“政府政府报告”提出了促进“人工智能 +”行动的新要求。 “政府工作报告”强调了人工智能的实际应用，包括行业授权，终端应用等。在强调技术应用的同时，“安全”一词已经出现了多次，强调了该行业的安全健康发展。 在金融领域，大型用户组和大量数据积累还为实施人工智能技术提供了高质量的情况。随着“人工智能 +”行动的持续促进，大型AI模型已成为许多金融机构的标准调整。同时，问题也随之而来。 “严重废话”的AI幻觉引起了许多金融从业者的头痛。更关心的是，金融业准确性的高要求加剧了AI病的问题我们可能只有一步之遥，距离错误的错误到资本损失。 AI幻觉是指AI模型产生的内容与现实世界事实或用户输入不符的现象。简而言之，AI“谈论郊区”。 记者发现，金融业的许多投诉案件目前与AI幻觉有关。以通常的AI客户服务为例，AI智能客户服务的“随机响应”通常会导致用户陷入沟通困境。一些客户已经发送了“管理”请求，而另一方仍然回答：“为了节省您的时间，请简要描述问题”；当用户咨询复杂的金融产品条款时，AI的答案通常以“请咨询客户经理”的快速结束。许多用户不会毫不奇怪：与AI客户服务的机械设置相比，它们看起来很聪明且真正机械，M机械，“赎回”的AI客户服务的服务体验有多少改进？ 中国邮政储蓄银行的研究人员卢·费彭（Lou Feipeng）表示，AI的幻觉将产生看似不合理和不均匀的结果。如果它们出现在营销领域，可能会导致无法向客户解释的银行，从而增加维护其客户群的银行的Kahirapan；如果它们出现在风险管理领域，银行可能不会有效地采取有针对性的风险管理步骤，因为它们不了解逻辑因素。 记者发现，AI幻觉的出现与该行业之间的信息障碍有关。 “关于银行，保险和安全性等各种行业的数据很难有效地集成。散落的生态系统数据阻止了培训AI模型的准确性。”中国商人的首席研究员兼上海金融与发展实验室副主任Dong Ximiao认为AI模型的E实践需要大量的数据支持。如何在确保隐私和安全性的同时培训模型是该行业需要解决的问题。在荒野财务应用方案中，精度要求非常高，AI幻觉可能会阻碍新技术的实施。当前的金融监管系统主要针对传统的业务模型设计，面对由AI技术驱动的新兴商业模式，需要新的有效的监管步骤。 “应该指出的是，AI产生的知识仍然具有准确性和科学的良好缺点。在此阶段，它只能用作补充工具，而不是作为决策工具。” Dong Ximiao说。 当前，完全消除了人工智能幻觉是不正确的。人工智能幻觉是“双刀片”。尽管它可能会给需要高准确性的金融行业带来风险，但在文学艺术领域，许多人被认为是灵感的催化剂，它被积极用于刺激变化。 “对于金融机构，对AI模型具有特定的容忍度。” Lou Feiden认为，不同类型的业务管理决策需要设定不同的体重比与AI一代和判断经验的结果。基于AI的输出结果，使用Manu -Judgent来做出更好的决策。同时，AI的幻觉是通过及时增加数据指标，组织和优化大型模型等（经济-day -day to -day Reporter su Ruiqi）而发生的。