在今年的全国两会上，“人工智能（AI）”再度成为“热词”。政府工作报告不仅3次提到“人工智能”，更首次提出了开展“人工智能+”行动，这一创新性的表述背后蕴含着深远的战略意义。AI是指由人制造出来的能展现出与人类智能相似的某些特征，如学习、推理、问题解决、感知、语言理解、知识表示等。“人工智能+”行动不仅是对人工智能这一新一代信息技术的高度重视，更是对未来经济社会发展的深远布局。

       在2022年底，ChatGPT横空出世，唤醒了全球对AI变革潜力的认知。这款强大的聊天机器人背后的技术堪称人工智能历史上最大的突破之一。AIGC（AI Generated Content）即人工智能生成内容，是AI的一个分支，能够生成文本、图像和合成数据等。生成式人工智能技术并非简单地分析或分类现有数据，而是能够创建全新内容，包括文本、图像、音频、合成数据等形式。在商业、科学和社会领域，生成式人工智能将推动人类的创造力和生产力不断突破。

       而在金融创新领域，融合金融（Financial）与科技（technology）两大元素的金融科技（Financial technology，FinTech）无疑会受到AIGC发展的巨大影响。AIGC技术通过强大的数据处理能力、智能分析算法，以及创新的应用场景，正改变着金融科技的发展。

       一、AIGC技术对Fintech的机遇

       （一）提升数据处理能力

       1. 信贷风险管理：AIGC技术通过分析客户的信用历史、收支状况等海量数据，为金融机构提供更准确的风险评估和信用评分。金融机构可以利用AIGC技术开发的信贷风险评估系统，能够实时分析客户的信用状况，降低信贷风险。

       2. 反欺诈：AIGC技术通过实时监测用户行为数据，发现异常交易行为，降低欺诈风险。据统计，采用AIGC技术的反欺诈系统能够将欺诈识别率提高至90%以上。

       （二）优化客户服务体验

       1. 智能客服：AIGC技术通过自然语言处理、智能问答等技术，实现与客户的智能交互，提高客户服务的效率和质量。例如，某银行推出的智能客服系统，能够自动识别客户问题，并提供快速、准确的解答，客户满意度显著提升。

       2. 智能投顾：AIGC技术通过分析客户的投资偏好和风险承受能力，为客户推荐合适的投资组合和资产配置方案。据统计，采用AIGC技术的智能投顾系统，能够为投资者提供个性化投资建议，并带来平均年化收益率的显著提升。

       （三）推动金融产品创新

       1. 智能保险：AIGC技术通过分析大量的用户数据和行为模式，为保险公司提供更准确的定价和风险评估。例如，某保险公司利用AIGC技术开发的智能定价系统，能够根据客户的健康状况、生活习惯等信息，为客户量身定制保险方案，提高了保险产品的市场竞争力和客户满意度。

       2. 量化投资策略：AIGC技术通过自动化投资策略的制定和调整，为投资者提供个性化的量化投资策略。据报告显示，采用AIGC技术的量化投资策略能够实现稳定的收益增长，并降低投资风险。

       （四）加强金融监管和风险防控

       1. 智能风控：AIGC技术通过实时监测金融市场的波动情况和交易行为，发现潜在的风险隐患并及时采取措施。例如，某监管机构利用AIGC技术开发的智能风控系统，能够实时监测金融机构的交易行为，及时发现异常交易并采取相应的监管措施。

       2. 合规管理：AIGC技术通过自动化合规管理流程，提高合规管理的效率和准确性。例如，某金融机构利用AIGC技术开发的合规管理系统，能够自动识别和评估合规风险，并提供相应的合规建议和解决方案。

       二、AIGC技术对Fintech的挑战

       AIGC技术在Fintech领域的应用前景广阔，但也面临着数据治理、合规风险、可解释性、数据资产化、应用场景和技术监管等方面的挑战。

       （一）数据治理

       AIGC技术依赖于大量的高质量数据来生成准确和有用的内容。在金融领域，这意味着需要跨行业和跨企业的数据整合。数据治理在此过程中扮演着关键角色，它涉及数据的质量、安全、隐私和合规性。由于金融数据的敏感性，确保数据的准确性和保护用户隐私成为重要任务。一些金融机构可能需要手动标注数据以确保其准确性，这不仅耗时耗力，而且成本高昂。

       （二）合规风险

       AIGC技术的生成性特征虽然强大，但也带来了安全隐患和事实核查的问题。在金融监管场景中，任何错误的信息都可能导致严重的法律和合规后果。因此，金融机构在使用AIGC技术时必须谨慎，确保生成的内容不仅符合监管要求，而且能够抵御潜在的安全威胁。

       （三）可解释性

       金融行业对合规性和透明度有着严格的要求，这直接影响到AIGC技术在该领域的应用。模型的可解释性变得至关重要，因为监管机构和利益相关者需要理解模型是如何做出特定决策的。这要求AIGC技术不仅要提供准确的结果，还要能够提供清晰的解释，以证明其决策过程的合理性。

       （四）数据资产化

       随着数据在金融决策中的作用日益增强，数据资产化成为企业资产管理的重要组成部分。将数据纳入企业的资产负债表，需要对数据资产进行有效管理，包括评估其价值、维护其质量和确保其安全性。这对金融机构的数据管理能力提出了更高要求。

       （五）应用场景

       AIGC技术在金融领域的应用需要紧密结合具体的业务场景，以创造价值。无论是在风险管理、客户服务、市场分析还是投资建议等方面，AIGC技术都需要与金融业务流程深度融合，以提供定制化的解决方案。探索和开发这些应用场景将是金融机构未来竞争的关键。

       （六）技术监管

       随着AIGC技术的快速发展，监管机构面临着新的挑战。他们需要在不抑制创新的前提下，加强对AIGC技术应用的监管，确保其在金融领域的应用既合规又安全。这可能涉及到制定新的法规、标准和指导原则，以及开发新的监管技术和工具。

       三、结论建议

       AIGC技术对金融科技的影响是深远的。为了充分发挥AIGC技术的优势，推动金融科技的健康发展，金融机构应加强技术研发和应用，政府监管部门应完善法律法规和伦理规范，加强数据安全和隐私保护，推动技术标准化和规范化发展，加强监管和风险防控能力，确保金融市场的稳定和安全。

       【本文系2023年度上海立信会计金融学院金融科技研究专项“金融科技产业发展问题及对策”（ 2023-JK04-A）研究成果】