金融大模型：多方共建生态，提高金融专业能力

大模型技术作为金融业的主流科技之一，现在已经广泛应用于金融业的各个业务领域。当前，要推动大模型在金融领域的实际应用和实施，必须依靠各方的共同努力，以构建一个健康、和谐的金融生态环境。在2023金融街论坛年会的“金融科技创新与合规安全”平行论坛上，度小满的许冬亮表达了这样的观点，他认为大模型的开发高度依赖于数据、计算能力和人才，只有少数企业能够从始至终地完成产业级研发。特别是在金融领域，更需要各方面的共同建设，以形成一个完整的生态系统。

大模型在金融领域落地需要多方共建生态

大模型的发展对于数据、算力和人才具有极高的依赖性，这使得只有少数企业具备从始至终完成产业级研发的能力。特别是在金融领域，更需要各方共同努力构建生态体系，许冬亮指出。

度小满CTO许冬亮

在金融领域中，数据分散在各大金融机构之间，而通用大模型缺乏金融数据进行训练，金融专业知识也相对匮乏。另一方面，从基础层面开始训练大模型所需的算力成本极高，例如训练一个千亿级别的通用大模型，每次训练都需要消耗数千万的成本。因此，许冬亮强调，金融大模型的产业应用需要各方共同努力，包括场景应用方（如金融机构）、模型提供方以及训练工具提供方等，共同参与到这个过程中来。

在当前的AI领域中，各个角色之间的协同合作对于推进大模型产业的应用至关重要。中国工程院院士邬贺铨在今年的百度世界大会上指出，度小满轩辕大模型通过整合大量高质量金融专业预训练和指令数据，对金融行业的能力进行了针对性优化，既保持了通用的能力，又提升了金融行业的专业能力。他进一步强调，轩辕大模型的底层模型可以被金融企业用于自身的开发和私有化部署，从而进一步推动产业的发展。

如何防范大模型的潜在合规风险备受关注

在今年的五月份，我国金融科技公司度小满推出了国内首个具有开创性的开源金融大模型——“轩辕”。仅仅在同个月的九月初，度小满的“轩辕-70B”金融大模型便在C-Eval和CMMLU两大知名权威榜单中脱颖而出，成为所有开源模型中的佼佼者。此外，它还成功通过了包括注册会计师考试、银行/证券/保险/基金/期货从业资格、理财规划师、经济师等一系列金融领域的权威认证。这一系列成就充分展示了度小满在金融科技领域的强大实力和领先地位。

原内容描述了度小满运用大模型技术在不同业务场景中的成果。现在，让我们重新包装这段信息，使其更具说服力和专业性。在当前的数字化时代，大模型技术已成为各行各业提升效率的关键驱动力。度小满公司也不例外，该技术已经被广泛应用于公司的各个业务领域，并取得了显著的成果。具体而言，无论是市场营销、客户服务、风险控制、办公管理还是研发工作，大模型技术的应用都带来了实质性的改变。以营销为例，通过使用大模型辅助生成的代码，度小满公司的采纳率达到了42%，这不仅提高了公司的整体研发效率，同时也展现了大模型技术在实际工作中的强大影响力。而在客服领域，大模型的引入也使得服务效率得到了显著的提升，具体数据表明，服务效率提升了25%。此外，在智能办公领域，大模型技术也展现出了极高的准确性和可靠性。目前，该技术的意图识别准确率已经达到了97%，这无疑大大提高了办公效率，减少了人力成本。综上所述，度小满公司在运用大模型技术方面已经取得了明显的成效，这一成果不仅体现在提高效率和降低成本上，也为公司在竞争激烈的市场环境中树立了独特的优势。可以预见，随着大模型技术的不断优化和发展，未来度小满将在更多业务场景中实现突破，从而为公司创造更大的价值。

大模型技术逐渐在各类金融机构中得到广泛应用，这也引发了对于如何预防其潜在的合规风险的关注。作为金融行业的核心，安全性与合规性是大模型能否成功落地的关键因素，这就需要监管政策的力量，以及大模型企业自身积极主动的态度。许冬亮指出，大模型不仅需要学习和理解人类的价值观，更应重视保护用户个人权益，保证输出结果的可信度和可控性。

要推动大型模型在金融领域的应用，我们需要强化技术创新，并团结各方力量共同构建健康的金融生态。同时，加强监管也是至关重要的，以确保金融行业的合规发展。在金融大模型领域，度小满将不断深化技术创新，充分发挥我们在技术方面的优势，为大型模型在金融行业的落地贡献力量。