大模型在财富管理领域的应用探析

自ChatGPT问世以来，大模型这一新兴人工智能技术引起了社会的广泛关注。大模型不仅可以模拟人类进行自然语言交流，还具备多模态能力，能够完成PPT设计、视频生成、图像识别、答题和代码生成等多种任务。与传统的决策式人工智能相比，大模型有望取代部分人工工作，或将成为人类强大的合作伙伴，提高生产效率并创造更多价值。商业银行拥有海量的数据，且客户众多、产品多元，是大模型广泛应用的潜力场景之一。当前，财富管理领域是各家商业银行竞争的焦点，面临着数字化和智能化转型挑战，如何充分利用大模型技术提升财富管理能力，是一个值得业界深思的课题。

一、大模型在银行业财富管理中的

适用场景分析

随着科技的不断演进，人工智能技术已经成为银行业不可或缺的工具，大模型能够根据输入的数据和规则自动生成新的信息和模式，可在银行财富管理领域发挥重要作用。例如，大模型可协助银行更好地洞察客户需求，通过分析客户的投资偏好、风险接受度等信息，为其提供量身定制的财富管理解决方案;大模型能够通过市场趋势分析、风险评估管理等，助力银行发现新的投资领域和投资机会。具体而言，大模型可在以下场景中赋能银行业财富管理。

一是智能投资建议。作为消费者的智能咨询助理，大模型可以根据客户的个人情况、风险偏好和投资目标，生成个性化的投资建议。通过分析市场信息、新闻舆情、宏观经济数据等，大模型可以更好地理解和识别客户通过自然语言表达的具体目的或需求，为客户提供更符合其投资意愿的投资建议。

二是助力完善风险管理体系。大模型可以通过分析大量的非结构化数据和市场信息，识别潜在的风险，助力银行构建更加完善的风险管理和防控体系。大模型通过实时监测市场风险和及时识别风险事件进行风险传导逻辑推理，可以帮助客户降低和提前规避投资风险。

三是客户服务和支持。大模型可以在客户服务和支持领域成为理财顾问的助手，搭建知识与资讯的对话式检索学习系统。

四是金融产品创新。大模型可以帮助银行创新金融产品和解决方案。通过分析市场需求和客户需求，大模型可以生成新的金融产品的设计思路和功能模型，助力银行开发具有创新性和有竞争优势的金融产品。

五是数据分析与推导。大模型可以对大量数据进行分析和处理，从中提取有价值的信息。银行可以利用大模型进行数据分析和逻辑推导，更好地了解客户需求和意愿，以及同业竞争状况等，从而制定更科学的决策和战略，提升竞争力。

六是智能风控。大模型可以通过分析客户的历史交易记录、信用评级、投资产品等信息建立智能风控模型，自动评估客户的信用风险、交易风险等，并给出相应的风险评分，银行可以根据这些评分来控制贷款风险，提高资金的安全性。

七是重大事件监控的提取和推送。大模型可以对基金产品、基金经理、基金公司，以及上市公司的重大事件、风险事件、黑名单事件等进行监控，并及时将突发状况通知投资者或客户经理，方便他们作出相关判断。

八是政策识别提取。大模型可以在很大程度上对国家和地方政府的相关政策进行理解，从而作为辅助工具提供初步的政策解读，便于银行根据政策识别投资机会和投资风险，但最终的决策和分析需结合人类的专业知识和判断。

九是生成投资教育短视频。大模型的多模态技术可以生成各种投资教育短视频，内容包括选择产品、设计策略、规避风险等，根据投资者偏好来推送和推荐，并以数字人等形态及时解答客户的疑问。

十是资讯摘要总结和投放。大模型可以搜集和总结全市场、行业、企业的各种资讯和信息，形成自动化的市场摘要、行业分析以及企业点评等，并根据其偏好和需求推送给感兴趣的投资者和客户经理。

二、大模型在银行业财富管理领域

应用的风险及应对措施

1.面临的风险

大模型在银行业财富管理中的应用面临多重风险，其中包括但不限于以下几个方面。

一是数据隐私风险。大模型需要大量数据进行训练，这些数据中可能包含了客户的敏感个人信息和财务数据等，滥用或泄露这些数据可能导致客户隐私的暴露和不当使用，给银行和客户造成重大损失。

二是算法偏见风险。大模型的训练数据可能存在偏见，从而导致模型算法本身存在偏见。例如，大模型可能会在财富管理建议中表现出对某些特定群体的偏见，从而影响到他们的财务利益。这种偏见可能导致大模型得出不准确的结果，进而损害客户的权益。

三是模型失效风险。虽然大模型是通过大量数据训练而成的，但并不能确保模型的持续准确性。数据质量、样本选择、特征工程等因素都可能影响模型的性能，从而导致模型失效。一旦模型失效，可能形成错误的财富管理建议，使客户利益受损。

四是系统崩溃风险。大模型需要大量计算资源和存储空间来运行。如果系统负载过大或硬件设备发生故障，可能导致系统崩溃，无法正常提供服务，给客户带来严重不便和损失。

2.应对措施

为了应对上述风险，银行可以采取以下应对措施。

一是加强数据保护措施。银行应加强对客户数据的保密和安全措施，确保客户的个人信息和财务数据得到妥善保护;同时，建立完善的数据访问和使用控制机制，规定只有经授权的人员才能够访问和使用相关数据。

二是提高算法的透明度和可解释性。此举可降低算法偏见风险，例如，可公开算法的训练数据集和参数设置，让相关人员了解算法的工作原理和决策过程。

三是进行模型监测和更新。银行应定期对大模型进行监测和评估，及时发现并修复模型失效的问题;同时不断更新模型的数据源和算法，以提高模型的准确性和可靠性。

四是建立备份和恢复机制。银行应建立完善的系统备份和恢复机制，以确保系统的稳定性和可靠性，在系统发生故障时能够迅速恢复服务，减少对客户的影响。

这些措施有助于银行应对大模型应用中的潜在风险，提升财富管理服务的可持续性和客户满意度。

三、大模型在金融控股公司等金融机构

大财富管理领域的积极作用

大模型在金融控股公司的财富管理领域扮演着重要角色，在促进数据整合、提升效率以及改善服务质量方面发挥着巨大作用。

首先，大模型可以助力金融控股公司实现数据整合和分析。金融控股公司通常拥有多个子公司和业务部门，这些机构之间常常存在信息孤岛和数据分散的问题。大模型可以对这些机构的数据进行整合和分析，从而构建更为全面和准确的客户画像。同时，大模型还能促进金融控股公司各机构实时共享数据，提高数据的有效利用率。这意味着不同机构可以共同分析客户需求和风险偏好，从而为客户提供更加个性化和全面的服务。

其次，大模型促进不同金融机构之间的协同合作。大模型可协助不同金融机构开展风险管理和风险控制的协作。通过数据和分析结果的共享，各金融机构能够及时识别和应对潜在风险，从而提高整个财富管理行业的风险控制能力。

再次，大模型推动不同金融机构之间的创新合作。在财富管理领域，创新是行业发展的重要引擎，大模型将促进不同金融机构之间的知识共享和技术创新，这种跨机构的合作与创新将推动整个财富管理领域的不断进步和发展。

最后，大模型为金融控股公司提供更多增值服务。除了传统的财富管理服务，大模型技术还能应用于风险管理、投资咨询等领域，为金融控股公司提供更多的增值服务。例如，大模型可以分析新闻文章、社交媒体的帖子和评论等，以识别市场情绪和舆情;大模型还可以实时监测新闻和社交媒体，自动检测与特定金融事件相关的关键词、短语或事件。当发现重大事件时，大模型可以发送提醒或生成报告，帮助金融控股公司和投资者保持对市场的关注。

中信银行一直致力于进行大模型技术的研究，自主研发了仓颉大模型应用平台。通过大模型技术与银行零售业务的紧密融合，仓颉大模型应用平台将进一步提升中信银行在财富管理领域的业务优势，更好地满足客户在复杂金融环境中的多元化需求，同时也为中信银行的数字化转型与可持续发展奠定坚实的基础。

本文刊于《中国金融电脑》2024年第1期

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