‍‍來源 | 零壹智庫

歷經(jīng)了上半年激烈而又多元的大模型論戰(zhàn)之后，下半年的焦點(diǎn)終于到了“落地”層面。通用大模型仍在含苞待放，垂直領(lǐng)域的專業(yè)大模型開始嶄露頭角。

在金融領(lǐng)域，投研決策、數(shù)據(jù)分析、智能交互等業(yè)務(wù)方向涌現(xiàn)出多個(gè)大模型，各類金融機(jī)構(gòu)與科技公司大顯身手，一同推動(dòng)了金融大模型的快速落地。

3月底，彭博社發(fā)布擁有500億參數(shù)的大型語言模型 BloombergGPT，標(biāo)志著全球首個(gè)金融大模型的誕生；5月，商星環(huán)科技推出第一款面向金融量化領(lǐng)域的生成式大語言模型“無涯Infinity”，度小滿推出國內(nèi)首個(gè)千億級(jí)中文金融大模型“軒轅”；6月，恒生電子發(fā)布金融行業(yè)大模型LightGPT......

時(shí)間來到8月底，馬上消費(fèi)金融發(fā)布了零售金融大模型“天鏡”，緊接著螞蟻集團(tuán)于9月8日正式發(fā)布了金融大模型及基于金融大模型能力的兩款產(chǎn)品“支小寶2.0”與“支小助”。此外，作為金融行業(yè)的主體，部分銀行也開始了對(duì)大模型的探索，我們也可以從中報(bào)以及高層公開演講中窺見一二。

在金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的大背景下，更多金融細(xì)分領(lǐng)域的大模型已在路上。本文從螞蟻集團(tuán)、馬上消費(fèi)金融已發(fā)布的金融大模型談起，結(jié)合銀行中報(bào)透露的大模型相關(guān)研究和布局情況，佐以業(yè)內(nèi)專家、高管的最新看法，來探討金融領(lǐng)域的大模型發(fā)展趨勢(shì)，供讀者參考。         

 01 關(guān)于金融大模型，螞蟻集團(tuán)、馬上消費(fèi)還有哪些問題沒解決？

金融業(yè)是典型的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型和數(shù)據(jù)、技術(shù)密集型行業(yè)，在ChatGPT引爆AIGC技術(shù)應(yīng)用和金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐漸深化的當(dāng)下，金融業(yè)必然成為AIGC落地的“試驗(yàn)田”和“前沿陣地”。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前金融領(lǐng)域各類大模型已超過20個(gè)。            

 1、螞蟻金融大模型，解決產(chǎn)業(yè)真命題？

9月8日，在上海舉行的外灘大會(huì)上，螞蟻集團(tuán)正式發(fā)布了螞蟻金融大模型。據(jù)了解，螞蟻金融大模型基于螞蟻?zhàn)匝谢�礎(chǔ)大模型，針對(duì)金融產(chǎn)業(yè)深度定制，底層算力集群達(dá)到萬卡規(guī)模。            

當(dāng)天，螞蟻集團(tuán)同時(shí)發(fā)布了基于金融大模型能力的兩款產(chǎn)品：智能金融助理“支小寶2.0”，服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”           據(jù)介紹，螞蟻集團(tuán)在2021年就已經(jīng)關(guān)注到了大模型，目前，基于螞蟻基礎(chǔ)大模型，針對(duì)金融產(chǎn)業(yè)深度定制的螞蟻金融大模型已在螞蟻集團(tuán)的財(cái)富、保險(xiǎn)產(chǎn)品上展開內(nèi)測(cè)。            

 “通用大模型無法在專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)念I(lǐng)域直接商用，特別是金融服務(wù)對(duì)錯(cuò)誤的容忍度很低，金融大模型要確保領(lǐng)域知識(shí)和專業(yè)邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性，才能真正落地帶來產(chǎn)業(yè)價(jià)值。知識(shí)力、專業(yè)力、語言力以及安全力，保障四大能力是前提條件，也是金融大模型要解的產(chǎn)業(yè)真命題。”螞蟻集團(tuán)副總裁、金融大模型負(fù)責(zé)人王曉航介紹，基于金融場(chǎng)景中的大量實(shí)踐，螞蟻金融大模型形成了“大模型+知識(shí)+服務(wù)”驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)，這套架構(gòu)已經(jīng)在螞蟻內(nèi)部金融智能化場(chǎng)景上內(nèi)測(cè)。            

螞蟻集團(tuán)表示，未來將持續(xù)探索和精進(jìn)大模型的五大能力方向。一是，建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系；二是，攻堅(jiān)基礎(chǔ)大模型算法，以及高效綠色工程能力，提升模型邏輯推理等能力；三是，從通用語言大模型到通用多模態(tài)大模型，從一般通識(shí)走向全面專業(yè)；四是，建設(shè)高效的大模型評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)測(cè)體系，加快大模型迭代速度；五是，建設(shè)大模型安全能力，保障大模型健康可持續(xù)發(fā)展。            

2、拆解天鏡：如何做好金融大模型？

8月28日，馬上消費(fèi)金融發(fā)布了其零售金融大模型——“天鏡”，這是零售金融領(lǐng)域首個(gè)大模型，它面向金融大模型的可信與安全兩大核心難題。

要推動(dòng)金融大模型的發(fā)展，其核心痛點(diǎn)是如何在數(shù)據(jù)融合應(yīng)用和安全保護(hù)間取得平衡。

圍繞這一痛點(diǎn)，馬上消費(fèi)“天鏡”大模型提供了四點(diǎn)思路。第一是要真正解決企業(yè)尤其是零售金融企業(yè)的核心痛點(diǎn)問題；第二是要基于團(tuán)隊(duì)合作的精神，讓大模型和已有的系統(tǒng)與模型融合，成為功能更強(qiáng)、解決問題更多的大模型；第三，在與業(yè)務(wù)結(jié)合的過程中要做到安全合規(guī)；第四，要主動(dòng)適應(yīng)現(xiàn)有的系統(tǒng)。

基于這種設(shè)計(jì)思路，馬上消費(fèi)CTO蔣寧介紹，“天鏡”大模型問世后，仍面向人工智能的四個(gè)關(guān)鍵難題。

第一，關(guān)鍵性任務(wù)與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性。一言以蔽之，大模型要在特定任務(wù)中，基于海量模型與分析能力，不管外界環(huán)境怎么變化，始終能保持決策準(zhǔn)確性。

第二，個(gè)性化要求和隱私保護(hù)。金融行業(yè)需要為用戶提供個(gè)性化服務(wù)，這樣的服務(wù)在使用個(gè)人數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)涉及個(gè)人隱私數(shù)據(jù)保護(hù)問題。

第三，群體智能與安全可控。蔣寧認(rèn)為，美國大模型保持領(lǐng)先的其中一個(gè)因素在于已經(jīng)形成了完整生態(tài)，而中國暫時(shí)沒有形成完整生態(tài)，很難形成群體智慧。一面要積累群體數(shù)據(jù)，最終形成正向反饋，共建行業(yè)模型；另一面也要基于可信安全，對(duì)數(shù)據(jù)是否可共享做出明確區(qū)分，保證共享數(shù)據(jù)的安全可靠。

第四，基礎(chǔ)設(shè)施的能力挑戰(zhàn)。金融大模型需要的運(yùn)算架構(gòu)不一樣，要不斷優(yōu)化底層基礎(chǔ)設(shè)施，以適應(yīng)垂直領(lǐng)域、金融領(lǐng)域大模型的發(fā)展。

蔣寧提及三個(gè)思考方向：一是大模型的持續(xù)學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)越用越聰明；二是強(qiáng)化魯棒性決策，實(shí)現(xiàn)金融領(lǐng)域要求的100%合規(guī)與安全，保證金融大模型在任何場(chǎng)景下能夠?qū)崿F(xiàn)可信、安全、穩(wěn)定的輸出結(jié)果；三是組件式AI，要將金融大模型的自適應(yīng)能力、機(jī)器分辨能力、語言理解能力、聲音感知能力進(jìn)行整合，構(gòu)建新興的金融大模型體系。            

 02 ‍9家銀行中報(bào)關(guān)于大模型的描述，透露了什么？

隨著 “中報(bào)季”收官，上市銀行2023年半年報(bào)也已披露完畢。零壹智庫在《七大指標(biāo)對(duì)比：有的銀行業(yè)績(jī)塌房，有的“很行”》一文中對(duì)42家上市銀行上半年業(yè)績(jī)指標(biāo)進(jìn)行觀察分析，從科技投入角度來看，有6家銀行披露了科技及科技人員投入情況，9家明確表明大模型探索戰(zhàn)略。

具體來看，工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、江蘇銀行、浙商銀行等9家銀行在半年報(bào)中提及，正在探索大模型應(yīng)用。

表1：上市銀行2023H1財(cái)報(bào)中關(guān)于大模型的表述

數(shù)據(jù)來源：企業(yè)預(yù)警通，零壹智庫

今年3月，工商銀行基于昇騰AI發(fā)布了首個(gè)金融行業(yè)通用模型。在發(fā)布會(huì)上，工行宣布該模型已應(yīng)用在客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)防控、運(yùn)營管理領(lǐng)域。比如，工行應(yīng)用該模型支撐智能客服接聽客戶來電；再比如，利用金融大模型，對(duì)工業(yè)工程融資項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)行進(jìn)度監(jiān)測(cè)。

據(jù)中國工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤在“2023中國智能金融論壇”上透露，工商銀行經(jīng)過5年多的建設(shè)，目前已經(jīng)沉淀人工智能模型3000余個(gè)，包括傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型、傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型和大模型三類。

他表示，從趨勢(shì)來看，大模型隨通用能力增強(qiáng)，將逐步超越傳統(tǒng)模型的能力，但受制于計(jì)算復(fù)雜度高、可解釋性差等問題，短期內(nèi)，大模型和傳統(tǒng)模型會(huì)共存，同時(shí)，大模型強(qiáng)大的語義理解能力使其可作為中控，將傳統(tǒng)模型作為技能進(jìn)行調(diào)用。

同樣在3月，農(nóng)業(yè)銀行推出金融行業(yè)首個(gè)自主創(chuàng)新的金融AI大模型應(yīng)用ChatABC。據(jù)悉，ChatABC重點(diǎn)著眼于大模型在金融領(lǐng)域的知識(shí)理解能力、內(nèi)容生成能力以及安全問答能力，對(duì)于大模型精調(diào)、提示工程、知識(shí)增強(qiáng)、檢索增強(qiáng)、人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）等大模型相關(guān)新技術(shù)進(jìn)行了深入探索和綜合應(yīng)用。

招商銀行方面，半年報(bào)顯示，加快新技術(shù)應(yīng)用推廣，提升GPT類自然語言處理大模型的建設(shè)能力，并重點(diǎn)發(fā)掘其在全流程財(cái)富管理中的應(yīng)用，投產(chǎn)FinGPT創(chuàng)意中心，加快大模型應(yīng)用模式探索。

據(jù)悉，招行目前已打造了一支近300人的人工智能團(tuán)隊(duì)，全行累計(jì)立項(xiàng)金融科技創(chuàng)新項(xiàng)目3494個(gè)，累計(jì)上線項(xiàng)目2687個(gè)，報(bào)告期內(nèi)新增立項(xiàng)252個(gè)，新增上線項(xiàng)目237個(gè)。招商銀行在銀浦江金融科技論壇上表示，未來將在大模型的基礎(chǔ)上，通過統(tǒng)一管理和共享prompt等方式，結(jié)合以往累積的AI資產(chǎn)，構(gòu)建通用大模型平臺(tái)。         

 03 

現(xiàn)階段“不建議直接對(duì)客使用”；警惕中小金融機(jī)構(gòu)“技術(shù)掉隊(duì)”

中國工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤表示，當(dāng)前階段大模型并不成熟，因此，短期內(nèi)不建議直接對(duì)客使用，應(yīng)優(yōu)先面向金融文本和金融圖像分析理解創(chuàng)作的智力密集型場(chǎng)景，以助手形式，人機(jī)協(xié)同提升業(yè)務(wù)人員工作質(zhì)效。            

關(guān)于大模型應(yīng)用落地，呂仲濤表示，目前業(yè)界尚無標(biāo)準(zhǔn)方法論，企業(yè)可按照?qǐng)鼍巴ㄓ没�、專業(yè)化程度，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。四層模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模和投入算力逐層遞減，專業(yè)屬性逐層增強(qiáng)。

其中，基礎(chǔ)大模型由于投入數(shù)據(jù)量大、算力成本高、算法難度大，由頭部AI公司進(jìn)行建設(shè)，雖然通識(shí)能力較強(qiáng)，但其缺少金融專業(yè)知識(shí)，對(duì)金融場(chǎng)景應(yīng)用有限。

對(duì)于大型金融機(jī)構(gòu)而言，因金融數(shù)據(jù)海量，應(yīng)用場(chǎng)景豐富，可引入業(yè)界領(lǐng)先的基礎(chǔ)大模型，自建金融行業(yè)、企業(yè)大模型，考慮到建設(shè)周期較長(zhǎng)，可采用微調(diào)形成專業(yè)領(lǐng)域的任務(wù)大模型，快速賦能業(yè)務(wù)，比如工行前期和鵬城實(shí)驗(yàn)室聯(lián)創(chuàng)，通過微調(diào)，率先實(shí)現(xiàn)了人工智能大模型在行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用。

對(duì)于中小金融機(jī)構(gòu)而言，綜合考慮應(yīng)用產(chǎn)出和投入成本的性價(jià)比，可按需引入各類大模型的公有云API或私有化部署服務(wù)，直接滿足賦能訴求。

度小滿CTO許冬亮在麥肯錫“2023年中國金融業(yè)生成式人工智能發(fā)展論壇”上表示，大模型時(shí)代需警惕中小金融機(jī)構(gòu)“技術(shù)掉隊(duì)”。           

他強(qiáng)調(diào)，大模型是科技公司的“必爭(zhēng)之地”，做不做大模型將決定一家金融科技公司未來5到10年的技術(shù)發(fā)展水平。但訓(xùn)練大模型的門檻也非常高，他提醒在大模型時(shí)代需警惕中小金融機(jī)構(gòu)“技術(shù)掉隊(duì)”，中小機(jī)構(gòu)與頭部機(jī)構(gòu)的數(shù)字化、智能化鴻溝有進(jìn)一步擴(kuò)大的可能。

中國農(nóng)業(yè)銀行研發(fā)中心北研平臺(tái)三部處長(zhǎng)趙存超表示，對(duì)于商業(yè)銀行，不可能靠一個(gè)大模型打天下，需要多層次、分級(jí)分類的模型。這些模型該如何管理，如何進(jìn)行共享、復(fù)用才能真正發(fā)揮集團(tuán)軍作戰(zhàn)能力，需要探索。

他說，在金融業(yè)大模型的深度應(yīng)用，尤其是嵌入到金融場(chǎng)景的深度應(yīng)用，農(nóng)行認(rèn)為數(shù)據(jù)是核心，安全是前提，算力是基礎(chǔ)，場(chǎng)景是動(dòng)力，人才是關(guān)鍵，協(xié)作是保障。

同時(shí)，他提出，大模型生態(tài)的建設(shè)，需要同業(yè)之間聯(lián)合共創(chuàng)共享、制訂標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，需要產(chǎn)學(xué)研一起形成生態(tài)。            

光大信托數(shù)據(jù)中心總經(jīng)理祝世虎也認(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)整合、大算力合作，在垂直領(lǐng)域精調(diào)模型，以小規(guī)模算力打造輕量級(jí)推理模型。

（編輯：楚濟(jì)慈）

參考資料：

[1]. 零壹智庫，《七大指標(biāo)對(duì)比：有的銀行業(yè)績(jī)塌房，有的“很行”》[2]. CIC金融科技與數(shù)字經(jīng)濟(jì)專家委，《中國工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤：金融行業(yè)AI大模型落地探索與實(shí)踐》《中國農(nóng)業(yè)銀行趙存超：大模型賦能金融高質(zhì)量發(fā)展之中國農(nóng)業(yè)銀行ChatABC的模型建設(shè)實(shí)踐》

       原文標(biāo)題 : 金融業(yè)正式進(jìn)入大模型時(shí)代，警惕中小機(jī)構(gòu)“技術(shù)掉隊(duì)”