8月24日消息，昨日，在“北大光華-度小滿金融大模型技術(shù)與應(yīng)用論壇”上，度小滿CTO許冬亮表示，金融行業(yè)是高價值行業(yè)，數(shù)字化基礎(chǔ)好，高度依賴數(shù)據(jù)
和技術(shù)，也是大模型落地應(yīng)用的高潛場景。
清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長孫茂松指出：“大模型基于其所構(gòu)建的向量空間，很可能打造出嶄新的智能信息處理基礎(chǔ)平臺，進(jìn)而變革各行各業(yè)的基本
生態(tài)。大模型必然會導(dǎo)致相關(guān)產(chǎn)業(yè)重新洗牌，金融大模型正在重新定義金融科技。”
對于金融科技公司而言，金融大模型屬于兵家必爭之地。孫茂松表示，“金融科技公司對于金融大模型的態(tài)度決定了自身的境界，也決定了這家公司在日異激
烈的競爭中能否贏得下一個五年，乃至下一個十年。”
據(jù)度小滿數(shù)據(jù)智能部總經(jīng)理?xiàng)钋嗤嘎叮刃M軒轅大模型2.0版本將在10月份發(fā)布。2.0版本在對話和金融理解等場景下的能力大幅提升。在增量預(yù)訓(xùn)練和指令
微調(diào)階段，該版本加入了海量金融數(shù)據(jù)，對金融問題回答更加專業(yè)、準(zhǔn)確；在對話能力上，“軒轅2.0”的上下文長度擴(kuò)充至8k，能夠處理更長的金融報(bào)告、研
究和分析。
今年5月份，度小滿開源了千億級中文金融大模型“軒轅”，開源以來已經(jīng)有上百家金融機(jī)構(gòu)申請?jiān)囉谩?/p>
現(xiàn)階段，如何在金融領(lǐng)域發(fā)揮大模型的能力，許冬亮認(rèn)為還有三個挑戰(zhàn)需要解決：
第一個挑戰(zhàn)是通用模型能力不能滿足金融場景需要。首先是通用大模型本身精度不夠，當(dāng)前大模型原生的幻覺問題、可控性問題和可解釋性問題都限制了生成內(nèi)
容的準(zhǔn)確性和可控性，而金融又是一個對精準(zhǔn)性、可控性要求很高的行業(yè)；其次是通用大模型金融知識的缺失；再次是大模型更新迭代困難，金融是高時效的，
模型必須能夠?qū)崟r跟蹤金融市場的變化和趨勢。
第二個挑戰(zhàn)是大模型如何高效植入現(xiàn)有業(yè)務(wù)場景。一個團(tuán)隊(duì)既要懂業(yè)務(wù)場景的know-how，又要理解大模型的使用方法，而且還需要具備比較強(qiáng)的工程能力，這
樣才有可能選擇出適合應(yīng)用大模型的場景，高效的將大模型嵌入到實(shí)際業(yè)務(wù)流程。
第三個挑戰(zhàn)是大模型應(yīng)用于金融業(yè)中產(chǎn)生的安全合規(guī)和隱私保護(hù)問題。金融本身是一個高合規(guī)要求的行業(yè)，大模型又是具有顛覆性的新技術(shù)，我們對它的風(fēng)險(xiǎn)還
沒有完全了解，隨著大模型落地的不斷推進(jìn)，如何平衡大模型落地收益和潛在合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，會是一個越來越突出的問題。
如何解決大模型在金融行業(yè)落地應(yīng)用的這些難題，許冬亮認(rèn)為每家機(jī)構(gòu)獨(dú)立去解決這些問題既是不現(xiàn)實(shí)的，也是不經(jīng)濟(jì)的，科技公司和金融機(jī)構(gòu)在金融大模型上
的合作非常有必要。
大模型訓(xùn)練需要大數(shù)據(jù)，但是金融數(shù)據(jù)非常寶貴。許冬亮具體解釋，“大模型訓(xùn)練非常依賴底層的生產(chǎn)資料，也就是數(shù)據(jù)，但金融行業(yè)數(shù)據(jù)的分布實(shí)際上比較分
散，通用智能化數(shù)據(jù)主要集中在科技公司手上，金融數(shù)據(jù)則分散在各個金融科技公司手上，而對于金融機(jī)構(gòu)而言數(shù)據(jù)是核心競爭力也不太可能進(jìn)行分享，其他還
有監(jiān)管、數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等因素存在，所以注定未來這個行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的分布也會是分散的狀態(tài)。”
許冬亮向網(wǎng)易科技記者表示，未來從合作模式上來說，應(yīng)該會是科技公司提供不同類型的通用大模型，金融科技公司在通用大模型的基礎(chǔ)上提供金融行業(yè)大模型，
將領(lǐng)域內(nèi)的知識、know-how進(jìn)一步整合，以私有化的形式部署到金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部，而不是以云端API的方式提供服務(wù)，科技公司和金融機(jī)構(gòu)未來會是深度合作的模式。
對于金融行業(yè)大模型的應(yīng)用實(shí)踐，中國農(nóng)業(yè)銀行研發(fā)中心大模型研發(fā)負(fù)責(zé)人耿博表示： AI大模型面臨算力需求大、訓(xùn)練和推理成本高、數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳、隱私和安
全問題等挑戰(zhàn)。目前，大模型和場景融合是一個不斷演進(jìn)、探索的過程，數(shù)據(jù)是大模型的生產(chǎn)要素，基礎(chǔ)設(shè)施是大模型的入場券，場景應(yīng)用是大模型的驅(qū)動力，
AI大模型未來發(fā)展將趨于通用化與專用化并行。
光大信托數(shù)據(jù)中心總經(jīng)理祝世虎則認(rèn)為，大模型是生產(chǎn)力的提升，在金融行業(yè)的落地路徑要依靠大合作和大創(chuàng)新。通過大數(shù)據(jù)的整合、大算力的合作，在垂直領(lǐng)
域精調(diào)模型，以小規(guī)模算力打造輕量級推理模型。在大創(chuàng)新上，目前大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在智能客服、智能運(yùn)營、智能辦公等領(lǐng)域，后續(xù)應(yīng)該更多
的應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理、資本管理和監(jiān)管科技等幾個方面。（一橙）
