉及算法偏見、公平性缺失、責任界定模糊等倫理問題，同時也可能催生新型欺詐風險。如何將監管規則、合規要求內嵌于模型設計與運行全流程，建立有效的倫理審查和風險隔離機制，確保人工智能的運用是負責任、可審計、符合社會主義核心價值觀的，是金融機構必須跨越的鴻溝。

1. 投入成本與產出效益的平衡難題：大模型的訓練、部署、迭代和維護需要巨大的算力、數據和人才投入。對于許多金融機構而言，尤其是在當前追求降本增效的背景下，如何評估大模型項目的投資回報率（ROI），找到既能創造顯著業務價值（如提升風控效率、優化客戶體驗、創新產品），又能控制成本的可行路徑，是商業化落地面臨的現實挑戰。

二、實現突破需專注的三大關鍵技術

面對上述挑戰，蔣寧認為，金融業不能簡單套用通用大模型，而應走出一條注重實效、安全可控的技術路徑，專注于以下三大關鍵技術的突破：

1. 領域知識與專業能力的深度融合技術：突破的關鍵在于打造“金融大腦”。這需要將海量的金融專業知識（如信貸規則、宏觀經濟指標、市場法規、產品條款）、歷史業務數據以及專家經驗，通過高效的領域適應（Domain Adaptation）和指令微調（Instruction Tuning）技術，深度注入到大模型之中。目標是構建具有深厚金融素養的行業大模型或專業模型，使其在智能客服、合規審查、報告生成、投資分析等場景下，能提供高度專業、精準且符合業務邏輯的響應，極大降低“幻覺”風險。

1. 安全可信與可控可解釋的增強技術：這是金融應用的生命線。重點發展包括：

• 隱私計算與聯邦學習：實現在數據“可用不可見”的前提下進行模型聯合訓練與推理，從根本上保障數據主權與隱私安全。

• 模型的可解釋性（XAI）與魯棒性：開發適用于大模型的解釋工具，使模型的決策過程對業務人員和監管者透明可追溯；增強模型對抗惡意輸入和對抗性攻擊的能力。

• 內容安全與合規對齊：通過強化學習人類反饋（RLHF）、價值觀對齊等技術，確保大模型的輸出嚴格符合金融監管政策、商業倫理和社會主義核心價值觀，并建立內容過濾與審核的閉環機制。

1. 敏捷高效與集約化部署的工程化技術：為了應對成本挑戰并實現快速迭代，需在工程實踐上尋求突破：

• 模型輕量化與高效推理：研究模型壓縮（如剪枝、量化）、知識蒸餾等技術，在盡可能保持性能的前提下，降低模型對計算和存儲資源的需求，使其能在更經濟的硬件上高效運行，適合在終端或邊緣側部署。

• MaaS（模型即服務）與混合云架構：利用云原生技術和混合云架構，構建靈活、彈性、高可用的模型服務平臺。金融機構可以根據業務敏感度，采用公有云、私有云或混合模式部署模型服務，實現算力資源的集約化管理和動態調度，優化總體擁有成本（TCO）。

• 持續學習與流水線自動化：建立從數據準備、模型訓練、評估驗證到上線監控的自動化MLOps（機器學習運營）流水線，支持模型的持續學習和快速迭代，以應對金融市場和客戶需求的快速變化。

蔣寧的觀點清晰地勾勒出金融業智能化升級的機遇與路徑。挑戰雖嚴峻，但并非不可逾越。通過聚焦于 “領域專業化”、“安全可信化”和“工程高效化” 這三大技術方向的深耕與突破，金融機構能夠逐步破解應用難題，將大模型從技術熱點轉化為實實在在的生產力。成功駕馭大模型的金融機構，不僅能在客戶服務、風險管理、運營效率上建立核心優勢，更有可能催生出全新的業務模式和金融生態，引領行業邁向更高階的智慧金融時代。信息電子技術的持續進步，特別是算力、算法和基礎設施的協同發展，將為這一進程提供堅實的技術底座。