文章主题：大模型, 金融业, 落地应用, 行业大模型
在金融领域，大模型的应用已经成为了必然趋势。度小满的CTO许冬亮指出，传统的通用模型无法满足金融行业的复杂需求，因此，金融大模型的应用变得尤为重要。
每经记者：肖世清 每经编辑：廖丹
在10月17日，北京举办了一场由度小满金融、浦发银行、平安银行和光大银行等金融业高管代表参加的会议，主题聚焦于大模型在金融领域的实际应用。这些行业领袖齐聚一堂，旨在深入探讨如何将大模型的强大能力成功应用于金融行业，以实现更高效、精准的服务。
在会议上，度小满的CTO许冬亮明确指出：“金融领域的任务要求高度专业的知识和技能，这使得通用模型难以胜任。因此，金融大模型成为大模型在金融领域落地的必要途径。”他强调，当前大模型的竞争格局已经形成，下一阶段的竞争将主要集中在行业大模型之间。
中国工程院院士邬贺菁认为，金融大模型的出现，已经改变了金融科技的发展模式，彻底改变了金融行业的运营方式，同时也 revolutionized the financial services ecosystem.
在未来的发展中，生成式AI将在各行各业中发挥越来越重要的作用，尤其是在金融领域。度小满的CEO朱光明确指出，金融行业所具备的巨大市场规模、丰富应用场景以及个性化需求，都为生成式AI的发展提供了肥沃的土壤。当前，金融领域正面临着大模型技术的蓄势待发，这意味着真正的变革时刻即将来临。
度小满CTO许冬亮 图片来源：每经记者 肖世清 摄
金融大模型的发展需要全行业共同参与、合作开发
在当前的金融领域，大模型的运用已经取得了显著的成果。它们不仅能够自动生成金融资讯和产品介绍等内容，还能构建虚拟客服，实现在线交互，从而为用户提供更加人性化的服务体验。这不仅极大地提升了金融机构 content 运营的效率，也进一步推动了金融行业的智能化发展。
针对当前大模型在金融领域的应用状况，我国知名专家邬贺铨指出，金融大模型的研发仍面临三大挑战。首先，金融行业对于数据的安全性和隐私合规性有着极高的标准。特别是在风险控制方面，对于时效性和精确性的需求极为严苛。然而，普通的大型人工智能模型在透明度、可信度和专业知识方面存在不足，这使得它们难以直接应用于金融领域。
第二点是关于金融大数据在成本与质量之间的平衡问题。由于金融行业的数据难以实现共享，这就导致了金融大模型的数据规模远不如通用语料库，进而使得金融大模型在尝试实现“智能涌现”效果时面临巨大的挑战。
第三则是本地私有部署需要自建算力设施，对软硬件产品有严格的信创要求，而且参数规模大则算力成本高。
许冬亮称：“大模型发展到现在，有着不同的切入思路，比如说从模型的层级结构上，有通用大模型、行业大模型、企业大模型、任务大模型等等；从技术路线上，有开源大模型和闭源大模型。”他建议，金融机构应用大模型的路径首选在行业大模型基础上建立自己的企业大模型和任务大模型，“自己从头训练一个行业大模型，既不经济也非必要。”
邬贺铨指出，金融大模型的发展需要全行业共同参与，合作开发。“基础大模型多数从通用语料训练生成，通识能力强，可作聊天对话，但缺少行业专业知识，需要大模型提供方与垂直行业合作开发行业大模型。”
生成式AI在金融领域的应用将是度小满重要的战略方向
谈及金融大模型的落地应用途径，邬贺铨建议：一是从可控入手开发应用，例如智能客服、智能运营、写文章、写邮件等安全的领域出发。二是从人机混合智能切入，例如在初期阶段先让金融大模型与传统模型共存，经应用考验后再将金融大模型逐步替代传统模型。同时还可以通过变换场景，丰富大模型的场景迁移学习能力，或加入反事实的数据来测试，改进AI的学习本质，提高模型的泛化能力。也可以在金融大模型训练或微调时通过有监督学习思维链的模式，通过专家介入诱导它一步一步地进行思维推理。
朱光表示，金融大模型的产业落地要做到“向下看”和“向上看”，业务需要“向下看”，了解底层技术的基本原理和框架，才能够更好地借助大模型技术，去定义和解决真正的业务难题；技术则要“向上看”，让通用大模型与行业数据、场景数据与业务需求结合，将技术转化为产业价值。
展望大模型在金融行业的应用前景，浦发银行总行信息科技部总经理陈海宁表示，当前大模型在金融领域的应用，将逐渐从外围走向核心，需要金融监管的关心支持，金融同业与大模型科技伙伴加强合作，共同探索建立金融服务重量级应用，为金融服务实体经济提供助力。大模型在金融领域的应用充满挑战和机遇，要做好算力、数据、技术、人才的积累，积极拥抱新技术带来的变革。
而朱光也表示：“未来五年，生成式AI在金融领域的应用，将成为度小满最重要的战略方向。度小满将不断加大金融垂类大模型及应用的布局和投入，和业界一起把握机遇，推动新一轮金融科技发展浪潮。”
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