记者观察：AIGC大规模应用尚存挑战
(资料图)
随着人工智能的飞速发展，AIGC（生成式人工智能）正成为金融行业关注的焦点。这项前沿技术利用先进的算法和深度学习模型，能够生成逼真、多样化的内容，如文本、图像、音频和视频等，因此受到人们青睐。
全球知名财经、金融资讯和数据公司彭博的最新报告认为，到2032年，即9年后，AIGC市场营业收入将达到1.3万亿美元。在这一市场发展机遇下，国内金融机构纷纷试水AIGC。
不过，目前来看，金融行业借助AIGC发展、探索的场景应用大多集中于客服、智能识别语音和文本等某个业务环节的应用，深入整个业务流程的应用尚未实现。
原因在于，由于金融业务的特殊性，对内容专业性、严谨性、可解释性、合规性、数据保护等有严格要求，模型训练会更加严谨，AIGC在金融业的深度应用还需观察。与此同时，在实际应用中还面临如何保护用户的数据安全和隐私、如何制定适应新技术发展的法规和监管机制以及如何防范技术风险等问题，这些问题都有待解决。
未来，随着人工智能技术的不断迭代，金融对数据安全、隐私保护和监管的需求也将进一步提升，因此，如何在创新与风险防范之间找到平衡，将是金融面临的重要挑战。
实际上，以ChatGPT为代表的人工智能技术目前尚未找到明确的盈利商业模式，其成本依然高企。此外，在落地场景方面，能否适应各行各业的碎片化转型需求，尚待验证。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏坦言，“ChatGPT是AI技术发展到一定地步后产生的新机会。但怎么把这么酷的技术，变成人人都需要的好产品，这一步其实才是最难的，也是最能产生影响力的。”
目前，AIGC尚处于起步阶段，其大规模应用还面临可信度、成本投入等多方面挑战，深度应用仍需不断磨合。
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