AI如何更好的在金融服務(wù)領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用？據(jù)5月28日《南華早報(bào)》報(bào)道：螞蟻國(guó)際平臺(tái)科技負(fù)責(zé)人黎粵表示，針對(duì)外匯 (FX) 設(shè)計(jì)的人工智能 (AI) 模型將在跨境支付結(jié)算和全球資金管理服務(wù)領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

TST AI 外匯需求模型準(zhǔn)確率超90%? 可按小時(shí)進(jìn)行預(yù)測(cè)

總部位于新加坡的螞蟻國(guó)際，其開發(fā)的TST AI模型專注于金融場(chǎng)景下的數(shù)值預(yù)測(cè)，而非生成文本內(nèi)容?！拔覀兿嘈牛瑸锳I外匯服務(wù)的TST基礎(chǔ)模型未來有望拓展至金融服務(wù)、數(shù)字支付，乃至更廣泛意義的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)場(chǎng)景。”據(jù)黎粵透露，螞蟻國(guó)際的TST AI FX需求模型目前準(zhǔn)確率超90%，可按小時(shí)、每日和每周的頻次預(yù)測(cè)現(xiàn)金流及外匯敞口。這一能力可以顯著提升交易量預(yù)測(cè)精度，進(jìn)而有效降低銀行對(duì)沖操作和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的成本。

實(shí)際上，在企業(yè)跨境資金管理方面，新技術(shù)的引進(jìn)一直存在缺口，這使黎粵負(fù)責(zé)的平臺(tái)科技部門迅速崛起。此前，該部門僅僅聚焦于螞蟻國(guó)際全球業(yè)務(wù)的自身資金管理；但由于龐大的資金流體量和全球調(diào)撥的需求，該部門開始加速開發(fā)各類新技術(shù)降低自身資金管理的風(fēng)險(xiǎn)與時(shí)間成本。因?yàn)橥獠靠蛻籼貏e是銀行和大型跨國(guó)企業(yè)對(duì)此展示出了濃厚興趣，這讓該部門迅速走向業(yè)務(wù)前臺(tái)，成為螞蟻國(guó)際目前增長(zhǎng)最快的場(chǎng)景金融板塊支柱。2024年全年，螞蟻國(guó)際資金處理量超過1萬億美元；貫穿全球70多個(gè)市場(chǎng)的線下數(shù)字支付，200個(gè)市場(chǎng)的線上電商支付，120萬個(gè)全球中小企業(yè)的全球賬戶運(yùn)營(yíng)。

黎粵 (Kelvin Li) 認(rèn)為，在金融服務(wù)領(lǐng)域，大多數(shù)公司應(yīng)用大型語(yǔ)言模型 (LLMs)以降低風(fēng)險(xiǎn)，但黎接受本報(bào)采訪時(shí)表示“這些通用模型尚未觸及交易、定價(jià)和交易處理等金融服務(wù)的核心部分”。

新技術(shù)可降低企業(yè)資金管理成本30%-50%

據(jù)悉，螞蟻國(guó)際開發(fā)的TST AI模型已開始服務(wù)銀行、航空公司、在線旅行、電商平臺(tái)等多元場(chǎng)景。今年5月初，英國(guó)巴克萊銀行表示已將TST模型集成至金融服務(wù)中，以應(yīng)對(duì)全球市場(chǎng)波動(dòng)帶來的外匯成本與風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。

“這項(xiàng)技術(shù)可以大幅降低銀行業(yè)務(wù)成本，意味著企業(yè)可相應(yīng)減少營(yíng)運(yùn)資金的需求”，黎粵表示。從螞蟻國(guó)際自身實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來看，該技術(shù)用于航空業(yè)，可實(shí)際削減60%的航空業(yè)的外匯成本；用于資金流動(dòng)性管理，具體比例則取決于企業(yè)的資金管理模式，可降低成本降30%-50%不等。

有意思的是，參數(shù)是AI模型訓(xùn)練過程中的變量，它們決定了輸入數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)化為目標(biāo)輸出。一般來說，參數(shù)數(shù)量越多，模型性能越強(qiáng)。據(jù)估算，GPT-4的參數(shù)量高達(dá)18,000億，而其前代產(chǎn)品GPT-3的參數(shù)量為1,750億。而相較于僅依賴歷史數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)貨幣預(yù)測(cè)模型，螞蟻國(guó)際的AI模型引入了外部變量 (比如對(duì)航空業(yè)至關(guān)重要的天氣變化)，從而提升預(yù)測(cè)精度。

此外，螞蟻國(guó)際還推出了名為Whale（鯨）的資金管理平臺(tái)，該平臺(tái)使用區(qū)塊鏈、加密技術(shù)和AI能力實(shí)現(xiàn)，可顯著降低交易成本和耗時(shí)。2024年全年，在螞蟻國(guó)際整體處理的超1萬億美元資金中，有超過三分之一是通過Whale平臺(tái)進(jìn)行的。包括花旗銀行、匯豐銀行、渣打銀行、德意志銀行、法國(guó)巴黎銀行等全球多家主流銀行，都與螞蟻國(guó)際達(dá)成了合作，在Whale平臺(tái)上線通證化存款服務(wù)。

“這項(xiàng)技術(shù)還剛剛起步?！崩杌涱A(yù)測(cè)：“TST模型參數(shù)數(shù)量接近20億，今年內(nèi)這個(gè)規(guī)模將增加數(shù)倍。發(fā)展勢(shì)頭迅猛，未來幾年有望重塑行業(yè)格局。 AI和區(qū)塊鏈技術(shù)為跨境支付和結(jié)算帶來了真正的GPT時(shí)刻?！?/p>