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标题： 肖钢：金融大模型助力，赋能而非取代

作者： 冯彪

编辑： 刘鹏

肖钢，中国证监会的前主席，在第六届外滩金融峰会上发表观点，强调在金融行业中使用大型模型的目标并非替代人力，而是旨在提升员工效能，通过大型模型的能力协助工作流程优化与效率提升。

肖钢，长期关注AI技术变革，其研究覆盖AI与金融的融合、发展趋势、监管策略、国际合作与治理体系。他指出，AI大模型在金融领域的应用，不仅将重塑银行运营流程、内部结构与服务模式，更预示着金融业将迎来一场全面深刻的变革。自2022年底ChatGPT的问世，AI大模型的应用迅速成为焦点，展现了快速发展的潜力。

然而，肖钢亦提醒，当前AI大模型技术在金融领域的成熟度尚有限。在特定情境下，模型的回应往往局限于表面信息，缺乏深度分析与细致处理能力。这反映出技术在准确性和风险控制方面仍需完善。因此，肖钢建议制定更为细致、具体的政策或监管规则，以指导金融机构在应用AI大模型时遵循明确指引。

肖钢还提到，AI大模型在金融领域的应用需考虑技术成熟度、政策支持度与应用场景匹配度。技术成熟度直接影响模型在金融领域的有效应用；政策层面，关于AI大模型的准入标准、适用范围等细则仍有待明确，这对于引导金融机构合理使用大模型至关重要；场景匹配度则要求金融机构精准识别适合应用AI大模型的业务领域。

此外，肖钢指出中美两国在AI大模型的应用上存在差异。美国市场人力成本高昂，促使更多采用AI大模型以减少人力投入；而中国则更侧重于通过AI大模型赋能员工，提升整体工作效率和服务质量，而非单纯追求成本节约。中国金融机构的人力成本相对较低，更注重通过技术提升员工技能和生产力，以实现规模经济与范围经济效应的扩大，避免大规模裁员。

总结而言，AI大模型在金融领域的应用不仅是技术革新，更是提升效率与服务质量的关键手段。肖钢的观点强调了技术成熟度、政策指导与场景匹配的重要性，同时也指出了中国与美国在应用策略上的不同考量。