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周延礼：《人工智能助力金融业数字化转型发展》
2025-04-04 19:08:47
演讲人：周延礼（中国保监会原副主席，第十三届全国政协委员）
近日，陆家嘴全球金融与保险行业高峰论坛在上海召开，中国保监会原副主席，第十三届全国政协委员周延礼应邀出席并作《人工智能助力金融业数字化转型发展》的主题演讲。周延礼说：
近年来，随着深度学习和人工智能算法的发展，计算消费者的习惯机的算力不断提升，特别是数据的积累，人工智能与各行各业逐步结合，融合发展，成为新兴经济发展的重要力量。数字经济在某种程度上是推动数字经济高速发展的前提条件，和算法算力、科技发展、人工智能等密切相关。前段时间对人工智能，尤其是ChatGPT，还有一些分模型对我们金融业保险业的影响，我也到了几个地方做调研，在北京、上海，甚至在珠海都做了深入调研，并和业界召开了几个座谈会，也到工商银行珠海的研发中心去深度调研。感觉到金融业的确对人工智能做了一些部署，这一点非常好。特别是今年2月中共中央、国务院印发的《关于数字中国建设整体布局规划》，这个《规划》非常重要，建议大家要认真学习，《规划》当中明确提到将实现金融行业的全面数字化转型，因为这个《规划》当中明确要求要实现全面数字化转型，让数字经济赋能金融服务，为金融大模型的发展良好的环境和土壤奠定了基础和条件。因为这个《规划》展望了这样一个蓝图。
大家知道金融业是数据、技术密集型行业，数据规模之大、数据类型之多、应用场景之丰富等这些特点，具有大模型训练的良好基础，大家知道保险业是靠数据起家的，因为我们在没有进入信息时代，甚至没有进入电子化时代，靠的就是，用英文讲叫Law of Large Numbers。在这里我们考虑的是一些数据对于我们金融业未来的发展是如此之重要。
同时，金融业细分的领域众多，而且大量的产品最终要服务于C端用户，也就是服务于金融业的一些用户，银行用户、保险用户，是人工智能大模型算法技术突破的沃土。生成大语言模型，比如像ChatGPT基于语言生成的模型和语义的理解模型，这些都是它的一些底座技术。凭借着其强大的语义理解、语言生成，以及知识的合成能力、整合能力，在风险管控、市场营销、运营服务、投资研究、企业经营治理等这些场景当中，我认为是大有可为。尤其是规划当中给我们提出这一要求，我觉得简单归结起来有以下几点：
1、国家政策的支持和鼓励。规划当中明确提出建设数字中国是数字时期推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争力新优势的有力支撑。加快数字中国建设，对全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴具有重要的意义和深远的影响。大家知道，2022年中国人民银行发布了《金融科技发展规划（2022-2025）》，明确提出了要深化关键核心技术的应用。2022年银保监会也专门发布了《关于金融业数字化转型的指导意见》，最近关于加强数据建设，国家金融监管总局和卫健委围绕民生改善解决医疗问题，也专门发布了卫健委和国家金融监管总局关于数据交互等方面的征求意见文件，这些都反映出我们要深化金融服务，加强数据管理、数据治理，尤其是网络空间的数据管理和数据治理，真正发挥数据要素的作用，实现我们的服务智慧再造有着非常重要的意义。特别是运用机器学习流程自动化，就是数据员工RPA的功能，开展了端到端的数字化流程的重构，搭建了多元融通的服务渠道，更好地支撑了金融数字化业务发展。由此可见，像数字员工这样的技术正纳入规划，用于推进金融科技的发展。
2、规划当中对于人工智能技术赋能金融业数字化转型，促进与金融保险业务的创新，都提出了一些具体要求。特别是当前人工智能引领新一轮的科技革命和产业变革，在各项新理论、新技术的驱动之下，人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等这些新特征，对于经济发展、社会进步、全球的网络空间治理将会产生一些重大的影响。特别是近期对于ChatGPT这种大模型技术，在全球掀起新一轮的人工智能创新热潮，被公认为后续推动各行各业创新发展的重要引擎。截至2023年7月，国外的大模型发布的数量据不完全统计，累计是138个。国内国产的大模型，我9月份做的调研，听取各方面的意见后，他们普遍归纳整理有影响的国产大模型有151个。应该说我们的模型数量对全球来讲还真是有优势，全球相关的新机构企业都在纷纷的抢占大模型技术和市场。据福布斯杂志报道，预计到2030年人工智能在保险行业的价值将要达到357.7亿美元，这是大模型本身的市场价值。与其在期内复合增长率为33.06%。
给大家这样一个概念，就是大模型技术发展之快带来的创新价值前所未有。与数据收集、计算、交换，相关的各方面技术目前被广泛认为是增强金融业安全性、协同性，以及提高效率、及时性的技术。所以人工智能的作用集中在提升了金融主体内外的效应，提升了用户全流程体验，以及提升金融服务的数智化程度是非常明显的。特别是近期，保险机构加大了对数字技术的研发投入，等会儿可能我们还有几家保险公司的老总们将会介绍他们所做的工作。
这些都用于提升了数字化运行的效率，不仅是管理方式的创新，而且带动了保险服务的效率变革。简单讲，从保险理赔的效果来说，保险消费者数字化的体验改变了传统保险服务的观感。有的两车相撞，车险理赔的速度前所未有，解决了交通不便和畅通的问题。两车相撞之后大家各自拍照，各自开到自己的4S店进行维修，我们很快解决了车险理赔原来拖的时间很长、效率很低这方面的问题。所以多家传统保险机构将数字科技赋能产品创新、服务创新，甚至个性化的服务，智能客服以及在线的理赔等多个环节的入手，探索了保险服务的数字化的价值链重塑，以数字化转型来寻求全新的盈利增长点。
3、在保险业风险控制和合规管理的应用。人工智能技术在保险业风险管理和合规方面发挥着重要的作用，通过机器学习和数据的挖掘技术，以及人工智能可以识别异常的交易、欺诈的行为、内控的合规和潜在的风险这些因素。其实这段时间大家可以看网络诈骗有很多，为什么一再在网上进行客户端，尤其是手机端的风险提示？都是通过人工智能来提前发现的这些网络诈骗的行为。对金融客户进行信用的评估还有风险的预测，人工智能技术都大大提升了这方面的能力。举个例子，银行依托大数据和AI的新技术建设，将数字风控深入到业务流程的各个场景。这点上我到工商银行珠海的数据中心看了一下，感受非常深刻。国外分支行的这些勒索问题，都是通过我们的技术提早发现。
将这些风控融入到业务流程各个场景，形成了主动防、智能防、全面管的数字风控新模式，依托实时的数据仓库等技术，迭代升级了风险监控的模型，提升了防诈骗风险的识别精准度。及时的阻断了高风险的交易。
保险的风控方面，也可以通过分类识别客户的咨询问题，比如说像有些客户咨询，在某种程度上也是钓鱼式的。所以通过自动分析他的风险项目，并给予相应的预警提示，有效的降低了金融风险。在偏信用债的风险管理方面建立了AI模型产品，被国家工信部都作为一个试点项目，工信部给予我们金融业研发这些项目的高度认可。
4、在客户的个性化服务应用。人工智能技术可以帮助金融机构提供个性化的服务和优化客户的体验，通过分析客户的行为和客户的数据，包括客户的个人信息、信用历史、财务状况，以及职业背景等，尤其是他的社交网络行为方式，人工智能技术可以针对客户的信用风险提出定制化的金融产品的推荐，特别是智能投资建议和财务规划等方面得到了极大的效率提升。
目前，各家银行、保险公司，对于零售客户的消费行为，银行消费信贷的审批业务都采用了人工智能技术作为支撑。现在我们有一些信贷业务，真正面对面的和一些客户接触数量逐渐的减少。今年4月份我到山东做了一些深入调研，我高度关注对小微企业的贷款问题，调研的时候我就了解了一家银行，90%以上的贷款都是通过线上来解决的。这些都得益于我们现在人工智能技术风险识别解决这些问题，针对不同的客户可以用自动生成的信贷额度，包括利率、期限、贷款要素等方面，都可以解决这些问题，实现了个性化的定价、自动化的审批，极大的提高了信贷审批的效率和覆盖面，为金融机构创造了更大的商业价值，效率提升，成本也降低了。
在金融客户的个性服务化方面，人工智能技术通过分析客户的行为、偏好和需求，为每位客户提供了量身定做的服务方案。举一家银行的ChatGPT应用，从自然语言的处理、语音识别技术，通过这些技术提升了机器人系统，为客户提供了便捷高效的金融服务体验，能够自动的处理客户的一些常见问题。也可以根据客户的需求提供精准化、个性化的建议和解决方案，提高客户的满意度，这方面得到了极大的提升。
我认为下一步金融业还应该要抓住科技变革的机遇窗口，积极探索大模型技术的应用和发展，审慎的应对各种风险和挑战，夯实我国金融科技在国际竞争的地位和实力。
有以下几点建议：
一是，要建立完善支持创新的体制机制。因为今年国家发布的规划文件当中提到，要强化数字中国的关键能力建设，构筑自立自强的数字技术创新体系。特别强调数字技术自立自强的创新体系，为金融业服务国家总体发展，特别是在数字技术推广应用这方面，我们和其他行业提供支持，要加大投入，要走在前面。要进一步的支持技术创新，可以制定出台相关的激励政策，比如说在减税、补贴、研发资金支持等这些方面，我们要鼓励科技公司在多个行业和领域进行创新的研发，多和金融机构进行沟通和协调。可以形成建立创新合作的平台，促进科技公司、金融机构和学术界之间的深度合作，以加速技术创新和应用。
二是，要加强数字基础设施建设，加大高速的互联网、云计算资源的数字化基础设施的投资力度。现在每家公司投入都很大，金融业、保险业数百亿的投资，银行数千亿的投资，我觉得将来的收获是春华秋实。所以我们要进一步支持数据共享与开放，促进金融机构和科技公司共同推介创新型的解决方案，鼓励金融业和国家超算中心、数据中心合作开展数字技术的研发。因为国家有很强的计算能力，数据中心有很强的数据存储能力，可以把这些能力综合利用开发出来。汇聚各种信息科技资源，推动研发市场化的运行，共同创造数据要素的价值，降低国产大模型的价格。因为我们现在有超算中心、数据中心这些基础设施，完全可以把我们大模型的研发价格降下来，所以这需要国家有关部门，包括大数据局、工信部、发改委，给予大力的支持。这需要财政部、国家税务总局等给予大力的支持，共同创造数字要素的价值，降低国产大模型的价格，优化国内数字化的生态。所以有时我们下去调研听到他们保险企业反映，我们要训练一个大模型，少则几百万美元，多则上千万，所以训练成本是非常高的。在这种情况下，发挥国家的超算中心作用、数据中心作用，可以降低成本，完全有必要。
三是，要加大数字科技人才的培养力度，要强化数字技术的支持，鼓励产学研融合，培养人工智能、大数据分析等数字化技术领域的专业人才，满足不同行业领域的数字化转型的需要。通过一系列鼓励措施，梳理一批头部的科技公司、金融机构，作为数字化转型的先锋，发挥头雁效应，带动科技公司以及更多不同的行业领域企业探索数字化转型成功之道，形成良好的行业合作生态。
总之，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。当前以大模型为代表的新一代人工智能技术，正在加速金融业数字化和智能化发展。
嘉宾介绍：
周延礼：高级经济师，中国保险监督管理委员会原副主席、党委副书记，第十三届全国政协委员，中国保险与养老金研究中心名誉理事长，中国财富管理50人顾问，清华大学五道口金融学院理事，同济大学城市风险管理研究院专家委员会主任。1976年3月参加工作；1997年04月至1998年11月，任中国人民保险（集团）公司国际部总经理；1998年至2005年历任保监会财产保险监管部主任、中国保监会上海保监办主任、中国保监会主席助理。2005年至2016年8月任中国保监会副主席。周延礼长期从事保险行业的研究与管理工作。在《中国银行保险报》《中国改革报》《清华金融评论》《中国金融》《保险研究》等报刊上发表专业文章50多篇；出版《“一带一路”倡议下的保险业服务研究》《金融危机背景下保险业党建工作实践与探索》《机动车辆保险理论与实务》等著作多部。
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