“对于金融机构来说，人工智能大模型正在从辅助工具进化为核心基础设施，具有广阔的应用前景。但要实现这一跃迁，需跨越合规、专业性与组织变革等多重挑战。波士顿咨询董事总经理、全球合伙人谭彦近日在接受记者采访时指出，金融机构应主动构建人机协同新生态，以在智能时代抢占先机。”

谭彦强调，大模型在金融机构中的作用主要体现在降本增效和决策赋能两大方面。例如，在处理标准化素材、总结文档、编写公文等方面，大模型展现出了极高的效率，能够助力客户经理更好地准备客户信息，提供精准市场建议，并优化客户服务流程，实现资源的高效利用。在内部管理层面，大模型通过识别耗时耗力的环节并进行优化，进一步提升了工作效率。此外，大模型还能处理包括文字、代码、图像音频在内的多模态信息。

虽然金融机构对自动化的需求较高，但由于合规要求严格，对幻觉差错容忍率较低，因此，对于直接由大模型服务客户的场景，金融机构持谨慎态度。他们更倾向于利用大模型帮助内部人员提升服务效率，从而将人工聚焦于更有价值的部分。

随着人工智能技术的快速发展，金融机构需要推进相应的组织变革，以提升与新技术的匹配度。谭彦认为，在人工智能时代，平台型组织将成为主流。平台将提供底层大模型和技术栈，支持各种场景的部署。个体或小队则负责重塑工作流程，提升组织效率。这将改变人才结构，增加对复合型人才的需求，同时减少低价值岗位。金融机构需要充分理解大模型，并适配组织和机制，以实现更高效、准确的工作流程，推动智能体发展，实现规模化应用。

谭彦举例说：“投资经理的日常工作涉及大量繁琐且重复的任务，如阅读研报、管理产品、处理客户申购赎回等。这些环节效率低下，而大模型能够显著提升效率。但这也要求智能体人员理解投资经理的工作流程、数据来源和步骤，模拟其行为并提高效率。同时，复合能力也非常重要，包括理解业务、数据、系统架构以及大模型原理等。此外，部署大模型的成本和速度也是巨大的挑战，因此，金融机构需要复合型人才来快速调动工具，实现场景应用。”

谭彦还表示，大模型的部署成本正在快速下降，已经超过了商用成本投入产出临界点。因此，企业应迅速行动，进行本地部署，利用大模型降低运营成本，提高准确率，从而在人工智能时代把握先机。（经济日报记者袁勇）

（文章来源：中国经济网）