◎记者 何奎
以ChatGPT为代表的人工智能浪潮席卷全球。新一轮科技革命正在催生新的产业革命，全球金融科技产业的发展也将迎来深刻的变化。
5月22日，上海财经大学滴水湖高级金融学院开幕式暨“构建新兴金融人才高地” 授权上海国际金融中心的学术交流会议在上海自由贸易试验区临港新区滴水湖会议中心举行。在以“金融技术与金融风险”为主题的分会场上，金融业各方代表齐聚一堂，探讨金融技术产业未来的变革方向和新的发展机遇。
把握金融科技改革机遇
关键在于人才建设
在金融技术的发展过程中，金融与技术的主次关系以及如何相互补充一直是市场参与者深入研究和讨论的话题。近年来，金融机构培养复合金融技术人才也是一项重要工作。
上海新金融研究院副院长刘晓春认为，金融科技未来要实现高质量发展，关键是要明确金融与科技的逻辑关系。
“金融科技发展过程中最重要的是人才，人才是金融创新的决定性因素。刘晓春说，无论人工智能如何发展，科学技术都只是一种工具，最终需要人们使用和创新。确定创新金融业务和模式的是人，研究创新、调整模式和流程体系的是人，选择技术和实现路径的是人，最终的技术应用、管理、运维的是人。因此，随着人工智能技术的快速发展，市场上有声音担心人工智能会被人工智能所取代。事实上，没有必要恐慌。
人才建设是金融机构适应金融技术变革和发展的重要工作之一。金融机构需要哪些金融技术人才？华创证券金融工程部总经理、数字建设部副总经理陈杰表示，目前，证券公司对复合金融技术人才的需求迫切，主要是算法专家、提示专家、业务专家和数据专家。
紧跟科技革命潮流
金融机构寻求新的变化
人工智能等科技的快速发展是大势所趋。金融机构要想在科技革命的潮流中立于不败之地，稳步发展，就必须寻求新的变化。
目前，以GPT为代表的大型模型为证券公司的业务系统数字化和投资研究应用带来了重要的变化和机遇。陈杰认为，GPT的出现为文本任务、专家系统、交互系统和工具呼叫提出了新的技术选择路线。
陈杰认为，下一步，如何实现大型模型的本地化和增量调整，需要密切关注工具呼叫能力。在具体应用中，GPT模型应深入研究数据及时性、模型滞后性、脏数据和数据保密性。
在投资领域的应用中，陈杰认为，金融技术的核心作用是扩大信息的丰富性，提高信息处理能力，提高信息的及时性，关键是数据和特点，以知识地图为代表工具，以统计、机器学习和当前大模型为代表的分析。
ChatGPT等技术的诞生也深刻影响了私募股权基金量化投资的投资模式。“随着ChatGPT的推出，我们的量化投资已经发展了很多年。我们非常关注整个量化市场，量化直接投资和量化基金都是重要的收入来源。汇鸿汇升投资副总经理、首席投资官张辉表示，目前量化市场的规模无疑在不断扩大。然而，随着规模的不断扩大，量化策略的趋同性和同质化也越来越严重。
麦肯锡全球董事合伙人马奔基于麦肯锡全球和中国资产管理行业的数字化转型经验，认为世界领先的资产管理公司对中国资产管理从业者有以下六个见解：一是创建与业务战略高度一体化的数字化转型顶层蓝图；二是业务授权导向的核心应用系统和能力组件建设；三是以数据用例为导向的大规模数据应用；四是建立科技业务双向融合的科技治理体系；五是建立金融科技开放平台；六是提高科技数据人才储备和组织数字提供商。
借鉴全球经验，马奔建议中国领先的资产管理公司今后要重点建设八大核心能力，实现从中国到世界一流的飞跃：一是专业、工业、系统的投资研究能力；二是战略合作伙伴导向的零售渠道分销能力；三是客户需求和解决方案导向的机构直销能力；四是数字营销能力；五是专业产品管理能力；六是积极量化综合风险管理能力；七是资产管理技术和数据应用能力；八是战略导向的人才管理能力和企业文化建设。
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