《财经》年会2025：预测与战略暨2024全球财富管理论坛12月13日至15日在北京举行。12月14日，中国银行原行长李礼辉在论坛上表示，数字金融的智能化已经起步，但就人工智能技术发展的可能性来说，目前还处在辅助+助理的早期阶段，主要应用于改进产品创新和客户服务，应用于改进运营管理和风险管控。
李礼辉表示，已经发现的生成式AI技术陷阱包括AI幻觉、模型歧视、算法趋同、隐私泄露等。因此，新智能时代数字金融创新的核心是可信任，能够主动防范并跨越AI陷阱。
具体来看，一是实现人机交互可信任的拟人化。例如，多模态的智能金融机器人具备意图识别能力，可以动态捕捉、即时感知、正确理解客户的语言和表情，准确判断客户的风险偏好和业务诉求，采用具有人性温度的表达方式为客户提供可信任的服务方案，解决机器服务冰冷的问题。这将显著提升金融业服务品质。
二是实现非结构化数据处理可信任的精确性。例如，应用文本、视觉、语音多模态组合技术，在健康医疗保险业务中对病历和医疗影像进行专业水准的质检和分类，核准健康评估，识别医生字迹，辨别声纹，甄别虚假理赔；在银行前中后台对票据、合同等非结构化数据进行真实性审核和自动化录入，甄别克隆票据或虚假合同，确认财务信息百分之百正确并即时提取记账。这将显著提升金融业运营效率。
三是实现金融智能体(Financial-Agent)可信任的专业性。例如，在市场分析、风险评估、投资顾问、财富管理、量化交易、产品定制和内部审计等专业领域，提供行业最佳流程、最佳标准的专业数据支持，培育具有自主感知、学习、行动和决策能力的金融智能体。实现金融智能体可信任的制度性前提主要是：明确金融智能体的行为边界，明确金融机构管理者的决策责任，明确金融智能体与金融客户的法理关系，确保在高度复杂的场景中达到可信任的专业水准。这将显著提升金融业专业化水平。
“财富管理的数字化不只是数字标签，而是由数字技术迭代创新引发的根本性变革，必须抓住重点，推进制度创新。”李礼辉表示，第一，要完善数据共享机制。第二，要完善财富管理市场结构。第三，要探讨长周期真实性的财务会计准则。