转自：中国银行保险报网
□记者 苏洁
在近日举办的“2024中关村论坛金融科技论坛”圆桌环节，多位金融行业人士围绕数据化、人工智能与安全隐私等议题展开了深入讨论。
数据化与AI应用
交银金融科技有限公司副总裁王浩强调了数据作为金融行业生产要素的重要性。王浩认为，在金融行业，数据作为关键生产要素，在客户服务、风险管理等场景中取得了显著成效。其中，转变思维模式至关重要。“我们需要以数据思维为引领，进一步发挥倍增效应，统筹金融服务与安全，从而重塑金融服务行业的新格局。”对此，王浩提出了“五个新”，即新平台、新视野、新链接、新模式和新安全，以推动金融服务行业的模式重塑。
北京银行首席信息官龚伟华分享了北京银行在数据要素应用方面的实践，特别提到了“数据之客”标签数据产品在客户服务和产品匹配中的创新应用。这一产品为全球零售客户建立了一个全面的标签体系，通过金融与各种场景的融合，全方位洞察客户特征。
“基于这一体系，我们对客户进行了深入分析和定位，旨在根据客户的特性设计更加精准的产品和服务。同时，我们也关注客户的不同生命周期阶段，为他们匹配最适合的产品。”龚伟华表示。
网商银行副行长江浩从网商银行的角度讨论了数据在服务小微和“三农”客户中的核心作用，以及如何通过卫星遥感技术和算法提升金融服务的实时性和精准度。江浩表示，数据的价值无可估量，无论是优化客户运营还是精细化的风险管理。实践中，网商银行积累了三个关键经验：首先，数据采集和存储是应用卫星遥感技术时面临的首要挑战。其次，算法的应用至关重要。最后，算力是实现实时授信的关键，确保了在极短时间内完成数据处理和风险评估。
“从金融实践的角度来看，数据的价值并非显而易见，而是需要通过多维度的运用和深入挖掘才能得以体现。”江浩坦言。
三井住友海上火灾保险（中国）有限公司副总经理郑永强从保险行业的角度探讨了数据资产在风险管理解决方案中的应用，以及如何通过数字化转型提供差异化服务。
“特别是从增量市场向存量市场转变的当下，如何通过数据实现差异化服务，已成为我们面临的重要课题。”郑永强表示，“希望借助数据资产的分析，建立差异化的模型，为客户提供风险解决方案。这意味着，我们不再仅仅关注客户在风险发生后的补偿，而是更加注重风险发生前的预防与规避。通过大数据分析，我们可以为客户提供风险管理的建议，帮助客户降低风险，从而减少赔付和保费，实现多方共赢。”
作为金融服务商，第四范式（北京）技术有限公司联合创始人兼总裁胡时伟提出了释放数据要素价值和赋能金融服务升级的三个关键问题：愿景不清晰、路径不明确和分配不合理，并强调了数据标注和算力的重要性。胡时伟表示，“虽然当前在释放数据要素价值和赋能金融服务升级方面存在一些挑战，但这些挑战并非不可克服。需要多方共同努力，明确愿景、选择正确的路径并合理分配资源，以实现金融服务的持续升级和发展。”
中金公司专精特新企业服务中心执行负责人黄弋则从投资银行的角度讨论了人工智能如何帮助投行处理信息、应对风险，并实现资源的优化配置。
黄弋认为，在人工智能时代来临之前，投资银行在处理信息和面对客户资源时面临诸多限制。大量的数据往往只是停留在表格中，成为“死”数据，难以洞察其潜在价值，更无法有效利用。但随着人工智能技术的不断发展，企业获得了前所未有的数据触达能力，并拥有了更为强大的数据处理手段。这使得企业能够激活那些曾经“沉睡”的资源，赋予它们新的生命。
安全与隐私保护
科技助力金融发展的同时，如何确保数据安全和客户隐私不受侵犯成为行业关注的话题。
“人工智能技术为银行业带来了巨大的机遇，但也面临着数据安全和客户隐私保护的挑战。”对此，王浩提出了三大策略。一是新技术的突破。联邦建模和隐私计算等新兴技术已在智能和数据化领域得到应用，提升了数据的可用性，但仍需在技术上取得更多突破。二是透明度。应该明确告知客户他们的数据如何被收集和使用，并在使用前获得他们的同意。三是监管指导与行业自律相结合。监管机构应提供指导，帮助确定哪些数据需要安全处理，哪些数据不得被滥用。同时，无论是业务产品经理、数据分析师还是开发人员，都应自觉遵守监管规定，确保数据在允许的范围内使用。
龚伟华讨论了北京银行在风控方面的创新，如冒烟指数模型，并强调了数据合规使用的挑战。
江浩则分享了网商银行数据不出域的实践，以及如何平衡数据挖掘与隐私保护。江浩表示，“在客户隐私方面，我们的做法是数据仍然保留在客户手中，客户只需要实时提供他们的异常数据即可。通过这样的方式，能够更好地保护客户隐私。”
郑永强从保险行业的角度，讨论了如何通过物联网设备和异常数据共享来降低风险，同时保护客户隐私。
胡时伟则提出了数据服务化的概念，强调了在大模型应用中对隐私保护的重视。胡时伟表示，大语言模型的应用在C端市场面临诸多挑战，其中一个主要问题是数据注入风险。为此，他提出一种新思路：不是将所有敏感数据都纳入模型，而是清晰地界定智能系统的核心价值和所需数据。“我们注重将数据转化为知识和经验，而非直接提供原始数据。通过这种方式，我们提供基于数据的服务，而不是直接销售数据，从而在保障数据安全的同时，实现数据的价值最大化，为解决安全问题提供了一种途径。”胡时伟说。
黄弋表示，“在人工智能时代，海量数据增加了隐私泄露的风险，与此同时人工智能在处理这些数据时也在不断地生成新的信息。因此，在数据生成之后再去讨论如何保护、限制和控制隐私的扩散，往往难以取得理想效果。更重要的是，要在规则制定和技术设计层面对隐私进行前置的逻辑区分和管理。”
与会嘉宾就如何在保障数据安全和客户隐私的前提下，有效利用数据化和人工智能技术推动金融服务升级达成了共识。随着金融科技的不断进步，未来金融服务将更加智能化、个性化和安全化，同时，为消费者带来更多便利和价值。
