每經(jīng)記者 肖世清    每經(jīng)編輯 廖丹    

近日，“北大光華-度小滿金融大模型技術(shù)與應(yīng)用論壇”在京舉辦，多位專業(yè)人士圍繞“大模型重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)”、“金融大模型如何落地應(yīng)用”等話題展開討論。

北京大學(xué)光華管理學(xué)院金融系主任劉曉蕾表示：“金融行業(yè)作為人工智能應(yīng)用場景密集的行業(yè)，是大模型技術(shù)落地的最佳領(lǐng)域之一。以大模型為代表的新一代人工智能技術(shù)將加速金融數(shù)字化和金融智能化的發(fā)展，重塑現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，改變產(chǎn)業(yè)格局。”

度小滿CTO（首席技術(shù)官）許冬亮表示，大模型讓機(jī)器具有了常識，懂得了邏輯，學(xué)會了創(chuàng)作，讓人和機(jī)器能以更自然的方式互動，通過與周邊工具的結(jié)合，大模型已經(jīng)具有了通用人工智能的雛形。金融行業(yè)是高價值行業(yè)，數(shù)字化基礎(chǔ)好，高度依賴數(shù)據(jù)和技術(shù)，是大模型落地應(yīng)用的高潛場景。對于中小金融機(jī)構(gòu)，在大模型的浪潮里，他們也有機(jī)會通過應(yīng)用創(chuàng)新，來加快自身的數(shù)字化和智能化進(jìn)程，跨越數(shù)字化鴻溝。

光大信托數(shù)據(jù)中心總經(jīng)理祝世虎認(rèn)為，大模型是生產(chǎn)力的提升，在金融行業(yè)的落地路徑要依靠大合作和大創(chuàng)新。通過大數(shù)據(jù)的整合、大算力的合作，在垂直領(lǐng)域精調(diào)模型，以小規(guī)模算力打造輕量級推理模型。在大創(chuàng)新上，目前大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在智能客服、智能運(yùn)營、智能辦公等領(lǐng)域，后續(xù)應(yīng)該更多應(yīng)用于風(fēng)險管理、資本管理和監(jiān)管科技等幾個方面。

談及當(dāng)前大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用存在的實(shí)踐，中國農(nóng)業(yè)銀行研發(fā)中心大模型研發(fā)負(fù)責(zé)人耿博表示：“AI（人工智能）大模型面臨算力需求大、訓(xùn)練和推理成本高、數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳、隱私和安全問題等挑戰(zhàn)。目前，大模型和場景融合是一個不斷演進(jìn)、探索的過程，數(shù)據(jù)是大模型的生產(chǎn)要素，基礎(chǔ)設(shè)施是大模型的入場券，場景應(yīng)用是大模型的驅(qū)動力，AI大模型未來發(fā)展將趨于通用化與專用化并行。”

許冬亮表示，金融作為一個強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，也有很多的行業(yè)特性不可忽視。因此，大模型落地金融的道路并不平坦。他認(rèn)為目前還存在三大挑戰(zhàn)：一是通用模型能力不能滿足金融場景需要。例如，通用大模型本身精度不夠，當(dāng)前大模型原生的幻覺問題、可控性問題和可解釋性問題都限制了生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可控性，而金融又是一個對精準(zhǔn)性、可控性要求很高的行業(yè)。

二是大模型如何高效植入現(xiàn)有業(yè)務(wù)場景。目前，具備這樣能力的公司和團(tuán)隊是極少的，懂大模型技術(shù)的大多沒有具體的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，行業(yè)老兵又對大模型的技術(shù)理解不夠深入，需要時間去磨合和培養(yǎng)。

三是大模型生成內(nèi)容的安全合規(guī)和隱私保護(hù)。金融本身是一個高合規(guī)要求的行業(yè)，加上大模型是顛覆性的新技術(shù)，我們對它的風(fēng)險還沒有完全了解，監(jiān)管部門對它的落地應(yīng)用也比較審慎。

許冬亮表示，上述三大挑戰(zhàn)是整個行業(yè)都會碰到的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，而每家機(jī)構(gòu)獨(dú)立去解決這些問題既是不現(xiàn)實(shí)的，也是不經(jīng)濟(jì)的。度小滿將持續(xù)地把研究成果和應(yīng)用進(jìn)展開放出來，幫助全行業(yè)提升核心競爭力。