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智慧未来：AI大模型引领金融与教育革新

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AI大模型与金融行业：Bank5.0时代到来

主讲：赵永新

▪ 目录

1.从金融大国到金融强国

2.金融科技进入高质量发展

3.AI大模型赋能金融行业

1.从金融大国到金融强国

1.1 金融是国民经济的血脉

2023年中央金融工作会议强调，金融是国民经济的血脉，是国家核心竞争力的重要组成部分，要加快建设金融强国，全面加强金融监管，完善金融体制，优化金融服务，防范化解风险，坚定不移走中国特色金融发展之路，推动我国金融高质量发展，为以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业提供有力支撑。

1.2 历次金融工作会议回顾

从1997年至2017年，我国先后召开5次全国金融工作会议，都在关键时期发挥了关键作用。第一次关键词是“重生”，解决银行业不良率高企问题为主，卸下历史包袱；第二次关键词是“升级”，通过加快国有银行股改上市提升竞争力，应对金融开放；第三次关键词是“查漏”，以农行上市为标志，四大行股改完成收官；第四次关键词是“创新”，影子银行体系快速发展，开启金融自由化浪潮；第五次关键词是“强监管”，堵监管漏洞，化解影子银行风险。关键词是“高质量发展”。

1.3 中国已经成为金融大国

1.4 银行业取得的决定性成就

截止2023年9月末，4567家银行本外币贷款余额239.52万亿元，同比增长10.2%。商业银行累计实现净利润1.9万亿元，同比增长1.6%。贷款损失准备余额增加5632亿元，拨备覆盖率为207.9%，持续保持较高水平。目前，商业银行资本充足率为14.66%。过去三年,银行业信贷规模年均增速11.2%,高于发达国家平均水平约5个百分点。全球银行1000强综合实力排名中,中资银行有140家上榜,资本充足率、拨备覆盖率均处于全球较好水平。

1.5 证券行业取得的决定性成就

市场规模增长：10年来，股票市场规模增长238.9%，债券市场规模增长444.3%，两个市场均位居全球第二。

多元化市场结构：中国证券市场逐渐形成了包括主板、创业板、新三板、地方产权交易市场等在内的多元化市场结构，为不同类型的企业提供了更为广阔的融资渠道。

监管体系完善：实现核准制向注册制的跨越，稳步推进试点注册制，发行市场化程度、审核注册效率和可预期性大幅提升，交易、退市等关键制度得到体系化改善，改革符合市场各方预期。

创新型企业支持：实体上市公司利润占规上工业企业利润的比重由十年前的23%增长到目前的接近50%，国民经济支柱地位更加巩固。证券期货经营机构的总资产十年间增长5.5倍，公募基金管理规模目前为26万亿元，十年增长了8倍，行业实力大幅增强。

国际合作与开放：中国证券市场在国际合作与开放方面取得了积极进展，如沪港通、深港通等机制的推出，加强了中国与国际市场的联系和沟通。

1.6 保险行业取得的决定性成就

过去三年,中国保费收入年均增速高于全球平均4个百分点,但人均保费只有全球平均的七成,还有很大提升空间。保险公司原保险保费收入4.3万亿元，同比增长11%，赔款与给付支出1.4万亿元，同比增长20.1%。车险、农险、健康险风险保障金额同比分别增长27.9%、11.9%、7.1%。

1.7 加快建设金融强国

我国金融体系仍处于“大而不强”的阶段。从国内看，相对于经济高质量发展的需求，我国多层次金融体系还不够发达，金融产品还不够丰富，金融市场广度深度有待进一步拓展，金融服务实体经济的能力还需提高；从国际看，我国金融业全球竞争力和话语权仍跟不上中国作为全球第二大经济体的要求，需进一步提升。

全面建设社会主义现代化国家的首要任务是高质量发展，由于金融是国民经济的血脉，因此经济高质量发展离不开高质量的金融服务。本次会议将金融高质量发展的目标定为“加快建设金融强国”，系历史性地首次提出，凸显未来金融高质量发展在现代化建设进程中的重要性。

1.8 提高服务实体经济能力

1.9 做好五篇大文章

做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章。要着力打造现代金融机构和市场体系，疏通资金进入实体经济的渠道。支持民营企业和小微企业发展，截至9月末，普惠小微贷款余额28.74万亿元，同比增长24.1%；授信户数超过6107万户，同比增长13.3%。加强乡村振兴和农业强国建设金融服务，截至8月末，全国涉农贷款余额54.98万亿元，同比增长15.4%。

2．金融科技进入高质量发展

2.1 金融科技是现代金融的核心

Financial Stability Board（FSB）：金融科技主要是指由互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴前沿技术带动，对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。央行：FinTech（金融科技）是基于技术驱动的金融创新。

2.2 全球金融科技发展格局

2.3 金融科技进入高质量发展阶段

2.4 金融科技进入高质量发展阶段

截至2023年3月，我国金融科技产业主体数量规模约为3.3万家，其中注册主体最热的年份为2015年，新增企业数量达到4826家。2016-2020年，我国金融科技市场规模保持增长态势，增速保持在10%左右。2022年，中国金融科技整体市场规模达到5423亿元。2022年国有六大行科技投入1165.49亿元，同比增8.42%，连续两年超千亿。工商银行科技人员3.6万人居榜首。建设银行、中国银行和农业银行科技人员数量也突破万人。

2.5 金融科技对银行业务带来广阔空间

2.6 央行2022金融科技规划2.0

金融科技作为技术驱动的金融创新，是深化金融供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济能力的重要引擎。数字经济的蓬勃兴起为金融创新发展构筑广阔舞台，数字技术的快速演进为金融数字化转型注入充沛活力，金融科技逐步迈入高质量发展的新阶段。

把握数字经济发展新趋势，发挥数据要素倍增作用，将数字元素注入金融服务全流程，将数字思维贯穿于业务运营全链条，强化金融创新的科技武装、数据加持，加快金融数字化转型步伐，全面提升我国金融业综合实力和核心竞争力。

3．AI大模型赋能金融行业

3.1 AI大模型对银行业务的挑战

ChatGPT让银行再一次真切感受到数字化技术颠覆式的创新推动力，让银行的高管层意识到若不加速推动数字化转型，将面临被“替代”的危机。对于“柜员”、“客服”、“报表统计”等标准化程度越高的工作，AI替代的可能性就越高。

多家银行宣布接入中国版“ChatGPT”

包括百信银行、新网银行、邮储银行、众邦银行、兴业银行、中信银行、苏州银行在内的多家银行都已官宣，成为百度“文心一言”首批生态合作伙伴，将携手百度推进前沿人机对话AI技术在金融场景的应用。数字人（数字员工）、智能客服、虚拟营业厅（智慧网点）、智能营销、风险评估、智能投研、财富管理、代码编写等应用场景是主要方向。

江苏银行与“文心一言”的主要合作方向即是应用于代码自动化编写领域。而另一个，中信银行与“文心一言”的合作方向则是财富管理领域。

3.2 AI大模型提升客户体验和参与感

客户服务和支持一直都是人力资源投入巨大的职能。在大型互联网企业和金融企业里面，线上客服和电话客服团队，一般都是几千人至上万人规模。过去几年，机器人客服替代人工的比例逐步上升，但智能化水平还在初级阶段。对于客户的提问，只能从知识库中查找对应的答案回复。复杂问题的处理，以及连续对话的能力几乎为零，这也导致客户体验很差，连续对话十次以内就需要人工客服接管。

金融行业由于产品专业性强，客户在售前阶段需要大量的咨询和沟通，对客服处理能力的专业性要求很高，这也是目前机器人客服无法满足的。采用类似CHATGPT的大模型，加上专有数据训练，可以取得两个方面的成效：一是连续对话能力可以得到提升，获得接近真人沟通的体验；二是采用多模态模型训练，可以不局限于文本问答，输入和输出都可以使用语音、视频、图表等多种形式，更好的解答客户的问题。

3.3 AI大模型简化运营流程提高效率

以ChatGPT为代表的生成式AI，是具有跨代际意义的人工智能应用创新，相信会很快传导到银行，影响到中小银行的日常运营。可以预见，包括线上客服、数字化内容运营、数字化营销活动内容制作等领域将很快有类Chat GPT的生成式AI技术应用的案例。

3.4 AI大模型拓宽数字客服应用场景

市场营销一般是由专业团队负责，调研市场和客户需求，设计营销策略，组织市场推广活动。CHATGPT已能较好理解需求，输出高质量的市场推广文案，甚至可以根据不同推广渠道的特点，撰写符合该渠道用户偏好的文本。除了文本之外，其他多模态AI，也可以支持输出图片和视频内容。

金融行业同样可以通过大模型训练行业专业知识，让AI成为市场营销的重要工具。只要存在大量文本整理、分析、撰写类的工作，AI都能帮助企业大幅度提高效率，且节省大量成本。

3.5 AI大模型助力银行智能投顾

随着市场上资产类别和产品数量越来越多，在数万种货币、债券、股票、大宗商品中进行评估和筛选，构建一个满足用户需求的投资组合，变成一件高度复杂且困难的工作。通过机器算法，能够快速对每种资产进行分析，对资产组合做风险、收益、流动性等评估，并匹配给不同投资规模和风险偏好的客户。目前财富管理行业的多数企业，包括银行、证券公司和基金公司，已经向客户提供数百种智能投顾产品。但效果始终差强人意。过去几年，智能化常常被各家金融机构包装成亮点，但在真正服务落地的过程中却总是充满槽点。ChatGPT可以对公告和研报等数据进行结构化处理，提高数据生产效率；对海量资讯进行监测和筛选，发掘有价值的投资信息，并瞬间生成投研报告。

3.6 AI大模型提升信贷服务水平

3.7 支付业务的欺诈风险管理

当支付行为从以往的现金、刷卡方式转变为移动支付方式时，一个支付系统每天要处理以亿为单位的远程支付订单，欺诈风险管理就变成支付业务中最重要的能力。借助大数据和机器学习能力，通过对多种用户身份和行为数据的分析，包括人脸、指纹、手机、配送地址、高风险商品识别等，支付系统可以快速判定每一笔交易是否存在欺诈行为。如果没有AI技术，依靠传统的人工核实，是无法实现每天过亿笔交易的风险管理的。目前，多数支付公司已经通过机器学习的风险管理系统，把交易欺诈率控制在十万分之一以下。

3.8 银行业应用AI大模型的风险

银行5.0到来

一起拥抱AI新时代！

AI大模型与教育：个性化教育新时代

主讲：赵永新

1．教育发展现状与改革需求

2．AI大模型在教育领域的应用

3．AI大模型在教育领域的挑战

4．AI与教育深度融合的展望

1．教育发展现状与改革需求

教育是培养人才、传播知识和社会价值观的重要手段，关乎个人成长和国家繁荣。广义上，教育旨在提高人的综合素质，使个体具备生活、工作和适应能力。狭义上，教育主要指学校教育，包括不同阶段和类型的教育。教育旨在传授知识、培养技能、发展智力、塑造品格，为个体在社会中发挥作用奠定基础。教育是国家大计、党之大计，对国家富强、民族振兴、社会进步、人民幸福至关重要，具有极端重要性、基础性、先导性、全局性地位和作用。世界强国都是教育强国，教育始终是强国兴起的关键因素。

1.1 教育机会的普及化

1.2 高等教育快速发展

改革开放以来，我国高等教育得到了迅速发展。截至2022年，我国的高等教育毛入学率已经达到了59.6%。这意味着，我国每年有数百万的学生进入大学接受高等教育，这无疑是我国教育事业的巨大成就。目前全国共有高等学校3013所。其中，普通本科学校1239所（含独立学院164所），比上年增加1所；本科层次职业学校32所；高职（专科）学校1489所，比上年增加3所；成人高等学校253所，比上年减少3所。另有培养研究生的科研机构234所。各种形式的高等教育在学总规模4655万人，比上年增加225万人。

1.3 教育资源的均衡分配

改革开放以来，我国教育资源的分配也得到了极大的改善。政府不断加大对农村和贫困地区的投入，加强对农村学校和师资力量的扶持，使得教育资源得到了更加均衡的分配。同时，政府还加大了对中西部地区高校的投入，使得这些地区的高等教育水平得到了快速提升。2023年6月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于构建优质均衡的基本公共教育服务体系的意见》，提出总体要求：到2027年，优质均衡的基本公共教育服务体系初步建立，供给总量进一步扩大，供给结构进一步优化，均等化水平明显提高。到2035年，义务教育学校办学条件、师资队伍、经费投入、治理体系适应教育强国需要，市（地、州、盟）域义务教育均衡发展水平显著提升，绝大多数县（市、区、旗）域义务教育实现优质均衡，适龄学生享有公平优质的基本公共教育服务，总体水平步入世界前列。

1.4 教育质量的提高

改革开放以来，我国教育质量显著提高，建成全球最大教育体系，教育现代化发展水平跻身世界中上国家行列。教育强国指数全球排名上升26位至第23位。教育体制持续改革，师资培养和教学方法改进，学生在国际排名大幅提升。2023年QS世界大学排名中，中国大陆高校表现不俗，13所跻身前300名。国家“十四五”规划提出推进高等教育分类管理和综合改革，构建多元体系，提高毛入学率至60%。分类建设一流大学和一流学科，支持高水平研究型大学发展。建设高质量本科教育，推动部分高校向应用型转变。加强研究生培养管理，提升质量，稳步扩大规模。优化区域高等教育资源布局，推进中西部地区高等教育振兴。

1.5 教育国际化的推进

随着全球化的深入发展，我国的教育也在逐步走向国际化。政府加大了对国际教育的投入，积极推动我国高等教育国际化进程，吸引了越来越多的国际学生来到我国接受教育。同时，我国的一些高校也开始在国际上开展教学和科研合作，推动了我国教育国际化的进程。

随着中国经济的快速发展和人民生活水平的提高，教育行业将迎来新的机遇和挑战。特别是在教育科技和教育社会责任两大领域，未来的发展将更加注重教育的有效性和公平性。2023年 4月23日，教育部联合海南省人民政府研究制定了《境外高等教育机构在海南自由贸易港办学暂行规定》，系统设计了境外高等教育机构在海南自由贸易港办学的基本规则。

据悉，境外高等教育机构在海南自由贸易港办学是中外合作办学模式之外的新探索。

1.6 当前教育中存在的不足

2．AI大模型在教育领域的应用

2.1 AI大模型与个性化教学

个性化教学强调根据学生的个体差异，提供针对性的教学资源和方案，以满足学生在学习风格、兴趣、能力和进度上的需求。AI大模型可以通过分析学生的历史学习数据，深入了解学生的学习习惯、能力和兴趣，从而为每个学生提供个性化的学习资源和教学方案。这有助于提高学生的学习兴趣和效率，实现因材施教。

案例

　希沃教学大模型

2023年10月，希沃发布了希沃教学大模型，旨在解决教师专业成长过程中的问题。希沃关注“教什么”和“怎么教”，并认为培养教师驾驭人工智能的能力是关键。为此，希沃致力于为教师创设安全、丰富、有趣的课堂环境，确保学生参与。同时，利用新技术实现“教学评”的一致性，建立个性化教学系统。能智能化采集课堂数据，及时生成报告，帮助教师改进。它还注重数据安全性和稳定性，提供全新的、以数据为基础的教学方式，通过AI技术更好地理解学生需求和特点，提供更好的教学策略和工具。

2.2 AI大模型与智能辅导

2．AI大模型在教育领域的应用

2.3 AI大模型与在线教育

2.4 AI大模型与语言学习

2.5 AI大模型与教育管理

3．AI大模型在教育领域的挑战

3.1数据隐私与安全

随着大数据和人工智能的深入应用，数据隐私和安全问题日益凸显，特别是在涉及学生个人信息和学习数据的情况下。学生数据包含敏感信息，如学习习惯、兴趣、能力、成绩等，涉及个人隐私。这些信息若被不当使用或泄露，可能严重损害学生的权益和利益，甚至影响未来生活和发展。因此，保护学生数据的隐私和安全不仅是法律要求，也是道德和社会责任的体现。

首先，学生个人信息和学习数据应受法律保护，遵守相关法律法规以确保隐私得到充分保护。

其次，应采取措施保护学生数据的隐私和安全，如加强加密和存储管理、建立完善的数据管理制度和流程、加强数据备份和恢复工作等。

3.2 教育公平性问题

3.3 教师角色转变

随着AI大模型在教育领域的广泛应用，教师角色将发生深刻变化。教学方式和方法的改变，以及教师自身角色定位和价值的重新审视，都是这一变革的重要组成部分。教师需要从传统的知识传授者转变为学生学习和发展的引导者和促进者。这种转变需要教师适应新的教学方式和方法，掌握新的教学技能和工具，同时也需要教师重新审视自己的角色定位和价值。

可以采取以下措施：加强教师培训和教育，提高教师的专业素养和教学能力；鼓励教师进行实践探索和创新，提高教学效果和质量；建立良好的师生互动关系，营造和谐的教学氛围；加强对教师的支持和帮助，解决教学中的问题和困难。这些措施可以帮助教师更好地适应新时代的教育需求，发挥他们在教育中的独特价值。

3.4 伦理与道德问题

在教育应用中，AI大模型可能引发伦理与道德问题，如算法偏见和歧视。这些问题不仅关乎技术使用，更涉及教育公平。如何在设计和应用AI大模型时遵循伦理原则，确保教育公平，是当前的重要议题。

算法偏见源于数据集偏差和局限性、算法设计和训练过程。例如，如果数据集主要来自某一群体或地区，模型可能对其他群体或地区的学生产生偏见。

4．AI与教育深度融合的展望

4.1 跨模态学习

跨模态学习，是教育技术的新趋势，正在改变我们对传统教育模式的认知。随着多媒体和AI技术的进步，AI大模型将能处理多种数据，包括图像、音频、视频等。

首先，跨模态学习能丰富学生的学习体验。传统教育过于依赖文本，忽视其他感官在学习中的重要性。跨模态学习使学生能接触更生动、直观的学习材料，如图片、视频、语音等。这些多元化信息不仅能吸引学生，还能增强他们的理解和记忆。例如，学习历史时，学生可以阅读文字描述，观看影像，听录音，甚至体验历史场景，从而更全面地理解。

其次，跨模态学习有助于提升学生的综合能力。在现实生活中，我们接收到的信息往往是多模态的，需要我们的大脑进行跨模态的整合和解析。通过跨模态学习，学生可以在模拟真实情境中锻炼自己的跨模态思维能力和问题解决能力。例如，在学习地理课时，可以同时调动视觉、听觉和触觉等多种感官通道，深入理解和掌握科学原理。这种跨模态的学习方式不仅可以提高学生的学习效率，还有助于培养他们的创新意识和实践能力。

4.2 情感计算与教育心理学结合

4.3 智能教育硬件

除了课堂教学，智能教育硬件还可以扩展到课外学习和家庭教育。例如，智能语音助手可以帮助学生查询资料、解答疑问、规划学习计划等，减轻家长和教师的负担。智能翻译笔则可以为学生提供多语言学习的支持，打破语言障碍，拓宽知识视野。同时，家长也可以利用智能教育硬件来监督学生的学习进度和表现，及时给予指导和支持。

4.4 培养新时代人才

随着AI大模型技术在教育领域的广泛应用，教育体系正面临重大变革和挑战。教育目标从单纯传授知识转向培养学生的创新精神、实践能力和数字素养。

案例

　科大讯飞AI大模型+教育

2023年8月15日，讯飞星火认知大模型V2.0发布，允许学校管理者和教师通过应用开发助手轻松搭建轻应用。这些应用在教育数字基座中完成，由当地教育、政府部门把控，节约信息化建设成本。教育数字化服务于育人，实现高效协同。教育数字基座致力于构建集“数联、物联、智联”为一体的生态，是数字化校园的未来趋势。试点学校应用成效显示，轻应用开发周期和成本显著降低。教师需适应新课程等变革，面临压力。为此，科大讯飞推出星火教师助手，可“瞬间”完成教学规划等活动设计，效率高，获得好评。

AIGC与教育

AIGC与新兴职业

职业替代计算模型

任务分解替代概率模型 (Task Decomposition Replacement Probability Model)：AI替代某个工作主要取决于以下要素——任务重复性、标准化程度、创新和判断能力的需求、数据依赖性、经济成本、交互复杂性，而每个工作的任务构成决定了最后的整体替代率，以秘书工作为例：

若假设这四部分各为25%，则得到(90% * 25% + 70% * 25% + 50% * 25% + 30% * 25%) = 60%

基于此种理论假设，秘书工作有60%的部分可以被AIGC替代。

人数较多职业替代表一

人数较多职业替代表二

人数较多职业替代表三

提示词工程师

提示师是用生成式AI工具和训练AI聊天机器人的人。提示师的薪酬很高，有些公司甚至提供33.5万美元的年薪。提示师可以语境引导AI，解锁AI潜能，引导AI 建立道德观，培养AI与人类协同能力。

急需提示师的行业：

创意写作：如小说、剧本、诗歌和品牌宣传等非小说创作。
广告与市场营销：创造有创意的广告和市场策略。
产品设计与开发：新产品的创新和改进。
计算机编程：解决编程问题，编写高效的代码。
研发：科学和工程领域的新产品和解决方案。
教育：教学策略，课程设计。
咨询：为客户提供创新的解决方案。
人工智能和机器学习：开发和优化算法，解决AI问题。
视频制作：创新的剧本和剧情。
音乐创作：创新的音乐作品和音乐制作。
新闻和新闻报道：独特的报道角度和深入的调查。
创业：新的商业模式和创新的解决方案。
环境科学：研究新的环保技术和解决方案。
心理咨询：提供创新的治疗方法和策略。
公共政策：开发创新的政策和解决方案。
城市规划：独特的城市设计和规划。
健康护理：开发新的治疗方法和解决方案。