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　　kaiyunkaiyun伴随ChatGPT在全球的快速应用，中国也掀起了一轮AI创新浪潮。其中，生成式AI在金融领域的应用，成为金融科技创新的热点领域，金融机构也积极进行布局。就金融领域的应用看，生成式AI已经在提升面向客户的服务能力方面、改善机构工作流程与效率方面、文本处理方面、金融机构实现了IT支持等几个层面逐渐展现其价值。

　　虽然金融机构对于生成式AI大模型的长远意义都高度重视，但短期内的实际需求仍具有差异性。金融业作为经济社会健康运行的“基石”之一，也是特殊的信息处理行业，完全应该抓住机会、创造条件，利用AI来推动自身高质量发展，使得服务更加高效、便捷kaiyun、有温度。对此，需直面生成式AI大模型面临的挑战。

　　一是数据保障。生成式AI预训练大模型在金融业的应用需要丰富的行业数据支撑。目前国内虽然数据资源丰富，但由于数据挖掘、治理、交易等都存在不足，使得中文优质数据集仍然稀缺。由此，迫切需要推动数据资源、数据要素、数据资产的优化升级。

　　二是算力保障。当前，中国AI算力规模已居于全球前列，但算力质量仍有待提升。如何提升国内算力的创新能力和适应性，以及改善国际科技贸易环境，都是题中应有之义金融。

　　三是产业政策保障。网信办已发布《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》，意味着中国进入“生成式AI”立规新阶段。未来既要注意遵循国际共识，对其发展设置风险原则与底线，也要防止政策与规则过于超期反而阻碍技术进步，同时避免对创新责任的泛化、技术路线的低效约束等，真正以政策“护航”来抓住新技术革命机遇。

　　四是行业监管保障。生成式AI在可信性方面的不足，以及可能给金融诈骗带来的“魔高一丈”金融，都给金融应用带来新的挑战。在多国金融监管者都持观望态度时，如果中国能够处理好效率与安全的监管“跷跷板”，将促使生成式AI成为完善金融服务实体的强大助力kaiyun。(中新经纬APP)