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根據艾倫圖靈研究所的研究，大型語言模型（LLMs）具有在金融領域提升效率和安全性的潛力，這包括檢測詐騙、產生財經洞察以及自動化客戶服務。

鑒於LLMs能迅速分析大量數據並生成連貫的文本，人們越來越認識到這些模型改善醫療、法律、教育以及金融服務（包括銀行、保險和財務規劃）等多個領域服務的潛力。

這份報告是首次探討LLMs在金融生態系統中的應用，顯示金融領域的專業人士已開始利用LLMs支援各種內部流程，如規章條例的審查，並評估其在提供諮詢和交易服務等外部活動中的潛力。

研究者除了進行文獻調查外，還舉辦了一個包含來自主要華爾街和投資銀行、監管機構、保險公司、支付服務提供商、政府和法律專業人士的43位專業人士的研討會。

據暸解已經有52%的研討會參與者，已經在使用這些模型來提升訊息導向的任務，從會議記錄的管理，到網絡安全和是否合規的洞察，29%的人使用LLMs來增強批判性思維技能，另外16%的人則利用在分解複雜任務。

這些領域也已經開始建立系統，通過快速分析大量文本以簡化決策過程、風險分析以及改善投資研究和後台操作。

在被問及LLMs在金融領域的未來時，參與者認為在兩年內，LLMs將被整合進如投資銀行和風險投資策略發展等服務中。

他們也認為LLMs可能被整合以改善人與機器之間的互動，例如語音輸入和嵌入式AI助手可以減少審查法規等知識密集型任務的複雜性。

然而，參與者也承認這項技術帶來的風險將限制其使用。金融機構受到廣泛的監管標準和義務的約束，這限制了它們使用無法解釋、無法預測或一致輸出且無誤差風險的AI系統。

根據這些發現，或許金融服務專業人士、監管者和政策制定者應跨領域合作，共享和發展有關實施和使用LLMs的知識，特別是與安全問題相關的知識，因此，緩解安全性和隱私問題應將是高優先級別的事情。

艾倫圖靈研究所的首席作者和圖靈學者卡斯滕·梅普爾教授表示：「銀行和其他金融機構一直迅速採用新技術以使其運營更加高效，大型語言模型的出現亦不例外。通過集結金融生態系統各方專家，我們已經成功建立了對這些技術的使用案例、風險、價值和實施時間表的共識。」

艾倫圖靈研究所的財務與經濟項目主任盧卡斯·斯普魯赫教授表示：「金融行業受益於大型語言模型的出現是非常積極的一步，將這些模型實施到如此嚴格監管的行業中，為其他行業提供最佳實踐。這項研究展示了研究機構與產業合作來評估新技術的廣泛機會以及實際和道德挑戰的好處，以確保安全實施。」

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