‍‍來源 | 零壹智庫

歷經了上半年激烈而又多元的大模型論战之後，下半年的焦點終於到了“落地”層面。通用大模型仍在含苞待放，垂直領域的專業大模型开始嶄露頭角。

在金融領域，投研決策、數據分析、智能交互等業務方向湧現出多個大模型，各類金融機構與科技公司大顯身手，一同推動了金融大模型的快速落地。

3月底，彭博社發布擁有500億參數的大型語言模型 BloombergGPT，標志着全球首個金融大模型的誕生；5月，商星環科技推出第一款面向金融量化領域的生成式大語言模型“無涯Infinity”，度小滿推出國內首個千億級中文金融大模型“軒轅”；6月，恆生電子發布金融行業大模型LightGPT......

時間來到8月底，馬上消費金融發布了零售金融大模型“天鏡”，緊接着螞蟻集團於9月8日正式發布了金融大模型及基於金融大模型能力的兩款產品“支小寶2.0”與“支小助”。此外，作爲金融行業的主體，部分銀行也开始了對大模型的探索，我們也可以從中報以及高層公开演講中窺見一二。

在金融數字化轉型加速的大背景下，更多金融細分領域的大模型已在路上。本文從螞蟻集團、馬上消費金融已發布的金融大模型談起，結合銀行中報透露的大模型相關研究和布局情況，佐以業內專家、高管的最新看法，來探討金融領域的大模型發展趨勢，供讀者參考。         

 01 關於金融大模型，螞蟻集團、馬上消費還有哪些問題沒解決？

金融業是典型的創新驅動型和數據、技術密集型行業，在ChatGPT引爆AIGC技術應用和金融機構數字化轉型逐漸深化的當下，金融業必然成爲AIGC落地的“試驗田”和“前沿陣地”。據不完全統計，當前金融領域各類大模型已超過20個。            

 1、螞蟻金融大模型，解決產業真命題？

9月8日，在上海舉行的外灘大會上，螞蟻集團正式發布了螞蟻金融大模型。據了解，螞蟻金融大模型基於螞蟻自研基礎大模型，針對金融產業深度定制，底層算力集群達到萬卡規模。            

當天，螞蟻集團同時發布了基於金融大模型能力的兩款產品：智能金融助理“支小寶2.0”，服務金融產業專家的智能業務助手“支小助”           據介紹，螞蟻集團在2021年就已經關注到了大模型，目前，基於螞蟻基礎大模型，針對金融產業深度定制的螞蟻金融大模型已在螞蟻集團的財富、保險產品上展开內測。            

 “通用大模型無法在專業嚴謹的領域直接商用，特別是金融服務對錯誤的容忍度很低，金融大模型要確保領域知識和專業邏輯的嚴謹性，才能真正落地帶來產業價值。知識力、專業力、語言力以及安全力，保障四大能力是前提條件，也是金融大模型要解的產業真命題。”螞蟻集團副總裁、金融大模型負責人王曉航介紹，基於金融場景中的大量實踐，螞蟻金融大模型形成了“大模型+知識+服務”驅動的架構，這套架構已經在螞蟻內部金融智能化場景上內測。            

螞蟻集團表示，未來將持續探索和精進大模型的五大能力方向。一是，建設高質量的數據標注團隊，沉澱高質量數據體系；二是，攻堅基礎大模型算法，以及高效綠色工程能力，提升模型邏輯推理等能力；三是，從通用語言大模型到通用多模態大模型，從一般通識走向全面專業；四是，建設高效的大模型評測標准和評測體系，加快大模型迭代速度；五是，建設大模型安全能力，保障大模型健康可持續發展。            

2、拆解天鏡：如何做好金融大模型？

8月28日，馬上消費金融發布了其零售金融大模型——“天鏡”，這是零售金融領域首個大模型，它面向金融大模型的可信與安全兩大核心難題。

要推動金融大模型的發展，其核心痛點是如何在數據融合應用和安全保護間取得平衡。

圍繞這一痛點，馬上消費“天鏡”大模型提供了四點思路。第一是要真正解決企業尤其是零售金融企業的核心痛點問題；第二是要基於團隊合作的精神，讓大模型和已有的系統與模型融合，成爲功能更強、解決問題更多的大模型；第三，在與業務結合的過程中要做到安全合規；第四，要主動適應現有的系統。

基於這種設計思路，馬上消費CTO蔣寧介紹，“天鏡”大模型問世後，仍面向人工智能的四個關鍵難題。

第一，關鍵性任務與動態適應性。一言以蔽之，大模型要在特定任務中，基於海量模型與分析能力，不管外界環境怎么變化，始終能保持決策准確性。

第二，個性化要求和隱私保護。金融行業需要爲用戶提供個性化服務，這樣的服務在使用個人數據時會涉及個人隱私數據保護問題。

第三，群體智能與安全可控。蔣寧認爲，美國大模型保持領先的其中一個因素在於已經形成了完整生態，而中國暫時沒有形成完整生態，很難形成群體智慧。一面要積累群體數據，最終形成正向反饋，共建行業模型；另一面也要基於可信安全，對數據是否可共享做出明確區分，保證共享數據的安全可靠。

第四，基礎設施的能力挑战。金融大模型需要的運算架構不一樣，要不斷優化底層基礎設施，以適應垂直領域、金融領域大模型的發展。

蔣寧提及三個思考方向：一是大模型的持續學習能力，實現越用越聰明；二是強化魯棒性決策，實現金融領域要求的100%合規與安全，保證金融大模型在任何場景下能夠實現可信、安全、穩定的輸出結果；三是組件式AI，要將金融大模型的自適應能力、機器分辨能力、語言理解能力、聲音感知能力進行整合，構建新興的金融大模型體系。            

 02 ‍9家銀行中報關於大模型的描述，透露了什么？

隨着 “中報季”收官，上市銀行2023年半年報也已披露完畢。零壹智庫在《七大指標對比：有的銀行業績塌房，有的“很行”》一文中對42家上市銀行上半年業績指標進行觀察分析，從科技投入角度來看，有6家銀行披露了科技及科技人員投入情況，9家明確表明大模型探索战略。

具體來看，工商銀行、農業銀行、中國銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業銀行、江蘇銀行、浙商銀行等9家銀行在半年報中提及，正在探索大模型應用。

表1：上市銀行2023H1財報中關於大模型的表述

數據來源：企業預警通，零壹智庫

今年3月，工商銀行基於昇騰AI發布了首個金融行業通用模型。在發布會上，工行宣布該模型已應用在客戶服務、風險防控、運營管理領域。比如，工行應用該模型支撐智能客服接聽客戶來電；再比如，利用金融大模型，對工業工程融資項目建設進行進度監測。

據中國工商銀行首席技術官呂仲濤在“2023中國智能金融論壇”上透露，工商銀行經過5年多的建設，目前已經沉澱人工智能模型3000余個，包括傳統機器學習模型、傳統深度學習模型和大模型三類。

他表示，從趨勢來看，大模型隨通用能力增強，將逐步超越傳統模型的能力，但受制於計算復雜度高、可解釋性差等問題，短期內，大模型和傳統模型會共存，同時，大模型強大的語義理解能力使其可作爲中控，將傳統模型作爲技能進行調用。

同樣在3月，農業銀行推出金融行業首個自主創新的金融AI大模型應用ChatABC。據悉，ChatABC重點着眼於大模型在金融領域的知識理解能力、內容生成能力以及安全問答能力，對於大模型精調、提示工程、知識增強、檢索增強、人類反饋的強化學習（RLHF）等大模型相關新技術進行了深入探索和綜合應用。

招商銀行方面，半年報顯示，加快新技術應用推廣，提升GPT類自然語言處理大模型的建設能力，並重點發掘其在全流程財富管理中的應用，投產FinGPT創意中心，加快大模型應用模式探索。

據悉，招行目前已打造了一支近300人的人工智能團隊，全行累計立項金融科技創新項目3494個，累計上线項目2687個，報告期內新增立項252個，新增上线項目237個。招商銀行在銀浦江金融科技論壇上表示，未來將在大模型的基礎上，通過統一管理和共享prompt等方式，結合以往累積的AI資產，構建通用大模型平台。         

 03 

現階段“不建議直接對客使用”；警惕中小金融機構“技術掉隊”

中國工商銀行首席技術官呂仲濤表示，當前階段大模型並不成熟，因此，短期內不建議直接對客使用，應優先面向金融文本和金融圖像分析理解創作的智力密集型場景，以助手形式，人機協同提升業務人員工作質效。            

關於大模型應用落地，呂仲濤表示，目前業界尚無標准方法論，企業可按照場景通用化、專業化程度，分別使用基礎大模型、行業大模型、企業大模型、任務大模型。四層模型訓練數據規模和投入算力逐層遞減，專業屬性逐層增強。

其中，基礎大模型由於投入數據量大、算力成本高、算法難度大，由頭部AI公司進行建設，雖然通識能力較強，但其缺少金融專業知識，對金融場景應用有限。

對於大型金融機構而言，因金融數據海量，應用場景豐富，可引入業界領先的基礎大模型，自建金融行業、企業大模型，考慮到建設周期較長，可採用微調形成專業領域的任務大模型，快速賦能業務，比如工行前期和鵬城實驗室聯創，通過微調，率先實現了人工智能大模型在行業內的應用。

對於中小金融機構而言，綜合考慮應用產出和投入成本的性價比，可按需引入各類大模型的公有雲API或私有化部署服務，直接滿足賦能訴求。

度小滿CTO許冬亮在麥肯錫“2023年中國金融業生成式人工智能發展論壇”上表示，大模型時代需警惕中小金融機構“技術掉隊”。           

他強調，大模型是科技公司的“必爭之地”，做不做大模型將決定一家金融科技公司未來5到10年的技術發展水平。但訓練大模型的門檻也非常高，他提醒在大模型時代需警惕中小金融機構“技術掉隊”，中小機構與頭部機構的數字化、智能化鴻溝有進一步擴大的可能。

中國農業銀行研發中心北研平台三部處長趙存超表示，對於商業銀行，不可能靠一個大模型打天下，需要多層次、分級分類的模型。這些模型該如何管理，如何進行共享、復用才能真正發揮集團軍作战能力，需要探索。

他說，在金融業大模型的深度應用，尤其是嵌入到金融場景的深度應用，農行認爲數據是核心，安全是前提，算力是基礎，場景是動力，人才是關鍵，協作是保障。

同時，他提出，大模型生態的建設，需要同業之間聯合共創共享、制訂標准規範，需要產學研一起形成生態。            

光大信托數據中心總經理祝世虎也認爲，大模型是生產力的提升，在金融行業的落地路徑要依靠大合作和大創新。通過大數據整合、大算力合作，在垂直領域精調模型，以小規模算力打造輕量級推理模型。

（編輯：楚濟慈）

參考資料：

[1]. 零壹智庫，《七大指標對比：有的銀行業績塌房，有的“很行”》[2]. CIC金融科技與數字經濟專家委，《中國工商銀行首席技術官呂仲濤：金融行業AI大模型落地探索與實踐》《中國農業銀行趙存超：大模型賦能金融高質量發展之中國農業銀行ChatABC的模型建設實踐》

       原文標題 : 金融業正式進入大模型時代，警惕中小機構“技術掉隊”

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標題：金融業正式進入大模型時代，警惕中小機構“技術掉隊”

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