時近2023年歲末，數字數據安全感最高的金融金融金融機構在網絡安全方面問題頻出。
12月21日東興證券交易系統故障，安全客戶無法正常交易。何兼此前的得新12月18日，某國有大型銀行因“網點系統崩潰”而一度登上微博熱搜。發展
回望2023年全年，報告大小金融機構系統故障持續發生。數字數據無科技不金融儼然成為金融機構的金融金融共識。數字化智慧化顯然成為金融機構的安全戰略競爭要地。2023年，何兼大模型的得新橫空出世加劇了這種競爭。但在數字化智慧化加速的發展同時，網絡安全數據安全問題尤為突出。報告
數字化和智慧化與網絡數據安全如何兼顧，數字數據成為大小金融機在轉型中面臨的核心問題之一。
2023年，金融機構在數字金融領域的投入情況有何新變化？金融數字化有哪些新應用場景？它們令人滿意嗎？金融機構在保管和使用個人金融信息時的合規度有持續提升嗎？
南方周末新金融研究中心對數字金融和數據安全進行一年跟蹤調研，并結合“牧羊犬——金融業合規云平臺”進行數據挖掘分析發現，隨著生成式人工智能技術的加速迭代進化，大模型正在金融機構中快速構建應用場景。雖然新興技術對各金融機構的業務辦理效率有所提升，但由此帶來的諸多技術問題和數據安全問題依然不絕。與此同時，2023年各金融機構對金融科技的投入增速有所放緩。
值得一提的是，隨著各項相關法律文件的落地，監管部門對各金融機構運用數據要素開展業務的合規范圍界定已越來越清晰。南方周末新金融研究中心認為，雖然目前仍存在諸多問題，但伴隨著數據安全問題的逐步解決，金融機構聯手科技公司，必將把金融科技的應用進一步深入到金融業務的內核。
從螞蟻集團、騰訊集團和百度集團等大型平臺企業將科技應用于金融領域，到如今商業銀行、保險公司和證券公司等傳統金融機構將“數字化轉型”提上日程，數字金融的參與主體正持續擴圈。
銀行業是數字化投入較大和探索較深的行業。數年來，銀行業對金融科技的投入呈現出國有行投入規模大、股份行和城商行投入增速快的特點。
作為金融科技投入的“領頭羊”，2022年，工商銀行、農業銀行、建設銀行和中國銀行在科技投入領域支出均突破200億元大關。其中，工商銀行投入金額最高，達262.24億元。與此同時，國有行科技人才數量也大幅領先于股份行。2022年末，工商銀行的科技人員達3.5萬人，高居各行第一。（詳見南方周末App：《數字金融榜：哪些銀保機構更“智慧”？》）
股份行和城商行的金融科技投入總量雖不及國有行，但仍保持著較高的增速。2022年，披露金融科技投入相關數據的6家股份制銀行投資額同比平均增長11.2%，是國有大行同期平均增速的2倍。此外，2022年上海銀行對科技投入的金額為21.32億元，同比增長15.06%，占營業收入比重為4.18%。
但進入2023年以來，無論金融科技從業人員數量還是金融科技投入金額，各行的投入都有所放緩。2023年各銀行秋招信息顯示，工商銀行、中國銀行和農業銀行的金融科技崗位首次出現了“縮招”現象。與此同時，在20家系統重要性銀行中，僅招商銀行和光大銀行在2023年中報中披露了信息科技投入數據，分別為52.06億元和20.43億元，同比減少2.87%和4.44%。
南方周末新金融研究中心分析認為，各商業銀行金融科技投入放緩的原因或與兩個因素有關。一是各行金融科技崗位員工數量已趨近“飽和”。根據2022年年報數據，四大國有行金融科技員工數量均已過萬人，而股份行和城商行金融科技人才員工占比均較高，部分銀行金融科技人才員工占比甚至超過10%。二是2023年起，各行已在不同程度上借助了外部科技公司的力量以完善本行大模型的建設或應用。例如，工商銀行在2023年10月10日公布的一則采購項目信息顯示，該行通過競爭性磋商采購方式向外部供應商采購了一套NLP大模型軟件產品。
南方周末新金融研究中心調研發現，將外部“通用大模型”和內部“金融通識小模型”結合正是大部分大型傳統金融機構采取的模式。具體表現形式為，在開展業務時，金融機構以通用大模型作為承擔交互和認知的中樞，并通過金融通識小模型完成專業性的決策。通俗而言，大部分大型傳統金融機構目前普遍采取了外包“大腦”、內建“小腦”的形式。
大部分中小行則采取部分業務場景直接外包或有選擇地接入外部金融大模型的模式。為滿足這部分中小金融機構的需求，并讓自身構建的大模型能夠實現盈利以維持項目的持續運作，一些大型科技集團或云廠商已陸續推出金融行業大模型解決方案和金融開源大模型。據南方周末新金融研究中心統計，僅2023年下半年以來，華為、騰訊、百度（度小滿）等均發布了針對金融領域的大模型解決方案或金融開源大模型。
在金融業“百模大戰”的火熱表象下，大模型實際的應用效果如何？
南方周末新金融研究中心調研發現，目前大模型主要聚焦于效率的提升和數據要素的運用兩個層面，而且大模型在上述兩個層面的應用取得了初步成效。
從效率提升方面分析，商業銀行對大模型的應用頻次最高的是智能客服領域。如，工商銀行的“智慧柜員”、建設銀行的“班克”、交通銀行數字員工姐妹花的“姣姣”“小姣”和江蘇銀行的“智慧小蘇”等。此外，目前，部分銀行將大模型廣泛應用于輔助一線員工以提升效率。如工商銀行構建了百億級模型訓練體系和推理體系，利用大模型構建了員工助手，幫助業務人員基于專業制度、規范等文檔進行知識構建，且已覆蓋跨境支付、遠程授權等五十多項業務，提升了網點員工辦理急、難業務的效率。
數據要素的運用方面，銀行業一般用于小微企業貸款授信，保險行業則用于保單理賠核賠環節。綜合來看，銀保類機構對大模型在數據要素方面的應用主要是智能風控領域。具體而言，該領域主要是通過智能語音、計算機視覺和自然語言處理等各類大模型根據文本、語音、影像和視頻等多模態數據來生成定制化的貸款業務或保單審核。
然而，南方周末新金融研究中心通過對金融機構App的實測體驗、對各金融機構從業人員的調查反饋和對從事銀行業研究的專家訪談發現，大模型在金融領域的應用仍然存在較多的問題。
對于金融機構而言，大模型在金融領域的應用在技術層面有三個問題。一是，在客服業務層面，許多金融機構在線客服存在回答不準確、回答錯誤和重復回答等“大模型幻覺”問題。二是，在客戶明確表達不需要某項服務的情況下，金融機構仍然利用機器人智能客服電話頻繁騷擾客戶的現象時有發生。三是，由于前中后端的數據接口不一致導致數據無法共享而產生的信息孤島問題仍然存在。
南方周末新金融研究中心認為，解決上述問題面臨著激烈的競爭和諸多阻礙。
一是，各企業“大模型”距離實現“商業閉環”還有較長的路，因此每家企業對于“大模型”各項投入進入審慎期。這就意味著各企業技術團隊需要在投入審慎的情況下不斷迭代升級大模型。投入的冷靜與表象的火熱形成了反差。
二是，從應用開發到實現商業閉環需要巨資投入。這對中小機構來說顯然不太現實。直至“大模型”成熟的階段，越來越多企業將會被淘汰?！鞍倌４髴稹弊罱K勝出者無幾。
金融機構數字化智慧化的另一面是網絡安全和數據安全。
近年來，隨著各金融機構數字化轉型進入深水區，無論商業銀行還是證券公司，無論是大型金融機構還是中小金融機構，系統問題時有發生，甚至成為熱搜新聞。
對此，南方周末新金融研究中心建議，各金融機構在對系統進行迭代升級的同時應更加注重維護系統的穩定，并加大對系統內各項指標的檢測頻次，以保障客戶的資產安全。
南方周末新金融研究中心調研發現，由于考慮到數據安全問題，部分銀行在與外部科技公司合作時，選擇僅提供部分業務場景數據或選擇只將外部模型應用于特定的不會影響核心業務的場景。與此同時，“牧羊犬平臺”數據顯示，2023年第三季度，第三方支付公司合計受罰金額約占機構罰金總額的七成。其中，關于“未按規定履行客戶身份識別義務”的違規問題較為嚴重。綜合來看，無論是銀行對數據的使用問題，還是第三方支付公司對客戶身份信息的識別問題都可歸結為金融機構對數據要素運用的合規性問題。
令人欣慰的是，從2023年開始，金融科技領域的“監管空白和盲區”正逐步被消除。2023年7月24日，為落實《中華人民共和國數據安全法》有關要求，加強中國人民銀行業務領域數據安全管理，中國人民銀行起草了《中國人民銀行業務領域數據安全管理辦法（征求意見稿）》（下稱《辦法》），并面向社會公開征求意見。相比于2023年7月10日公布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》中對國內公眾提供生成文本、圖片、音頻和視頻等內容的規定，《辦法》在規定范圍上拓展至金融數據和金融行業的文本、圖片、音頻、視頻、自動化決策和算法風險評估等內容。
針對第三方支付行業，2023年11月24日國務院第19次常務會議通過了《非銀行支付機構監督管理條例》（下稱《條例》）?！稐l例》第五十二條明確規定，非銀行支付機構違反本條例規定處理用戶信息、業務數據的，依照《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》等有關規定進行處罰。
南方周末新金融研究中心建議，在數據安全的合規界限逐步清晰的背景下，在加快落實金融科技應用的同時，金融機構應優先考慮業務合規性和數據安全。唯有如此，金融機構的數字化轉型效果才能更加深至業務內核，而科技公司的商業模式亦可隨著與金融機構的合作加深形成“閉環”。
