《千模大战：ChatGPT引领技术风暴，金融大模型助力金融业智能化》
本文介绍了ChatGPT引发的一场“千模大战”，众多公司和院士共同参与发布金融大模型“天镜”。金融大模型具有针对性地应用于金融业， Push了金融数字化和智能化的发展，但也面临着数据合规性和安全性等问题。
《2023金融行业大模型应用展望》
文章主要探讨了2023年大模型在金融行业的应用展望。大模型由于其天然的数据属性和智能化特点，成为金融行业最佳应用场景。文章指出，大模型的发展将引领 AI 供给革命，并 significantly impact金融行业，主要表现在供给能力和开发周期的提升上。同时，大模型也将推动金融行业的AI范式变革，使得AI产品的构建周期缩短，相关能力门槛降低。此外，大模型还能帮助金融行业构建自主数字员工，提高运营效率，并在投研、风险控制等领域发挥重要作用。总体来说，大模型将为金融行业带来深远影响。
文章《2022全球金融科技十大技术趋势：隐私计算、大模型、元宇宙与多模态学习》
本文介绍了2022全球金融科技十大技术趋势，包括隐私计算、大模型、多模态学习、数字孪生等。其中，隐私计算将更好地助力金融业数据生态建设，头部企业加码大模型成为全球AI技术竞争焦点，元宇宙助推下，VR/AR产业迎来新一轮发展浪潮，多模态学习受青睐，低代码与无代码应用升温，加速金融领域数字化转型。
《ChatGPT：金融领域的智能conversationalassistant》
ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言模型，拥有丰富的知识和信息，可以涵盖多个领域。ChatGPT的工作原理是根据输入的问题和文本语境，分析并生成最相关的答案。尽管其在语言理解和生成能力方面比以往聊天机器人更为强大，但现阶段将其直接应用到金融领域可能仍会面临诸多实际问题，如无法实时联网更新数据库、语料数据与金融领域存在较大差异、数据泄露和技术伦理等问题。然而，ChatGPT作为一种新型的智能交互系统，在金融科技领域的增益主要聚焦于涉及文本处理类型的领域，如金融行业的客户服务等。
乡村金融焕新：智慧眼金融智慧终端的广泛应用
这篇文章介绍了智慧眼金融智慧终端在乡村基层服务场景的广泛应用及其解决乡村金融和民生服务的痛点作用。该终端实现了金融功能的一体化,为乡村居民提供了便捷的金融服务。
《探索金融大模型的技术之巅：白硕老师的专业见解》
这篇文章主要介绍了金融大模型的构建和技术发展 future。白硕老师分享了许多实用的技巧和见解。
恒生电子与华为云携手打造AI大模型联合创新未来
恒生电子股份有限公司与华为云计算技术有限公司签约 AI 大模型联合创新协议,将共同推动人工智能技术的发展和应用。
北京国家金融科技认证中心：李老师、宋老师的联系方式
这篇文章介绍了两位金融专家李老师和宋老师的联系方式和所在机构。李老师来自北京国家金融科技认证中心，主要负责金融领域的技术支持和认证工作。宋老师则是该中心的客户服务经理，负责处理与客户相关的问题和需求。文章提醒读者可以长按识别二维码关注他们的更多信息。
度小满CTO许冬亮：行业大模型比通用大模型更适用于金融领域
7 月 2 日，“2023 全球数字经济大会-人工智能高峰论坛”在北京举办。度小满 CTO 许冬亮等嘉宾受邀发表演讲，并围绕“AI 大模型应用的‘发展之道’”话题展开讨论。 “对比于通用大模型的能力而言，金融行业非常需要垂直行业大模型”，许冬亮表示，“在数据层面，金融行业因为安全及隐私保护要求数据大多存储在本地，通用大模型在金融能力上缺乏必要的训练数据。另外一方面，金融行业在风控、精度等方面要求较高，系统又比较复杂，再加上金融相关数据实时性的要求很高，所以从这几个维度去看，通用大模型的金融常识、生成的可控性和准确性都达不到这个行业的最低要求，需要针对金融机构定制的行业大模型去发挥效力”。 今年五月，度小满宣布正式开源国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕”。轩辕大模型是在 1760 亿参数的 Bloom 大模型基础上训练而来，在金融名词理解、金融市场评论、金融数据分析和金融新闻理解等任务上，表现出明显的金融领域优势，在金融任务测试集中相较于基座模型效果提升 70% 以上。 许冬亮认为，“轩辕”大模型运用独创的 hybrid-tuning 方式，基于度小满实际业务场景积累的海量金融数据进行训练，保证在提升金融能力的同时，不会损失通用能力。 度小满“轩辕”大模型在金融任务评测中，全面超越了主流的开源大模型，赢得了 150 次回答中 63.33% 的胜率。在通用能力评测中，轩辕有 10.2% 的任务表现超越 ChatGPT 3.5, 61.22% 的任务表现与之持平，涉及数学计算、场景写作、逻辑推理、文本摘要等 13 个主要维度。 金融机构对行业大模型的应用热情高涨。许冬亮透露，“轩辕”大模型开源一个月的时间，已经有上百家金融机构在试用。他认为，行业大模型将帮助积极拥抱大模型的中小金融机构缩小与头部机构的技术差距。“金融行业有非常多的中小机构，它们的业务规模和科技能力都和头部机构有明显差距，在大模型时代，所有金融机构都能用先进的金融大模型来解决自己的业务问题，大家重新站在同一起跑线上，这是中小机构跨越‘数字鸿沟’和‘智能化鸿沟’的机遇”。
蚂蚁能攻下国产金融大模型这个山头吗？
6 月 21 日消息，蚂蚁集团的技术研发团队正在自研语言和多模态大模型，内部命名为“贞仪”。蚂蚁集团回应称“消息属实”。 6 月 19 日，由清华大学计算机系教授、人工智能研究院副院长朱军带领的新团队完成了近亿级天使轮融资，由蚂蚁集团领投。据悉，这是ChatGPT火热后，蚂蚁集团第一次下场投资大模型公司，也是朱军在瑞莱智慧后的第二次创业。 朱军教授 早在2019年清华AI研究院基础理论研究中心成立，该中心首席科学家朱军及其团队同期发布了第三代人工智能平台RealAI。RealAI致力于研究和推广可理解的第三代人工智能，同时与金融、工业制造等行业应用深度结合，其中在金融风控领域，当时的RealAI已经可以实现“无监督小样本、端到端的建模方式，减少行业专家工作量的同时，能够提供到可理解的决策依据。” 2021年，蚂蚁集团宣布基于可信AI技术的“端云协同”风控已覆盖99%的业务场景。 不难看出，清华朱军团队和蚂蚁集团的AI技术导向有重合部分，这也是阿里体系明明已经有阿里通义大模型，蚂蚁集团还在投资大模型的出发点。尽管阿里与蚂蚁在资本、管理层面加速分离，但技术方面依然可以共享，因为两者要解决的问题不同。 简单讲，阿里通义大模型面向企业服务，蚂蚁正在研发的大模型面向金融科技fintech，是两个不同的赛道。 蚂蚁在AI领域有何积累？大模型对其业务板块有何助益？ 公开资料显示，蚂蚁集团于2015年起投入可信AI技术研究，并于2016年全面启动AI智能风控防御战略。目前已拥有全球范围内数量最多的“AI安全可信关键技术”专利，形成了新一代智能风控体系IMAGE，并已在反欺诈、反洗钱、反盗用、企业联合风控、数据隐私保护等多场景落地。 可信AI技术体系 2018 年，蚂蚁AI首席科学家漆远及其团队，在人工智能模型算法中融入经济学 “博弈理论”，开发了一项业界全新的技术——“智能对抗”，即通过结合 AI 和博弈对抗，让机器自动且实时、动态地对自身系统进行安全性攻击，从而提升模型能力，使得处理结果更加准确。 “未来的风控将不再是人和人的斗争，而是 AI 与 AI 的博弈，”漆远在演讲中表示，“在支付宝上，每天上亿笔交易背后，发起攻击的早已不是散户，而是专业的黑产团伙。” 2020 年，“智能对抗” 技术正式应用于支付宝反欺诈。 支付宝反欺诈技术 实际上，互联网金融风控场景是天然的对抗博弈场，支付宝从未停止过与黑产及黑产背后的AI做斗争。在内容安全、反洗钱、反欺诈等领域中，蚂蚁集团对AI模型决策过程及结果的可解释性要求、对抵御黑产攻击的鲁棒性（Robustness）要求，已经达到了空前的高度。 2021年蚂蚁集团机器智能部总经理顾鸣曾表示，“作为制约AI技术发展的瓶颈，安全和可信性研究无疑将成为未来三十年人工智能技术的关键环节。” 可以说，蚂蚁投资大模型并不是跟风心血来潮，而是内部人工智能研发积累到一定程度，必然会发生的技术跃迁。与处于学术前沿的高校和科学家们合作，将有助于与其保持在人工智能金融科技领域持续保持领先地位。高校也非常认可蚂蚁这个试验田，毕竟每天有无数黑产盯着我们普通老百姓的支付宝钱包。 简单讲 鲁棒性就是指遭受攻击时系统的稳定性 除了金融风控领域，蚂蚁的其他业务板块对大模型的需求也非常旺盛。 蚂蚁涵盖场景与支付、数字金融、科技服务三大业务板块。 1、蚂蚁的支付场景主要围绕支付宝钱包展开，蚂蚁相关投资涵盖网上购物、零售店、游戏、日常缴费、餐饮、汇款、公益、信贷、金融服务、充值、校园服务、交通和医疗服务等，并且已在全球10个地区开发了本地化的电子钱包。 尽管在2017年蚂蚁金服就全面开放AI客服能力，据称比人工客服效率高出30-60倍。但如果有大模型的加持，类GPT模式的支付宝客服可以有效节约成本、提高服务效率、提高客户满意度，更重要的是能沉淀数据分析和反馈。 2、蚂蚁在数字金融领域，蚂蚁在融资信贷、财富管理、银行保险业务中均有布局。驱动这些业务的金融科技底层技术，蚂蚁称之为“BASIC”基础技术，即Blockchain (区块链)、AI（人工智能）、Security（安全）、IoT（物联网）和Cloud computing（云计算），重点关注区块链和分布式技术。 以智能保险的数字金融服务为例。智能保险用在理赔上时，怎么让理赔的效率更精准、更快。大模型技术加持下，未来结合蚂蚁现有的理赔宝金融只是图谱平台和OCR技术，使得理赔更有效率。 3、技术服务领域，大模型将帮助政企实现技术升级。2019年以来，蚂蚁在强化政务业务布局背景下，蚂蚁金服连续布局电子政务和财税信息化领域的多家技术类企业。丰富的底层技术和基础产品，为蚂蚁金服定制化的解决方案提供了充足的弹药。以蚂蚁金服、阿里云与南京银行共同合作的鑫云+互联网金融平台为例，其整合了SOFA中间件、OceanBase数据库、大数据平台、移动互联网平台等多项技术，最终形成分布式的金融解决方案。 蚂蚁金服集团人工智能部总监周俊，在一次技术分享会中提到一个案例。中国农村最大的一个普惠金融机构之一，叫做中和农信。在中国农村很多地区，很多人享受不到金融服务，蚂蚁自己也做过统计，如今全世界的成年人里面还有 50%...