清華大學五道口金融學院副院長張曉燕：大模型落地金融仍面臨六大挑戰

大模型落地金融行業現狀如何？落地過程中又有哪些挑戰？

3月31日，2025中關村論壇人工智能主題日——AI未來論壇上，清華大學五道口金融學院副院長張曉燕分享了她對大預言模型在金融領域應用的觀察和思考，並在會後和本站科技進行了交流。

她指出，近兩三個月，DeepSeek在金融領域的應用已迅速鋪開，銀行、券商、保險等各類金融機構正積極部署大模型，以提升生產效率。

然而，儘管大模型賦能金融創新，張曉燕告訴本站科技，其落地仍面臨六大核心挑戰：算力、語料、安全、倫理、傳播及人才。

一是算力瓶頸制約大語言模型的進一步發展。AI技術的突破性進展帶來了算力需求的急劇攀升，但大模型的參數規模依然停滯在千億級，根本原因在於GPU計算集羣算力的上限未被突破。

二是高質量語料匱乏問題日益嚴峻。互聯網語料增長速度顯著放緩，全球高質量語料預計將在2028年耗盡。相比90年代接近100%的年增速，2010年後已降至兩位數增長。

三是數據安全與隱私保護問題日趨突出。網絡攻擊數量從2014年到2023年總體呈上升趨勢，針對金融和保險行業的網絡攻擊數量顯著增加。

四是道德倫理挑戰。訓練數據的社會偏見可能導致金融決策歧視，放大公平性危機；數據質量與幻覺輸出引發錯誤投資建議，造成經濟損失；模型邏輯趨同使機構投資觀點同質化，加劇市場羊羣效應；算法黑箱特性使決策過程難以追溯，責任界定模糊，增加監管難度。

五是信息傳播變革正在改變金融資產定價機制。大模型使得信息傳播路徑複雜化，造成信息質量危機和信息同質化陷阱，進而干擾資產定價。

六是人才短缺成爲制約行業發展的瓶頸。目前金融行業AI人才供給仍難滿足增長需求。

但張曉燕也像本站科技表示，儘管面臨挑戰，AI在金融領域的創新潛力仍然巨大。（袁寧）

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