經(jīng)濟觀察報 記者 胡群  2023年8月31日，百度“文心一言”、商湯科技“商量SenseChat”、智譜AI“智譜清言”等首批國產(chǎn)大模型產(chǎn)品正式面向公眾開放服務(wù)。

當(dāng)通用大模型已在正式落地，金融核心領(lǐng)域離大模型應(yīng)用還有多遠？

目前度小滿、恒生電子、馬上消費金融等公司已先后發(fā)布金融大模型，螞蟻集團有望在今年的外灘大會上發(fā)布大模型。在銀行領(lǐng)域中，農(nóng)行已率先推出ChatABC，并不斷迭代升級；工行、交行、招行、平安銀行、興業(yè)銀行等多家銀行已披露其在大模型領(lǐng)域的探索及應(yīng)用。

“大模型讓機器具有了常識，懂得了邏輯，學(xué)會了創(chuàng)作，讓人和機器能以更自然的方式互動，通過與周邊工具的結(jié)合，大模型已經(jīng)具有了通用人工智能的雛形，在營銷、電商和內(nèi)容等許多領(lǐng)域已經(jīng)形成了生產(chǎn)力”。度小滿CTO許冬亮認(rèn)為，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)，是大模型落地的高潛場景。但是，金融作為一個強監(jiān)管且對精準(zhǔn)性、可控性要求很高的行業(yè)，通用大模型在金融核心領(lǐng)域應(yīng)用上還面臨諸多挑戰(zhàn)。

爆發(fā)前夜

8月28日，中國工程院院士倪光南在金融大模型發(fā)展論壇暨馬上消費金融大模型發(fā)布會上表示，金融行業(yè)的人工智能應(yīng)用要求高、場景豐富，是大模型技術(shù)和算法突破的沃土。

今年5月份，度小滿開源了國內(nèi)首個千億級中文金融大模型“軒轅”，開源以來已經(jīng)有上百家金融機構(gòu)申請試用。

6月28日，恒生電子和旗下子公司恒生聚源發(fā)布基于大語言模型技術(shù)打造的數(shù)智金融新品：金融智能助手光子和全新升級的智能投研平臺War－renQ，恒生電子金融行業(yè)大模型LightGPT也首次對外亮相。“LightGPT將于9月底完成新一輪的金融能力升級，并正式開放試用接口。”恒生研究院院長、恒生電子首席科學(xué)家白碩稱。

8月9日，奇富科技宣布與360智腦達成在大模型方向與落地應(yīng)用等多個層面的戰(zhàn)略合作。

8月23日，北大光華金融系主任、教授劉曉蕾在“北大光華-度小滿金融大模型技術(shù)與應(yīng)用論壇”上表示，AIGC的發(fā)展正在從概念開始走向落地應(yīng)用，從“通用大模型”走向“行業(yè)大模型”。而金融行業(yè)作為人工智能應(yīng)用場景密集的行業(yè)，無疑是大模型技術(shù)落地的最佳領(lǐng)域之一。

8月28日，馬上消費金融發(fā)布零售金融大模型“天鏡”。據(jù)馬上消費金融人工智能研究院院長陸全透露，該模型已運行近3個月，意圖理解準(zhǔn)確率達91%，相較于傳統(tǒng)AI的68%有較大提升；客戶參與率61%，高于傳統(tǒng)模型43%的參與率，也高于人工坐席平均28%的水平。

在上市銀行2023年半年報中，多家大中型銀行已披露其在大模型領(lǐng)域的進展。

工行在中報中表示，完成人工智能大模型能力建設(shè)應(yīng)用規(guī)劃，在國內(nèi)同業(yè)率先實現(xiàn)百億級基礎(chǔ)大模型在知識運營助手、金融市場投研助手等多個場景應(yīng)用，并與頭部科技公司合作探索千億級人工智能大模型在金融行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用實踐；交行則稱，積極探索AIGC（生成式人工智能）前沿技術(shù)，制定生成式人工智能建設(shè)規(guī)劃，組建GPT大模型專項研究團隊，為體系化、規(guī)模化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)；郵儲銀行表示，積極探索數(shù)字員工、NLP(自然語言處理)對話機器人、預(yù)訓(xùn)練大模型等前沿技術(shù)領(lǐng)域課題研究，促進創(chuàng)新技術(shù)融合應(yīng)用。

股份行方面，招行稱，正加快新技術(shù)應(yīng)用推廣，提升GPT類自然語言處理大模型的建設(shè)能力，并重點發(fā)掘其在全流程財富管理中的應(yīng)用，投產(chǎn)FinG－PT創(chuàng)意中心，加快大模型應(yīng)用模式探索；平安銀行探索自研BankGPT平臺，研究構(gòu)建大模型文本生成、圖片生成等能力，及其在圖標(biāo)頭像、節(jié)日海報、個性化營銷內(nèi)容創(chuàng)作、交互式數(shù)據(jù)分析、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)洞察等場景中的應(yīng)用落地。興業(yè)銀行引入部署私有化的商業(yè)大模型，上線大模型產(chǎn)品ChatCIB；中信銀行與華為、雄安新區(qū)成立聯(lián)合創(chuàng)新實驗室，布局大模型等聯(lián)創(chuàng)課題；浙商銀行與頭部科技公司基于通用大模型合作開發(fā)場景化的數(shù)字化應(yīng)用技術(shù)，打造一批有浙銀辨識度和行業(yè)競爭力的重大數(shù)字化應(yīng)用。

一位國有大行研發(fā)中心大模型研發(fā)負(fù)責(zé)人向經(jīng)濟觀察報記者表示，對于金融科技，銀行更針對應(yīng)用，而非聚焦基礎(chǔ)研究，因此各家銀行積極與金融科技廠商合作大模型在金融領(lǐng)域場景的應(yīng)用。

尚未觸及核心領(lǐng)域

“目前為止，大模型在銀行主要應(yīng)用于智能客服、智能運營、寫文章、寫郵件等方面，但是這些應(yīng)用均不涉及銀行的核心應(yīng)用”。光大信托數(shù)據(jù)公司總經(jīng)理祝世虎表示，銀行的核心應(yīng)用在風(fēng)險管理、資本管理和監(jiān)管科技等方面。

“盡管生成式AI技術(shù)具有許多潛在的優(yōu)勢，但在使用時仍需謹(jǐn)慎。銀行需要確保AI生成的內(nèi)容準(zhǔn)確、合規(guī)和符合品牌形象。此外，監(jiān)督和審查AI生成內(nèi)容的過程也是必要的，以確保生成的內(nèi)容不涉及虛假宣傳、誤導(dǎo)性信息或違反相關(guān)法規(guī)。”中國銀行業(yè)協(xié)會首席信息官高峰認(rèn)為，生成式AI技術(shù)根據(jù)指定的主題、風(fēng)格和要求，幫助銀行快速生成高質(zhì)量的內(nèi)容，降低人工操作成本和時間成本。

“毫無疑問，大模型將給整個行業(yè)帶來無限可能。大模型使得企業(yè)掌握和運用知識的效率有了革命性提升，特別是對于財富與資管這類知識密集型行業(yè)而言，尤其值得期待。”8月25日，招行首席信息官江朝陽在招銀浦江金融科技論壇上表示，財富與資產(chǎn)管理行業(yè)將有望成為金融大模型應(yīng)用最先應(yīng)用的行業(yè)之一。他預(yù)測，未來的市場，大模型不會一家獨大，將會有多個基礎(chǔ)大模型，這既是技術(shù)成本降低帶來的可能性，也是社會多元化發(fā)展的現(xiàn)實需求。

當(dāng)前我國居民家庭資產(chǎn)中的不動產(chǎn)配置比例將趨于下降，金融資產(chǎn)配置比例有望快速提升。根據(jù)麥肯錫報告，中國居民金融資產(chǎn)規(guī)模將從2022年末的243萬億元提升至2032年末的571萬億元，年化增速9%，資產(chǎn)管理行業(yè)規(guī)模有望在2030年突破280萬億元。現(xiàn)階段我國居民金融資產(chǎn)配置中現(xiàn)金和存款占比仍然較高，超過50%，相比之下，成熟市場的存款占比僅15%，居民財富結(jié)構(gòu)將持續(xù)優(yōu)化。

“運用科技提升能力，這是財富與資產(chǎn)管理行業(yè)的確定性機會。”江朝陽認(rèn)為，無論是資產(chǎn)配置、投資者教育，還是投研分析、風(fēng)險管理，每一個環(huán)節(jié)都要以數(shù)字化手段再造，提升效率、提升投資者體驗、提升價值創(chuàng)造能力。

“人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用潛力目前可能只發(fā)揮了不到1%。誰能將人工智能的優(yōu)勢盡早應(yīng)用于業(yè)務(wù)，誰就能成為金融行業(yè)引領(lǐng)者。”許冬亮表示，金融數(shù)據(jù)集中在各個金融公司里，對于金融機構(gòu)而言，數(shù)據(jù)是核心生產(chǎn)力，相互之間也是競爭關(guān)系，不太可能把自己核心的生產(chǎn)資料共享出來。加之監(jiān)管因素以及用戶數(shù)據(jù)的隱私保護的因素，金融領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)未來仍將是分散的。

波士頓咨詢發(fā)布的《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報告（2023》顯示，若能在銀行業(yè)實現(xiàn)生成式AI規(guī)模化應(yīng)用，有望帶來可觀的降本增效收益。波士頓咨詢曾以一家擁有約兩萬名員工的區(qū)域性國際銀行為例，初步梳理了該銀行前中后臺相關(guān)部門應(yīng)用生成式AI的潛力和效益，預(yù)計在首年即可為該銀行節(jié)省約1.5億美元的成本，占整體薪酬總包的7%左右。

如何破局

馬上消費金融副總經(jīng)理兼首席信息官蔣寧認(rèn)為，作為生成式大模型，ChatGPT雖滿腹經(jīng)綸，但回答錯了并不承擔(dān)風(fēng)險。生成式大模型不能做解釋，但金融大模型最主要的能力是判別性，需要做交易決策。在工業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域的應(yīng)用還面臨諸多難題，比如金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需要百分之百合規(guī)、安全，不能有一點點差錯，不然就會對交易造成重大傷害。

波士頓咨詢董事總經(jīng)理、全球合伙人譚彥認(rèn)為，當(dāng)前市場通用的生成式AI模型具備普適、跨行業(yè)通用、模糊語言的特性，而這難以滿足銀行業(yè)對金融專業(yè)能力、精準(zhǔn)性方面的高要求。因此，如何讓生成式AI模型“說專業(yè)的話”“說真話”就成為了銀行業(yè)規(guī)模化應(yīng)用生成式AI的兩個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。此外，銀行等金融機構(gòu)對數(shù)據(jù)安全的高要求也意味著模型的精調(diào)和應(yīng)用都很有可能需在本地進行。

在度小滿數(shù)據(jù)智能部總經(jīng)理楊青看來，大模型應(yīng)用于金融核心領(lǐng)域還面臨行業(yè)監(jiān)管嚴(yán)格、GPU算力不足、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)缺乏、通用大模型金融能力不足以及場景落地難挑戰(zhàn)。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)，當(dāng)前對它的風(fēng)險還沒有完全了解，隨著大模型落地的不斷推進，如何平衡大模型落地收益和潛在合規(guī)風(fēng)險，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)為每家機構(gòu)獨立去解決這些問題既不現(xiàn)實，也不經(jīng)濟，科技公司和金融機構(gòu)在金融大模型上的合作非常有必要，“科技巨頭提供通用大模型，或者技術(shù)能力強的金融科技公司提供金融行業(yè)大模型，具體的金融機構(gòu)基于這個行業(yè)底層模型，用自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)去做私域的訓(xùn)練，然后做私有化的部署和應(yīng)用”。

祝世虎認(rèn)為，大模型在銀行業(yè)的落地路徑將呈現(xiàn)大合作與大創(chuàng)新并舉的局面：底層基礎(chǔ)大模型將由頭部人工智能公司提供、中間會是金融業(yè)人工智能公司、上層任務(wù)型大模型則由銀行與人工智能公司合作開發(fā)。