财联社10月19日讯（记者 史思同）在全球化数字化浪潮的引领下， 行业正站在由人工智能（AI）技术领先的科技革命潮头。
10月19日下午，在 街论坛年会“AI+ 赋能数字 新篇章”平行论坛中，十三届全国政协经济委员会主任、原中国银监会主席尚福林在认可了 可能是人工智能技术的最大受益者的同时，也进一步分析了当前人工智能赋能 所面临的挑战。
“人工智能的大模型应用方案虽然众多，也需要考虑 行业的特性，并不一定能直接满足 行业生产部署要求。同时，还需要避免人工智能滥用。”尚福林认为，当前人工智能赋能 存在着模型不透明风险、不可预知风险及网络安全风险， 业在与人工智能融合过程中需扬长避短，在新一轮的技术革命中推动 数字化转型迈向智能化新阶段。
AI赋能数字 存在模型不透明、不可预知以及网络安全等风险
“人工智能在 领域的应用有三个核心要素：数据、算法和算力。”尚福林认为，人工智能凭借强大的计算能力和丰富的数据资源，有望在 领域发挥越来越大的作用，其中包括提升 服务效率、提供个性化服务，以及增强风险管理能力等多方面。
实际上，根据国际数据公司（International Data Corporation）的预测，到2027年，全球在人工智能系统的软件、硬件和服务方面的销售额将达到4000亿美元。其中， 业在这方面的支出将达到970亿美元，复合年增长率为29%，是增速最快的行业之一。
对此，尚福林认为，在此背景下， 科技领域必将迎来新一轮的技术革命，推动 数字化转型迈向智能化新阶段。同时他也指出， 可能是人工智能技术的最大受益者，但人工智能赋能 也面临一些挑战。
“人工智能的大模型应用方案虽然众多，也需要考虑 行业的特性，并不一定能直接满足 行业生产部署要求。同时，还需要避免人工智能滥用。”在尚福林看来，当前人工智能赋能 存在着模型不透明风险、不可预知风险以及网络安全风险。
在他看来，通过复杂的算法和模型，人工智能输出的结果可能难以解释和追溯，增加了监管的难度，可能对 稳定构成潜在威胁。而过去的数据也无法准确反映现实和预测未来，模型可能无法及时发出预警信号或得出错误结果。此外，人工智能应用需要处理大量敏感的个人和财务数据，也增加了网络攻击的风险和数据泄露的可能性。
业在与人工智能融合过程中如何扬长避短？
在新一轮科技变革中，以大模型为核心的人工智能潜力巨大，将成为推动 业数字化转型的重要力量。在这场变革浪潮中， 业在与人工智能融合过程中该如何扬长避短？
对此，尚福林认为，人工智能赋能数字 要做到广泛应用、深化融合，加强合作、共建生态，推进数字资源共享、提高数字化水平，以及守住底线、保障安全四大层面。
他建议，一方面，要积极探索大模型在 行业的应用场景，包括但不限于风险管理、信贷审批、反欺诈等关键领域。同时，进一步提升场景智能化水平，通过智能算法和模型，不断优化 业务流程，构建数字化、智能化的 生态体系，为客户提供更加便捷、智能的 服务体验。
另一方面，要增强 机构、技术厂商之间的合作联动，实现资源共享、优势互补，支持关键技术研发与产业化应用，并不断降低应用门槛和成本，让中小 机构也能受益于先进技术，从而推动整个 行业的均衡发展。
与此同时，还要充分运用好 行业自身生成和收集的数据，不断提高自身数据分析应用水平，并通过合法合规途径共享 、物联网以及政府信用信息平台等各类平台的数据信息。“通过共享信息， 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’定制的 服务。”
此外，人工智能赋能数字 的过程中还必须要加强安全标准建设，提升风险防范能力。包括不断完善 数据的安全标准体系，加强法律法规体系建设，为 数据安全与隐私保护提供法律保障；通过人工智能技术，加强对 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风险。
来源：财联社
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