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历经了上半年激烈而又多元的大模型论战之后,下半年的焦点终于到了“落地”层面。通用大模型仍在含苞待放,垂直领域的专业大模型开始崭露头角。
在金融领域,投研决策、数据分析、智能交互等业务方向涌现出多个大模型,各类金融机构与科技公司大显身手,一同推动了金融大模型的快速落地。
3月底,彭博社发布拥有500亿参数的大型语言模型 BloombergGPT,标志着全球首个金融大模型的诞生;5月,商星环科技推出第一款面向金融量化领域的生成式大语言模型“无涯Infinity”,度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕”;6月,恒生电子发布金融行业大模型LightGPT......
时间来到8月底,马上消费金融发布了零售金融大模型“天镜”,紧接着蚂蚁集团于9月8日正式发布了金融大模型及基于金融大模型能力的两款产品“支小宝2.0”与“支小助”。此外,作为金融行业的主体,部分银行也开始了对大模型的探索,我们也可以从中报以及高层公开演讲中窥见一二。
在金融数字化转型加速的大背景下,更多金融细分领域的大模型已在路上。本文从蚂蚁集团、马上消费金融已发布的金融大模型谈起,结合银行中报透露的大模型相关研究和布局情况,佐以业内专家、高管的最新看法,来探讨金融领域的大模型发展趋势,供读者参考。
一、关于金融大模型,蚂蚁集团、马上消费还有哪些问题没解决?
金融业是典型的创新驱动型和数据、技术密集型行业,在ChatGPT引爆AIGC技术应用和金融机构数字化转型逐渐深化的当下,金融业必然成为AIGC落地的“试验田”和“前沿阵地”。据不完全统计,当前金融领域各类大模型已超过20个。
1、蚂蚁金融大模型,解决产业真命题?
9月8日,在上海举行的外滩大会上,蚂蚁集团正式发布了蚂蚁金融大模型。据了解,蚂蚁金融大模型基于蚂蚁自研基础大模型,针对金融产业深度定制,底层算力集群达到万卡规模。
当天,蚂蚁集团同时发布了基于金融大模型能力的两款产品:智能金融助理“支小宝2.0”,服务金融产业专家的智能业务助手“支小助”。
据介绍,蚂蚁集团在2021年就已经关注到了大模型,目前,基于蚂蚁基础大模型,针对金融产业深度定制的蚂蚁金融大模型已在蚂蚁集团的财富、保险产品上展开内测。
“通用大模型无法在专业严谨的领域直接商用,特别是金融服务对错误的容忍度很低,金融大模型要确保领域知识和专业逻辑的严谨性,才能真正落地带来产业价值。知识力、专业力、语言力以及安全力,保障四大能力是前提条件,也是金融大模型要解的产业真命题。”蚂蚁集团副总裁、金融大模型负责人王晓航介绍,基于金融场景中的大量实践,蚂蚁金融大模型形成了“大模型+知识+服务”驱动的架构,这套架构已经在蚂蚁内部金融智能化场景上内测。
蚂蚁集团表示,未来将持续探索和精进大模型的五大能力方向。一是,建设高质量的数据标注团队,沉淀高质量数据体系;二是,攻坚基础大模型算法,以及高效绿色工程能力,提升模型逻辑推理等能力;三是,从通用语言大模型到通用多模态大模型,从一般通识走向全面专业;四是,建设高效的大模型评测标准和评测体系,加快大模型迭代速度;五是,建设大模型安全能力,保障大模型健康可持续发展。
2、拆解天镜:如何做好金融大模型?
8月28日,马上消费金融发布了其零售金融大模型——“天镜”,这是零售金融领域首个大模型,它面向金融大模型的可信与安全两大核心难题。
要推动金融大模型的发展,其核心痛点是如何在数据融合应用和安全保护间取得平衡。
围绕这一痛点,马上消费“天镜”大模型提供了四点思路。第一是要真正解决企业尤其是零售金融企业的核心痛点问题;第二是要基于团队合作的精神,让大模型和已有的系统与模型融合,成为功能更强、解决问题更多的大模型;第三,在与业务结合的过程中要做到安全合规;第四,要主动适应现有的系统。
基于这种设计思路,马上消费CTO蒋宁介绍,“天镜”大模型问世后,仍面向人工智能的四个关键难题。
第一,关键性任务与动态适应性。一言以蔽之,大模型要在特定任务中,基于海量模型与分析能力,不管外界环境怎么变化,始终能保持决策准确性。
第二,个性化要求和隐私保护。金融行业需要为用户提供个性化服务,这样的服务在使用个人数据时会涉及个人隐私数据保护问题。
第三,群体智能与安全可控。蒋宁认为,美国大模型保持领先的其中一个因素在于已经形成了完整生态,而中国暂时没有形成完整生态,很难形成群体智慧。一面要积累群体数据,最终形成正向反馈,共建行业模型;另一面也要基于可信安全,对数据是否可共享做出明确区分,保证共享数据的安全可靠。
第四,基础设施的能力挑战。金融大模型需要的运算架构不一样,要不断优化底层基础设施,以适应垂直领域、金融领域大模型的发展。
蒋宁提及三个思考方向:一是大模型的持续学习能力,实现越用越聪明;二是强化鲁棒性决策,实现金融领域要求的100%合规与安全,保证金融大模型在任何场景下能够实现可信、安全、稳定的输出结果;三是组件式AI,要将金融大模型的自适应能力、机器分辨能力、语言理解能力、声音感知能力进行整合,构建新兴的金融大模型体系。
二、9家银行中报关于大模型的描述,透露了什么?
随着 “中报季”收官,上市银行2023年半年报也已披露完毕。零壹智库在《七大指标对比:有的银行业绩塌房,有的“很行”》一文中对42家上市银行上半年业绩指标进行观察分析,从科技投入角度来看,有6家银行披露了科技及科技人员投入情况,9家明确表明大模型探索战略。
具体来看,工商银行、农业银行、中国银行、交通银行、招商银行、中信银行、兴业银行、江苏银行、浙商银行等9家银行在半年报中提及,正在探索大模型应用。
表1:上市银行2023H1财报中关于大模型的表述
![](https://img.weiyangx.com/2023/09/83878c91171338902e0f-1.jpg)
数据来源:企业预警通,零壹智库
今年3月,工商银行基于昇腾AI发布了首个金融行业通用模型。在发布会上,工行宣布该模型已应用在客户服务、风险防控、运营管理领域。比如,工行应用该模型支撑智能客服接听客户来电;再比如,利用金融大模型,对工业工程融资项目建设进行进度监测。
据中国工商银行首席技术官吕仲涛在“2023中国智能金融论坛”上透露,工商银行经过5年多的建设,目前已经沉淀人工智能模型3000余个,包括传统机器学习模型、传统深度学习模型和大模型三类。
他表示,从趋势来看,大模型随通用能力增强,将逐步超越传统模型的能力,但受制于计算复杂度高、可解释性差等问题,短期内,大模型和传统模型会共存,同时,大模型强大的语义理解能力使其可作为中控,将传统模型作为技能进行调用。
同样在3月,农业银行推出金融行业首个自主创新的金融AI大模型应用ChatABC。据悉,ChatABC重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力,对于大模型精调、提示工程、知识增强、检索增强、人类反馈的强化学习(RLHF)等大模型相关新技术进行了深入探索和综合应用。
招商银行方面,半年报显示,加快新技术应用推广,提升GPT类自然语言处理大模型的建设能力,并重点发掘其在全流程财富管理中的应用,投产FinGPT创意中心,加快大模型应用模式探索。
据悉,招行目前已打造了一支近300人的人工智能团队,全行累计立项金融科技创新项目3494个,累计上线项目2687个,报告期内新增立项252个,新增上线项目237个。招商银行在银浦江金融科技论坛上表示,未来将在大模型的基础上,通过统一管理和共享prompt等方式,结合以往累积的AI资产,构建通用大模型平台。
三、现阶段“不建议直接对客使用”;警惕中小金融机构“技术掉队”
中国工商银行首席技术官吕仲涛表示,当前阶段大模型并不成熟,因此,短期内不建议直接对客使用,应优先面向金融文本和金融图像分析理解创作的智力密集型场景,以助手形式,人机协同提升业务人员工作质效。
关于大模型应用落地,吕仲涛表示,目前业界尚无标准方法论,企业可按照场景通用化、专业化程度,分别使用基础大模型、行业大模型、企业大模型、任务大模型。四层模型训练数据规模和投入算力逐层递减,专业属性逐层增强。
其中,基础大模型由于投入数据量大、算力成本高、算法难度大,由头部AI公司进行建设,虽然通识能力较强,但其缺少金融专业知识,对金融场景应用有限。
对于大型金融机构而言,因金融数据海量,应用场景丰富,可引入业界领先的基础大模型,自建金融行业、企业大模型,考虑到建设周期较长,可采用微调形成专业领域的任务大模型,快速赋能业务,比如工行前期和鹏城实验室联创,通过微调,率先实现了人工智能大模型在行业内的应用。
对于中小金融机构而言,综合考虑应用产出和投入成本的性价比,可按需引入各类大模型的公有云API或私有化部署服务,直接满足赋能诉求。
度小满CTO许冬亮在麦肯锡“2023年中国金融业生成式人工智能发展论坛”上表示,大模型时代需警惕中小金融机构“技术掉队”。
他强调,大模型是科技公司的“必争之地”,做不做大模型将决定一家金融科技公司未来5到10年的技术发展水平。但训练大模型的门槛也非常高,他提醒在大模型时代需警惕中小金融机构“技术掉队”,中小机构与头部机构的数字化、智能化鸿沟有进一步扩大的可能。
中国农业银行研发中心北研平台三部处长赵存超表示,对于商业银行,不可能靠一个大模型打天下,需要多层次、分级分类的模型。这些模型该如何管理,如何进行共享、复用才能真正发挥集团军作战能力,需要探索。
他说,在金融业大模型的深度应用,尤其是嵌入到金融场景的深度应用,农行认为数据是核心,安全是前提,算力是基础,场景是动力,人才是关键,协作是保障。
同时,他提出,大模型生态的建设,需要同业之间联合共创共享、制订标准规范,需要产学研一起形成生态。
光大信托数据中心总经理祝世虎也认为,大模型是生产力的提升,在金融行业的落地路径要依靠大合作和大创新。通过大数据整合、大算力合作,在垂直领域精调模型,以小规模算力打造轻量级推理模型。
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