每經(jīng)記者 張壽林    每經(jīng)編輯 馬子卿    

12月22日，在中國(guó)財(cái)富管理50人論壇2024年會(huì)（十一屆）上，工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤指出，大模型應(yīng)用落地方面，目前業(yè)界尚無(wú)標(biāo)準(zhǔn)方法論。

呂仲濤認(rèn)為，企業(yè)可按照?qǐng)鼍巴ㄓ没?、專業(yè)化的程度來(lái)結(jié)合自身實(shí)際，分別使用基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型、企業(yè)大模型、任務(wù)大模型。他在介紹大模型場(chǎng)景運(yùn)用時(shí)提到，利用構(gòu)建全行資金營(yíng)運(yùn)調(diào)度助手，可對(duì)工商銀行未來(lái)30天的存款余額走勢(shì)及分行收支情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤

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四層大模型專業(yè)屬性逐層增強(qiáng)

呂仲濤指出，企業(yè)可分別使用的前述基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型、企業(yè)大模型、任務(wù)大模型等四層模型，在規(guī)模和算力投入上各有差異，專業(yè)屬性逐層增強(qiáng)。

基礎(chǔ)大模型基于互聯(lián)網(wǎng)通識(shí)數(shù)據(jù)，從零開(kāi)始訓(xùn)練構(gòu)建，例如大家熟知的GPT-4o等，可直接用于文本摘要生成等通用場(chǎng)景，可類比于高中生，可塑性強(qiáng)，但無(wú)法解決特定行業(yè)的專有問(wèn)題。

行業(yè)大模型基于基礎(chǔ)大模型，通過(guò)行業(yè)公共數(shù)據(jù)的二次訓(xùn)練，無(wú)各企業(yè)的私域數(shù)據(jù)，行業(yè)普適性強(qiáng)，現(xiàn)階段像醫(yī)療、金融等數(shù)字化程度較高的行業(yè)，已在逐步開(kāi)展行業(yè)大模型的開(kāi)發(fā)，可以較好地解決行業(yè)普適性問(wèn)題，它可類比于大學(xué)生經(jīng)過(guò)金融、計(jì)算機(jī)等四年專業(yè)學(xué)習(xí)，具備較好的行業(yè)理論知識(shí)，但并不具備解決企業(yè)具體實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

企業(yè)大模型在行業(yè)大模型基礎(chǔ)上，結(jié)合企業(yè)內(nèi)部私域數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，兼具行業(yè)普適性和企業(yè)自身特征，對(duì)于特別敏感的私域數(shù)據(jù)，一般不會(huì)加入這個(gè)模型，而是通過(guò)“外掛”知識(shí)庫(kù)的方式開(kāi)展，同時(shí)做好合理的授權(quán)和敏感數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新。

任務(wù)大模型，是針對(duì)有些企業(yè)大模型無(wú)法較好解決的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò)采用少量數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，形成專屬領(lǐng)域的任務(wù)大模型。

大模型可預(yù)測(cè)分行未來(lái)30天收支情況

呂仲濤介紹，工商銀行體系化推動(dòng)大模型企業(yè)級(jí)的技術(shù)能力建設(shè)，按照三大支柱、1+X的范式、兩權(quán)平臺(tái)、全域生態(tài)的建設(shè)思路，立足于全棧國(guó)產(chǎn)化技術(shù)，建成集算力、算法、數(shù)據(jù)、工具、能力、安全、應(yīng)用、生態(tài)于一體的企業(yè)級(jí)千億金融大模型技術(shù)體系，協(xié)同賦能，打造人工智能+金融的新生態(tài)。

算力方面，工商銀行建成千卡規(guī)模信創(chuàng)AI算力云，具備了面對(duì)TB級(jí)數(shù)據(jù)三周內(nèi)完成千億大模型全參穩(wěn)定訓(xùn)練的能力。

數(shù)據(jù)方面，工商銀行打造了一套適配大模型的金融支持工程，革新數(shù)據(jù)要素運(yùn)營(yíng)模式，建成從世界通識(shí)、行業(yè)通識(shí)、企業(yè)通識(shí)、領(lǐng)域及任務(wù)的五層知識(shí)架構(gòu)，形成了采集、清洗、管理、應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)工藝，實(shí)現(xiàn)全集團(tuán)內(nèi)外部全量支持的體系化管理，及時(shí)更新迭代和靈活應(yīng)用。

在具體實(shí)踐中，呂仲濤說(shuō)，工商銀行針對(duì)金融行業(yè)知識(shí)專業(yè)性高、任務(wù)執(zhí)行嚴(yán)謹(jǐn)、權(quán)限隔離嚴(yán)格等特點(diǎn)，總結(jié)了適配金融行業(yè)的1+X工程化解決方案，其中“1”是指金融智能中樞，通過(guò)應(yīng)用大模型的理解調(diào)度能力，實(shí)現(xiàn)在金融復(fù)雜場(chǎng)景下任務(wù)拆解、規(guī)劃、執(zhí)行，成功率達(dá)到90%以上。“X”包含知識(shí)檢索、數(shù)據(jù)分析、文檔編寫(xiě)、智能搜索等多項(xiàng)常用智能，金融知識(shí)問(wèn)答滿意度90%，對(duì)話式指標(biāo)查詢準(zhǔn)確率95%以上。

呂仲濤進(jìn)一步介紹了兩個(gè)運(yùn)用場(chǎng)景。在金融市場(chǎng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，以金融市場(chǎng)數(shù)字員工“工小金”為交易的統(tǒng)一入口，工商銀行推出ChatDealing智能對(duì)話交易產(chǎn)品，將智能化深度融合于業(yè)務(wù)全過(guò)程，推動(dòng)金融市場(chǎng)業(yè)務(wù)全鏈數(shù)字化，其中交互式對(duì)話交易助手ChatDealing基于All in Chat的理念，實(shí)現(xiàn)了支行、分行、總行多方交易員在同一交易對(duì)話框中，通過(guò)對(duì)話完成價(jià)格磋商，運(yùn)用大模型適配用戶意圖，并智能識(shí)別交易話術(shù)，生成交易意向達(dá)成交易，重塑原有的先線下電話溝通，后線上審批報(bào)價(jià)的業(yè)務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)客交易效率提升3倍，現(xiàn)已上線即期結(jié)售匯、遠(yuǎn)期結(jié)售匯、即期外匯、遠(yuǎn)期外匯、外匯組合產(chǎn)品等業(yè)務(wù)產(chǎn)品，目前已覆蓋了80%對(duì)客詢價(jià)交易場(chǎng)景。

在資產(chǎn)負(fù)債領(lǐng)域，面向資產(chǎn)負(fù)債管理、資金管理崗業(yè)務(wù)人員提供資金運(yùn)營(yíng)調(diào)度的智能輔助決策能力，顯著提升資金管理人員對(duì)全行存量資產(chǎn)的負(fù)債產(chǎn)品、每日流動(dòng)資金的管理效能。利用構(gòu)建全行資金營(yíng)運(yùn)調(diào)度助手，實(shí)現(xiàn)了更加高效精準(zhǔn)的資金預(yù)測(cè)，可對(duì)工商銀行未來(lái)30天的存款余額走勢(shì)及分行收支情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

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