记者 胡群  “大数据决策模型是AI的主要方向之一，由于中国的小模型风控决策模型已经很成熟，目前大模型风控仍面临多重挑战，乐观估计还需要1-2年。”9月4日，萨摩耶云科技集团创始人、董事长兼首席执行官林建明向记者表示，AIGC（生成式人工智能）作为新的生产力引擎，正推动人工智能迎来新时代。

林建明当日参加了2023年中国国际服务贸易交易会期间举办的“2023中国AIGC创新发展论坛”，在发言后接受了记者的采访。

林建明对记者表示，“大模型风控落地的时间进度取决于数据和算力，以及整个市场的投入。目前还有一些问题需要解决，比如有数据的机构缺乏算力，而有算力的公司则受制于数据。因此，未来金融大模型将可能是金融机构与科技公司合作的结果，但每家大型金融机构的大模型将因大数据不同而各具特色。

林建明表示，当前，萨摩耶云科技集团AI大模型应用已落地跨境电商、金融垂直领域。在跨境电商领域，主要围绕营销、运营、决策这三个场景探索及落地应用，帮助卖家提升流量的精准度降低获客成本，提升各环节运营效率，从而提升利润率。在金融场景，目前主要是在智能营销方面进行探索，通过AIGC技术与“欧拉”互联网营销获客系统深度融合，实现精准获客。

“AIGC技术能够从大量的数据中提取有用的信息，帮助我们进行决策，大大提高数据的使用效率。同时，大模型引爆算力需求，拉动算网基础设施建设。多模态能力极大延伸应用场景，让大模型在千行百业里释放价值，个性化服务重塑用户的习惯。”林建明表示，金融机构掌握大量高质量数据，未来希望监管进一步完善，将数据进行打通分享。

近年来，隐私计算、联邦学习等技术通过“数据不动模型动”，已能实现金融机构与运营商或政府等机构数据、场景数据、同业等各类数据源的安全流动。林建明表示，隐私计算、联邦学习释放出的数据需进一步满足大模型所需，更为关键的是，由于不是很多数据都是模型衍生出来的，并不是最原始的数据，其真实性难以验证，一旦数据有瑕疵，大模型将可能得不到正确的结论。

在林建明看来，当前大模型已能实现通过对用户信用数据、历史借款记录、还款记录等数据分析，评估用户风险等级，实现对关键要素提取、资料自动化审核、风险点提示等风控领域的业务流程自动化水平的提升，向金融机构提供全方位智能风险管理服务，大幅提高风险识别能力，但应用效果还需进一步提升。

“对于银行风控而言，必须达到100%的安全有效，否则风控将失去意义。”林建明表示，当前中国金融机构的小模型风控已非常成熟且有效，大模型风控仍任重道远，如何释放大模型对金融行业的价值，需要我们不断地探索。

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