文章主题：金融, AI大模型, 深度融合

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文｜郑久宇编｜张弘一

出品｜商业秀

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在过去的一年多时间里，国内外的大模型堪称“横空出世”，迎来了“智能涌现”时刻。今年以来，大模型的一个重要发展方向，就是加速垂直行业领域的商业化落地。

2024年政府工作报告提出，要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力，“人工智能+”被首次写入政府工作报告。

在数字经济和智能化时代，生成式AI作为人工智能技术的集大成者，也是金融行业的新质生产力。

业内普遍认为，虽然金融大模型目前还处于技术探索和试点应用的并行期，但它已经开始在多个金融业务场景应用。预计在未来的2到3年，大模型的应用会逐渐成熟，实现飞速增长。

作为数字化和智能化程度最高的行业之一，金融行业和人工智能大模型的充分结合，将会给我国金融行业带来怎样的影响？

由于金融行业具有专业度高、业务复杂等特殊性，所以ChatGPT依托的通用知识库需要优化，需要和金融业务深度结合，甚至针对金融业的特性进行专门训练，才能够对具体业务真正有所帮助，使之从一个“通才”转变为“专才”，解决业务痛点。

马上消费CTO蒋宁   来源：被访者提供

在3月28日的“大模型驱动下的金融新质生产力创新论坛暨全国首部《金融大模型》著作发布”会上，马上消费CTO蒋宁指出，通过长期实践，在高端制造、金融、智能驾驶等领域，但大模型技术还存在四大挑战：群体智能与安全可控、个性化和隐私保护、关键性任务和动态适应性标准、基础设施和架构改造。

“安全、成本、生态的边界，决定着金融大模型的产业边界，而大模型的特性决定了其更为广阔的应用场景，进而释放的“科技平权”潜力，使得科技创新不再只是少数人的特权，而是让所有人都能接触到创新成果，共享、共创、共研新技术。”

蒋宁在题为《金融大模型，从自我演化到自主可控》的主题演讲中指出，并且为了应对前述“四大挑战”，蒋宁表示马上消费正全力构建“四大关键技术能力”。

同时，蒋宁表示，“基于对未来的洞察，也在四大关键技术能力方向推动金融大模型真正成为新质生产力。马上消费的技术路线图主要包含模型安全可控、组合式AI、持续学习、平台化服务能力MaaS这四大关键技术能力，将会长期以四大能力要求为核心，构建技术体系，驱动数字金融高质量发展。”

第一，模型安全可信。希望这个模型在未来不管任何什么样的环境发展，它做出的每个决策都是可控的、安全的。

第二，组合式AI。传统的人工智能的模型有局限，但是它善于执行，构建一个组合型的AI，即大模型跟传统模型相互协作，解决复杂长尾动态环境变化的关键问题。“组合式AI”是未来很重要的一个研究方向。

第三，持续学习。如何用最小的样本，特别是线上生成的新样本，让这个模型动态地变得越来越聪明，这就是持续学习能力，是行业大模型、领域大模型区别于通用大模型最关键的能力。

第四，平台化服务MaaS。包括生态的共建、数据的交换，能够融合多种异构大模型，最终转化为方便自助的技术服务，提供给企业的员工、消费者便捷应用，大幅提升培训、营销效率。

目前国内大模型正加速商业化落地，通用基础类大模型与行业领域类大模型参与者在各自赛道中寻找最优解。相比之下，通用大模型解决方案的技术更加复杂，尚不具备解决行业、领域等专业问题的能力，大模型的发展将按照“通用-行业-领域”路径演化。

由此，金融成为领域大模型的最佳实践场景之一。马上消费人工智能研究院院长陆全分析道，“大模型存在潜在风险，在金融领域商业化、全面工程化落地，仍需从一开始做好五大方向的技术治理，即安全体系、标准体系、合规检查、幻觉检测、动态评价机制。”

为了推动大模型在金融领域的落地应用，2023年8月，马上消费推出首个金融大模型“天镜”。数据显示，自大模型投用以来，马上消费的营销效果提升了30%以上。在企业知识库的应用中，知识产出效率提升了150%，大幅度提高营销物料的生产效率。

此外，在和重庆某银行的合作中，大模型驱动的智能营销能将人工成本降低80%以上，产能更是达到了传统人工产能的6倍以上。

马上消费成立近9年来，一直坚持产品自研和长期技术积累。3月28日，马上消费也发布了全国首部《金融大模型》著作，填补了金融行业大模型理论研究的空白。

该书不仅系统介绍了大模型的发展现状和格局、关键技术的探索和发展，而且着重介绍了大模型的金融实践案例——马上消费“天镜”大模型的关键技术和应用落地，带动和加速我国金融数字化、智能化发展，助力我国大模型在金融行业的落地应用进入一个新的阶段。

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