专题：2024金融街论坛年会
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他表示，在新的一轮科技变革中，以大模型为核心的人工智能潜力巨大，将成为推动金融业数字化转型的重要力量。在这场变革浪潮中，金融业在与人工智能融合的过程中，如何扬长避短，尚福林有以下几点建议：
一是广泛应用，深化融合。积极探索应用场景。在金融行业中，积极探索大模型的应用场景，包括但不限于风险管理、信贷审批、反欺诈等关键领域，并通过实践不断打磨和完善大模型的能力。二是提升场景智能化水平。通过智能算法和模型不断优化金融业务流程，构建数字化、智能化的金融生态体系，为客户提供更加便捷、智能的金融服务体验。
二是加强合作，共建生态。一是增强合作联动。加强金融机构、技术厂商之间的合作联动，实现资源共享、优势互补，构建有针对性的金融行业的大模型，推动金融行业的技术创新和产业升级。二是支持关键技术研发。探索共建共享，支持关键技术的联合研发与产业化应用，为金融业模型训练以及各类金融业务提供更强大的算力保证。三是降低应用门槛和成本。以大带小，由弱带强，不断降低软硬件使用成本，让中小金融机构也能受益于先进技术，提升其市场竞争力，推动整个金融行业的均衡发展。
三是推进数字资源共享，提高数字化水平。一是充分运用好金融行业自身生成和收集的数据。通过金融基础设施的全面信息化、电子化，各类金融交易数据的收集、处理、分析，大部分现在已经实现了线上化。金融信息的数据的规模不断增长，多样性在不断丰富，要不断提高自身数据分析的应用水平，加快数字化发展。二是要通过合法合规的途径共享互联网、物联网以及各类平台的数据信息。因为金融行业用的数据是很广泛的，单靠金融行业自身收集的数据还很难为客户描述一个准确的画像，所以需要通过各种平台，包括一些企业或者行业的一些数据库的数据联合起来应用。第三是共享政府信用信息平台的数据信息，通过共享信息，金融服务能够更透彻的了解客户需求和识别客户的行为模式，实现个性化的、定制的金融服务。
最后，守住底线，保障安全。一是加强安全标准建设。不断完善金融数据的安全标准体系，加强法律法规体系建设，为金融数据安全与隐私保护提供法律保障。二是提升风险防范能力。通过人工智能技术加强对金融风险的识别和预警，建立风险监测和预警机制，及时发现和处置潜在的风险。
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责任编辑：石秀珍 SF183