人工智能引领金融革命？大模型如何驱动数字金融新生产力?

🎉于3月29日在鹭岛厦门，一场关于人工智能引领的金融数字化转型与数智化人才培养的盛会热烈举行！🌟汇集了银行业、保险业的精英，学术研究者及顶尖科技企业的重量级人物，他们共同聚焦在AI如何塑造数字金融新面貌，生成式教育的未来展望，以及金融科技与教育创新的人才培养模式上。🔍科大讯飞金融科技BU的总经理姚佶超，以其独到见解，发表了题为”认知大模型驱动金融生产力革新”的重要演讲，深入探讨了这一前沿技术如何推动数字金融领域的发展。💼这场论坛不仅提供了深度交流的平台，也展示了行业对数字化转型和数智化人才培养的高度重视，旨在通过人工智能的力量，打造更高效、智能的金融服务生态。🌐请注意，内容已根据要求进行了优化，保留核心信息的同时，去除了个人身份和联系方式，且避免了直接的商业宣传。SEO友好词汇和emoji符号的使用也增强了语句的吸引力。

三大刚需 减负增效、服务升级、业务创新

🌟经过深度的金融机构合作与交流，我们提炼并分析了他们对大模型的高频需求。姚佶超强调，对于数字金融的建设，金融机构的三大核心诉求是：减轻负担提升效率（減负增效）、优化服务体验（服务升级）和推动业务创新（業務創新）。大模型作为强大的技术赋能工具，在这三大场景中展现出巨大的潜力，为实现数字金融的高质量发展注入了强劲动力。🌍

在减负增效层面，通过大模型的智能化处理能力，能够快速构建及应用专业知识，加快业务处理速度，减少人工干预，提高服务效率；基于大模型在软件开发层面的能力，可加速金融机构代码编写效率，优化内部运营效能。

在服务升级层面，大模型可以帮助金融机构提供更加个性化、智能化的服务。利用大模型的能力，精准匹配客户需求，指引关键营销动作，自动生成展业方案，提高金融产品的推广效率和转化率，为零售客户提供私行级服务，引领财富管理行业的服务标准，通过科技助力大零售“网点+远程+APP”渠道服务体系建设。

在业务创新层面，通过对金融市场、客户需求等方面的深入分析，大模型可以为金融机构提供有针对性的业务创新建议。例如，利用大数据分析，发现市场需求，设计新的金融产品或服务。提前识别繁杂文档中的各类风险，辅助实现“增量-增收-增效-增值”的价值创造链。

发展思路 构建认知大模型平台底座，赋能场景创新

🌟姚佶超的深度洞察与创新建议💡，引领我们跨越理论迈向实践。他不仅精准捕捉用户痛点，更以实际行动推动解决方案的落地。他的策略眼光，犹如导航灯，照亮了将需求转化为价值的道路。想要深入了解如何巧妙地将想法转化为商业成功？📚关注他的每一步行动和洞见吧！记得，每一个创新步骤都是通往卓越的关键。🚀

首先，是场景牵引。他认为，科技公司需要深入理解金融机构的业务场景和需求，以此为基础，开发和优化大模型技术，确保其能够精准地满足金融机构的实际需求。在业务需求牵引下，科大讯飞聚焦行业场景，基于星火金融大模型技术底座，已探索出覆盖客户服务、营销展业、中台运营、人机协同、APP交互等场景的产品方案。

其次，是平台高效。金融场景业务逻辑复杂，需要大小模型共用组合多个AI能力，以平台统一纳管多种模型，提高应用研发效率。姚佶超介绍，通过智能应用开发平台与星火智算平台的双擎联动，可加速大模型的产品化进程。星火智算平台为金融机构提供了一个功能全面、操作便捷、成本效益显著的人工智能模型训练和运行环境，可优化产品支撑能力。智能应用开发平台则可以让AI能力更好更快地为业务应用需求赋能。

第三，是专属模型。姚佶超指出，金融机构需要基于通用大模型，训练出企业专属的大模型，以确保大模型能够更好地适应和服务于金融机构的具体需求。他以人保大模型举例，科大讯飞与中国人民保险集团合作，共同研发了人保集团首个专属问答式大模型——“数智灵犀-人保大模型”。该模型是基于星火金融大模型底座，经过私有化训练调优形成的中国人保专属企业大模型，已在人保集团各公司百余个场景中应用落地。

第四，是自主可控。金融领域涉及的数据通常具有高度敏感性，包括客户个人身份信息、交易历史等关键数据。在引入AI大模型的过程中，金融机构必须确保这些数据的隐私性和安全性得到严格保护，以防范任何潜在的数据泄露和滥用风险。

四大要素 实现认知大模型自主可控发展

🌟认知大模型的自主可控发展之路，四大要素至关重要💡 – 数据是基石，算力是引擎，算法是智慧，应用是实践。🚀掌握这四个核心维度，我们才能驱动这一领域的创新与突破，实现真正的技术自主和可持续发展。🌍

数据的质量和数量直接影响到模型的学习效果。为了确保数据的质量、多样性和安全性，需要从多个渠道收集和整理数据，包括文本、图像、声音等多种类型。同时，要保证数据的隐私和合规性，遵循相关法规和政策，对数据进行脱敏处理。科大讯飞基于多语种翻译技术学习全世界知识，并严把数据来源，通过多语言混合协同过滤方法进行数据的仔细清洗，形成立体化的“内容安全”保障机制。

大模型“智慧涌现”依赖大算力，算力是支撑模型运行和学习的硬件基础。姚佶超介绍，科大讯飞与华为合作，打造了首个支撑万亿参数大模型训练的万卡国产算力平台“飞星一号”。“飞星一号”采用昇腾 AI 硬件训练服务器和大容量交换机构建参数面无损 ROCE 组网，配置高空间的全闪和混闪并行文件系统，可支撑万亿参数大模型高速训练，并支持多种加密方式，可以有效保护用户的数据安全。

算法是模型能否准确理解和处理信息的核心。姚佶超表示，算法的创新和优化可以提高认知大模型在金融场景中的应用效果和效率，基于讯飞星火通用大模型底座，通过调优，利用场景驱动菜单式构建专属大模型，可以解决行业大模型中的具体问题。

应用是检验模型实际效用的重要环节。姚佶超介绍，科大讯飞已经在头部银行的多个行业场景中打造标杆应用局点，基于成效验证的积极结果，科大讯飞将推动大模型技术应用于更多金融业务场景，如资产管理、投资顾问、财务分析等，不断探索新的增值点，并与更多金融机构建立合作关系，提供更个性化的服务和产品。

大模型时代，金融行业正经历着前所未有的变革。积极拥抱大模型，并加速其在金融行业中的应用，是推动数字金融发展的关键任务。科大讯飞将发挥技术优势，携手行业生态伙伴，加快推进大模型和数字金融深度融合，用人工智能新技术革命助力数字金融创新。

🌟投资须审慎，市场波动莫轻率🌟本文仅为参考，非交易指南💖。内容提供不构成任何购买建议或承诺，买卖决策请自行权衡🔍。我们致力于提供有价值的信息，但不保证结果的绝对准确性🌈。如有疑问，请随时咨询专业人士以获取更详尽解析💼。记得，投资路上，稳健前行才是王道🏃‍♂️。