新质生产力，形成于“百年未有之大变局”的全球背景，时代的变迁带来了经济发展模式的深刻变革，引发了政策目标的调整、需求结构的演变、产业结构的升级。AI 时代，如何寻找中国创新发展的着力点与内在逻辑?在4月25日证券时报、国海证券主办的“解读新质生产力”读书会上，萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼首席执行官林建明携热门新书《AIGC重塑金融》与公募、私募、险资机构代表、证券、媒体人士，共同从书籍和实际应用中探寻高质量发展的答案。
新质生产力重塑金融竞争力
新质生产力作为由科技创新发挥主导作用的先进生产力，具有高科技、高效能、高质量特征，将由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，创造出全要素生产率大幅提升，加快发展新质生产力对我国经济发展的质量和效率至关重要。
金融是国民经济的血脉，新质生产力发展需要金融体系的有力支撑，做好金融五篇大文章，是统筹推进经济和金融高质量发展的重要抓手。国海证券合规总监兼董事会秘书覃力在致辞时认为，对于金融业而言，要在发展新质生产力，建设金融强国方面彰显新的担当。勇于面对挑战拥抱变革，充分运用AI技术促进生产力的提升，促进社会发展。
证券时报社编委、机构中心主任、券商中国总编辑汤泳表示，新质生产力的崛起，正在深刻改变全球竞争格局。一方面，它打破了传统生产要素的边界，使得知识、信息、数据等无形要素在经济发展中的作用日益凸显，推动了从资源依赖型向创新驱动型的转变。另一方面，它催生了平台经济、共享经济、智能制造等新兴业态，加速了产业融合，重塑了产业链、供应链、价值链，为经济增长开辟了广阔的新空间。
腾讯研究院前沿科技研究中心主任王强判断，AI 时代基础大模型会进一步集中，2024年大模型技术在广告、金融、教育等行业加速渗透，逐渐由工具变成伙伴提升生产效率。发展新质生产力，科技创新是核心驱动力。林建明认为，大模型被视为金融业发展“新质生产力”的重要引擎。AIGC会对整个生产力带来一个质的飞跃。对于金融业而言，AIGC将从提升金融机构内部生产效率、外部服务效率、金融业科技水平，以及推动监管科技发展等方面重塑金融竞争力。
“1 1>2” 辩证应用AIGC
在AI技术的推动下，金融业正迎来技术革新的关键时期。金融机构数字化转型逐步拓展至细分领域的深度垂直整合，并迈向全面应用与持续创新的崭新阶段。凭借庞大的客户基数、稳定可靠的数据资源以及坚实的技术支撑，金融领域已然成为AI应用的优质土壤。
当下，金融垂类大模型虽然尚处于技术探索和试点应用的并行期，但其与现有的技术融合赋能金融服务，将实现“1 1>2”的效果。尤其在智能营销、智能风控、智能运营、智能客服等金融场景能大幅增强信息和数据处理能力，帮助金融企业优化风险管理、产品设计、客户服务等流程环节，不断创新服务模式，提升服务效率。
“AIGC能够通过自动化运营、数据分析、人机协作等方式，显著提高金融机构的内部生产效率。”以数据分析为例，林建明指出AIGC通过对多种复杂因素分析，从大量数据中提取关键特征，处理非结构化数据，改善不确定性建模和预测、增强决策过程可解释性等方式，帮助金融机构提升数据分析能力。
“除了对金融业内外部的效率产生重要影响，AIGC技术还将带来算力系统、金融数据处理能力、人才需求结构等方面的变革。”谈及AIGC对金融科技水平的影响时，林建明说未来的程序员将转变为大语言工程师等新角色，整个开发过程也会发生变化。不过，尽管AIGC将全方位地对现有金融科技从架构层到应用层进行全面的重构，但这个过程不会那么快，因为底层技术发展还不够完善。
尽管金融行业对大模型的关注和应用日益升温，但金融业的特殊性，使得合规、数据、算力、隐私等挑战不容忽视。在林建明看来，不能因为担忧而拒绝变革。金融机构要以全面、辩证、发展的眼光看待大模型，因地制宜探索利用AIGC技术。克服安全和隐私风险、调整生产关系、推动监管法规更新、解决人才短缺等问题，促进金融领域新质生产力的可持续、健康发展。
“未来，所有的AI服务将会变为需求方驱动的服务模式。”展望金融服务未来发展时，林建明认为，在新的人机关系中，机器人将可满足人类需求提供个性化服务。
