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

　　谭彦认为，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等方面。例如，大模型在处理标准化素材、总结文档、编写公文等方面效率很高，能够帮助客户经理更好地准备客户信息，提供市场建议，还能优化客户服务流程，实现资源高效利用。在内部管理中，通过识别耗时耗力的环节并进行优化，大模型可以赋能提效。大模型还能处理多模态信息，包括文字、代码和图像音频等内容。

　　谭彦表示，虽然金融机构对自动化的需求较高，但因合规要求严格，对幻觉差错容忍率较低，故对直接由大模型服务客户的场景持谨慎态度，更倾向于让大模型帮助内部人员提升服务效率，将人工聚集到更有价值的部分。

　　随着人工智能快速发展，金融机构需要推进相应的组织变革，以提升新技术匹配度。谭彦表示，人工智能时代，更需要平台型组织。平台提供底层大模型和技术栈，支持场景部署。个体或小队重塑工作流程，提升组织效率。这会改变人才结构，增加复合型人才需求，减少低价值岗位。金融机构要充分理解大模型并适配组织和机制，以实现更高效和准确的工作流程，推动智能体发展，实现规模化应用。

　　“例如，投资经理的日常工作包括阅读研报、管理产品、处理客户申购赎回等，这些工作涉及大量繁琐且重复的任务。目前，许多环节效率低下，可以用大模型提升效率。这要求做智能体的人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，这包括理解业务、数据、系统架构以及大模型原理等。部署大模型的成本和速度也是巨大的挑战，因此需要复合型人才来快速调动工具，以实现场景应用。”谭彦说。

　　谭彦表示，大模型的部署成本正在快速下降，已过商用成本投入产出临界点，企业应快速行动，进行本地部署。利用大模型降低运营成本，提高准确率，在人工智能时代把握先机。（经济日报记者 袁勇）