文章主题：ChatGPT, 千模大战, 大模型, 金融业
ChatGPT的崛起，正在引发一股“千模大战”的热潮。仅仅几天的间隔，就有某某公司宣布推出大型模型的新闻，这些通用型的大模型能够协助人们完成诸如文学创作、办公、翻译、绘画等多元化的任务。与此同时，大型模型在各行各业中也逐渐扎根生长。金融行业同样没有忽视这一波技术浪潮，包含智能投顾、智能客服、智能风控、营销渠道以及保险理赔等领域，每个环节都蕴含着巨大的发展潜力。但是，鉴于金融行业的特性，对于数据的合规性和安全性有着极高的要求，这无疑给大型模型的应用带来了实际困难。8月28日，金融大模型发展论坛暨马上消费天镜大模型发布会在重庆召开，邀请了谭建荣、倪光南、孙茂松和杨新民四位院士，以及100多家金融机构共同参与。在会议上，马上消费公司推出了全国首个零售金融大模型——“天镜”。
▲（马上消费发布首个零售金融大模型“天镜”）
金融领域对人工智能技术的接受度高，应用场景多样，这为大模型技术和算法的突破提供了丰富的土壤。我国金融大模型的推出，不仅展示了技术积累，也预示着未来在大模型应用上对金融领域的探索与实践。这有望进一步推动金融行业的数字化和智能化进程。对此，中国工程院院士倪光南在会议上表示期待。相较于通用的ChatGPT，马上消费推出的金融大模型更具针对性。”天镜”这一金融大模型将如何发挥作用，对金融业的数字化变革产生何种影响？这是与会专家们关注的焦点。他们认为，马上消费的开端已经很好，金融大模型虽然难度较大，但必须先有火种，才能引发”满天星”效应，推动金融业的数字化转型。
01、金融大模型难在何处？
最近，一位来自北京的奶奶接到了她远在美国的孙子打来的视频电话。电话中的声音和图像看起来都是孙子的，他声称自己因为赌博欠下巨额外额，希望奶奶能够立刻将资金转入他的账户。看到屏幕上的孙子，奶奶没有犹豫，立刻进行了转账。然而，等待她的却是诈骗。这个案例充分说明，在人工智能时代，我们所看到的并不一定就是真实。对此，我国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣在最近的论坛上给出了一個生动的例子，用以强调应用金融大模型反诈的重要性。金融行业是一个高度受监管的领域，而大模型则是一项具有颠覆性的新技术。随着技术的快速落地，如何平衡大模型的收益和潜在的合规风险问题日益凸显。在金融行业，尤其是银行、保险、理财子公司等金融机构，客户经理与用户之间的交流记录等数据中，常常隐藏着各类客户的敏感数据。为了保护这些数据的安全，大型金融机构通常会建立自己的数据中心和私有云，在大模型的训练过程中，也会使用加密环境下的私有数据。马上消费首席信息官蒋宁指出，大模型面临着四大关键性难题，包括任务关键性、动态适应性、个性化要求、隐私保护、群体智能与安全可信以及基础设施能力。这些问题都需要我们在推动大模型发展的同时，也要注意其可能带来的风险，以确保金融行业的稳健发展。
▲（马上消费首席信息官蒋宁）
相较于通用大模型，金融大模型更具判别性和交易决策能力。以自动驾驶为例，由于外部环境和车辆状态都在不断变化，金融大模型必须确保刹车、加速、转弯和看灯等操作的精准无误，因为 even 0.1% 的失误都可能带来生命和财产的损失。这正是金融大模型与传统大模型之间的显著差异。蒋宁强调，这种差异源于金融行业积累了超过 1.79 亿用户，拥有超过 2000 个模型，涉及近 50PB 的多模态、高质量数据。通过在这些自身数据上进行模型精调和对齐训练，金融大模型还可以利用推理加速技术实现模型可控性，从而比其他企业更加了解金融行业的运作。在应对 AI 风险方面，全国政协委员、国际系统与控制科学院院士、重庆国家应用数学中心主任杨新民院士特别提到了马上的原创性金融领域探索，包括加强深度防伪验证系统，如人脸识别和生物特征识别验证系统的活体检测、Deepfake 伪造检测、对抗攻击与防御以及深度学习可解释性等方面。
02、首个零售金融大模型“天镜”来了
“天镜”，这个词汇象征着人类智慧的精髓，正在推动我国金融机构向更高层次的发展迈进。在”天镜”大模型发布会上，蒋宁详细阐述了马上消费已经成功实现了“三纵三横”的大模型发展技术布局，并在四大核心应用场景中展示了其卓越实力。这里的“三纵”，指的是实时人机协作、多模态智能、数据决策智能，它们共同作用于数据领域，实现了智能化，并具备了结构性数据判别式模型的综合能力。”三横”则是指持续学习、模型合规、组合式AI形成了安全、合规、可信的鲁棒性技术能力，保证了模型的智能度和稳定性，同时也确保了其安全性和可控性。在深入挖掘算力、数据、基础理论、场景运用、创新生态链五个领域的基础上，马上消费凭借“三纵三横”的技术优势，成功发布了“天镜”金融大模型。蒋宁指出，”天镜”大模型致力于构建一个可靠、合规、多模态、适应全域、泛化的金融大模型技术能力体系，重点关注包括行业领先的基础语言特性能力、逻辑和推理能力、语义理解、生成与创作、金融领域能力、安全与合规能力等六大核心领域，从而进一步推动金融数字化转型的实质性问题得到解决。马上消费人工智能研究院院长陆全通过一个篮球的比喻来形象地解读这一过程，”天镜”大模型的发布，就像一支队伍在赛场上拥有了一个强大的接球选手，他展示的是技术，但更重要的是，他能帮助球队赢得比赛，取得最后的胜利。相比之下，马上消费的“天镜”大模型从研发一开始，就专注于如何帮助金融企业和零售金融企业真正解决问题，实现实际价值。
▲（马上消费人工智能研究院院长陆全）
在探讨如何充分挖掘企业数据潜力，构建全方位数字化员工的过程中，陆全以天镜大模型为核心，详细解读了其在聚集智慧、激活知识、实现共治价值以及数字分身等四大关键领域的功能。特别是在聚集智慧方面，天镜大模型在人工客服领域展现出强大的能力，不仅能够提炼和整合一线人工客服的经验，形成集体智慧，从而实现一对多服务客户，还能作为人工客服的有力辅助，助力推荐和优化回答。据透露，该模型已经运行了近三个月，其意图理解精准度达到了91%，比传统AI高出13个百分点，同时，客户参与率达到了61%，超过了传统模型的43%以及人工客服的平均57%水平。在激活沉睡知识方面，天镜大模型以其高效的处理非结构化文档中数据资料的能力，赢得了广泛赞誉。例如，用户只需将企业招股书、财报、经济预测数据等文件上传，天镜大模型就能深入解读金融领域的专业术语，同时查询并定位多个不同文档，洞察金融图表背后的信息，并通过强大的归纳总结能力，帮助金融企业唤醒这些沉睡的知识。此外，天镜大模型的SQL生成平台也大大降低了数据使用的门槛。用户无需编写复杂的代码，只需用简单的语言描述需求，天镜大模型就能自动理解并执行数据挖掘任务。在数字人方面，陆全认为，企业应该积极探索与用户互动的可能性，无论是与用户的交互，还是与员工的交互，都将成为企业未来发展的重要方向。他期望看到的“数字外表、智慧大脑、情感内心”三合一的数字人，既能理解用户的需求，又能提供温暖的情感支持，甚至能像“打工人”一样不知疲倦地工作。陆全的设想是，让每个员工都能轻易拥有自己的数字分身，只需上传个人资料并设定相关参数，短短五分钟内，就可以生成自己的数字分身，随时调用，替代员工完成繁重的工作。
03、“马上”行动
金融行业对于科技的追逐从未停歇。早在2013年，互联网金融腾空出世，通过数字化的交易、数据分析和风险控制，大大提高了金融效率和透明度。此后，以银行为代表的金融产业经历了转型。很多人认为，大模型正在成为推进金融业数字化的第二波浪潮。作为最重要的金融中介机构之一，已经有银行开始行动。在世界人工智能大会上，交通银行与华为、腾讯云、科大讯飞共建联合创新实验室，分别聚焦大模型在金融领域的应用与创新、增强网络空间安全防御能力、研究认知模型在金融领域的应用；工商银行则于今年3月发布了首个金融行业通用模型，该应用在客户服务、风险防控、运营管理领域。对于马上消费来说，截至2022年底，马上消费的科技性收入占比已超40%，2023年预计将超过50%。据悉，公司每年都会将至少5%的收入投入到科技研发之中，成立8年来累计投入已超30多亿元，并掌握了超过1000多套核心技术系统。蒋宁表示，马上消费已经在金融领域跑出了“马上速度”。展望未来，“天镜”金融大模型会给行业带来的影响和似乎已经触手可及。第一，个性化的服务和极致用户体验。不管是存款也好，贷款也好，不可能一辈子不降低，不提高，肯定是差异化的，动态的。金融大模型能够动态了解竞争对手的定价权，动态生成消费者交流的话术，动态在最佳时机给消费者能够提供组合服务的变化。第二，高效的价值传递效率。今天已经有90%的人不去实体银行了。零售银行的成本更高，建设周期过长，相对的体验也没有那么好。所以金融大模型在能效、风控、运营方面都会大幅度提升效率。第三，安全合规的决策。金融机构是天然数据密集的机构，最有可能率先把大模型用到整个业务当中。蒋宁期望伴随着“天镜”大模型的发布，能加速智能决策的合规性和安全性。无论怎样，随着金融大模型的迭代，数据合规、隐私安全、精准度等挑战一一被攻克后，一定会解放人力，带来更大的产业价值。欧洲科学院外籍院士，清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松引用了比尔盖茨一句话，“我们总是高估今后一两年内将要发生的技术变革，低估未来十年将要发生的变革。”“ChatGPT横空出世，一两年后好像没有企业靠它赚到很多钱。但如果还不布局，十年后到时候整个世界就变了。这实际上是新技术从互联网诞生以来一个颠扑不破的现象和真理。”孙茂松讲道。在这次论坛上，中国信通院、重庆国家应用数学中心和马上消费牵头，阿里云、百行征信、火山引擎、中关村科金、毕马威、复旦大学金融科技研究院、朴道征信、腾讯云、中国科学院自动化研究所等联合，倡议发起了“金融大模型可信安全验证与联合创新行动计划”，推动金融大模型更好落地。
（作者| 陈畅，编辑| 孙月）
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