來源 | 零壹財(cái)經(jīng)作者 | 沈拙言編審 | 趙金龍

在關(guān)于金融大模型的諸多討論中，“落地應(yīng)用”成了最終關(guān)鍵詞。對(duì)金融業(yè)務(wù)而言，精準(zhǔn)與安全合規(guī)是任何技術(shù)得以應(yīng)用的最大前提。因此，金融大模型的應(yīng)用便絕非簡單的“拿來主義”，需要在通用基礎(chǔ)上結(jié)合業(yè)務(wù)需求反復(fù)精調(diào)，這也是當(dāng)前金融大模型的主要發(fā)力點(diǎn)。

7月末，據(jù)騰訊研究院副秘書長楊望調(diào)研分析，國內(nèi)參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型數(shù)量已由5月末的79個(gè)增加至116個(gè)，其中金融行業(yè)大模型約18個(gè)。

有觀點(diǎn)認(rèn)為，大模型的出現(xiàn)，可能會(huì)把金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程拉到同一起跑線，填補(bǔ)金融機(jī)構(gòu)間的“轉(zhuǎn)型鴻溝”，這對(duì)中小金融機(jī)構(gòu)來講是不容錯(cuò)過的機(jī)遇。在保證信息精度與安全合規(guī)的前提下，搶先獲得金融業(yè)務(wù)場景的商用突破，成為18家金融大模型研發(fā)機(jī)構(gòu)競爭的決勝點(diǎn)。

 01 各顯神通搶賽道

3月底，全球最大的財(cái)經(jīng)資訊公司彭博社發(fā)布擁有500億參數(shù)的大型語言模型——BloombergGPT，標(biāo)志著全球首個(gè)金融大模型的誕生，也掀起了國內(nèi)金融大模型的浪潮。

彭博社表示，該大模型在3630tokens金融數(shù)據(jù)集、3450億tokens公共數(shù)據(jù)集之上進(jìn)行訓(xùn)練，可全方位支持金融領(lǐng)域NLP（自然語言處理）任務(wù)，表現(xiàn)明顯優(yōu)于其他類似規(guī)模的開放模型，在一般NLP基準(zhǔn)上的表現(xiàn)也達(dá)到甚至超過平均水平。

BloombergGPT一聲炮響，給國內(nèi)帶來了實(shí)踐方向。

圖1：國內(nèi)主要金融大模型時(shí)間軸（不完全統(tǒng)計(jì)）

來源：零壹智庫

5月，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)軟件供應(yīng)商星環(huán)科技推出第一款面向金融量化領(lǐng)域的生成式大語言模型“無涯Infinity”。據(jù)其介紹，無涯Transwarp Infinity支持股票、債券、基金、商品等市場事件的全面復(fù)盤、總結(jié)及演繹推理，以及政策研報(bào)的深度分析，為基金經(jīng)理提供決策輔助。

5月下旬，度小滿推出國內(nèi)首個(gè)千億級(jí)中文金融大模型“軒轅”，該模型是在1760億參數(shù)的Bloom大模型基礎(chǔ)上訓(xùn)練而來，聚焦于金融名詞理解、金融市場評(píng)論、金融數(shù)據(jù)分析和金融新聞理解等任務(wù)。度小滿CTO許冬亮表示，軒轅大模型基于度小滿實(shí)際業(yè)務(wù)場景積累的海量金融數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，保證在提升金融能力的同時(shí)，不會(huì)損失通用能力。

6月，恒生電子發(fā)布金融行業(yè)大模型LightGPT。據(jù)其介紹，LightGPT使用了超4000億tokens的金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)（包括資訊、公告、研報(bào)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等）和超過400億tokens的語種強(qiáng)化數(shù)據(jù)（包括金融教材、金融百科、政府報(bào)告、法規(guī)條例等），并以之作為大模型的二次預(yù)訓(xùn)練語料，支持超過80+金融專屬任務(wù)指令微調(diào)。

6月29日，拓爾思發(fā)布拓天大模型，并面向媒體、金融、政務(wù)領(lǐng)域推出了三大行業(yè)大模型。在金融大模型上，公司基于自有的110億+金融主題數(shù)據(jù)、百億級(jí)產(chǎn)業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)、30億+產(chǎn)業(yè)要素明細(xì)數(shù)據(jù)、2億+產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)本體、500+以上標(biāo)引維度、10000+知識(shí)標(biāo)引規(guī)則、10萬+產(chǎn)業(yè)標(biāo)簽作為專業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。就在日前，拓爾思發(fā)布公告，計(jì)劃募資18億元用于拓天行業(yè)大模型研發(fā)及AIGC應(yīng)用產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目。

7月，馬上消費(fèi)透露將正式發(fā)布自主大模型，聚焦“自主動(dòng)態(tài)強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力的大模型（AIGC+RLHF）、多種模型組合式的AI系統(tǒng)、多模態(tài)音視頻實(shí)時(shí)人機(jī)結(jié)合”三項(xiàng)核心關(guān)鍵能力，致力解決金融行業(yè)大模型在落地過程中的安全可控和隱私保護(hù)、基礎(chǔ)設(shè)施能力建設(shè)等方面的關(guān)鍵問題。

在金融大模型浪潮中，財(cái)富管理機(jī)構(gòu)與運(yùn)營商也不甘落后。海通證券、申萬宏源、廣發(fā)證券、興業(yè)證券、長江證券、西南證券、國海證券、國盛證券、華福證券、財(cái)達(dá)證券10家券商宣布成為百度“文心一言”首批生態(tài)合作伙伴，以同花順、東方財(cái)富為代表的財(cái)富管理運(yùn)營商也公告稱將重點(diǎn)打造AI投顧平臺(tái)，深入AIGC、交互式AI等領(lǐng)域的研究，完善內(nèi)容生態(tài)構(gòu)建，增強(qiáng)智能運(yùn)營能力。

騰訊云則瞄準(zhǔn)金融安全領(lǐng)域，推出金融風(fēng)控大模型，錨定機(jī)構(gòu)交易、信貸、營銷等場景的風(fēng)控需求。騰訊云天御首席科學(xué)家李超認(rèn)為，風(fēng)控尤其是貸前風(fēng)控環(huán)節(jié)有著最緊迫的需求，在信貸領(lǐng)域，因黑產(chǎn)造成的欺詐已經(jīng)占到了整個(gè)逾期規(guī)模的40%-70%。

科大訊飛發(fā)布的大模型產(chǎn)品“訊飛星火智能客服”，以幫助金融機(jī)構(gòu)提高客戶服務(wù)效率和質(zhì)量，提升用戶體驗(yàn)為主旨。訊飛星火智能客服產(chǎn)品在意圖理解能力、專業(yè)知識(shí)應(yīng)用能力、對(duì)話設(shè)計(jì)與交互能力、個(gè)性化表達(dá)能力四個(gè)層面取得了全面提升，未來還會(huì)進(jìn)行迭代升級(jí)，探索與金融場景更貼近、更有價(jià)值的技術(shù)服務(wù)。

文因互聯(lián)公布了基于“文因大模型”聯(lián)通多個(gè)金融場景的解決方案。根據(jù)介紹，該解決方案覆蓋債權(quán)發(fā)行、IPO、ESG評(píng)級(jí)評(píng)價(jià)、智能投研、智能投顧、信貸評(píng)估、債券評(píng)級(jí)、合規(guī)審計(jì)、新聞寫作、工業(yè)維修等多個(gè)場景，定位是“為金融人提供安全高效副駕駛”。

與產(chǎn)品相對(duì)應(yīng)的是，一些行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)也初露端倪。7月末，騰訊云與中國信通院共同啟動(dòng)行業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)合推進(jìn)計(jì)劃，雙方宣布聯(lián)合牽頭中國首個(gè)金融行業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)的編制工作。

據(jù)介紹，該標(biāo)準(zhǔn)對(duì)金融行業(yè)大模型的評(píng)估方法覆蓋了投研、投顧、風(fēng)控、營銷、客服、銀行、保險(xiǎn)、證券等應(yīng)用場景，并對(duì)大模型在數(shù)據(jù)合規(guī)性、可追溯性、私有化部署、風(fēng)險(xiǎn)控制等方面提出要求。

 02 應(yīng)用層策略之爭

金融大模型的應(yīng)用與商業(yè)化同根同源，商業(yè)化是最終目標(biāo)，應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的必要路徑。

由于應(yīng)用的方向不同，金融大模型所展現(xiàn)出來的能力也不同。按照模型能力輸出的方式，具體可以分為中心化和非中心化兩種方式。

中心化模式即企業(yè)調(diào)用通用大模型或第三方垂直模型的 API 去構(gòu)建業(yè)務(wù)功能；非中心化模式則是企業(yè)根據(jù)使用場景和功能，以專有數(shù)據(jù)對(duì)通用模型進(jìn)行微調(diào)，形成一個(gè)或多個(gè)基于實(shí)際業(yè)務(wù)的小模型。

騰訊云金融大模型的應(yīng)用策略，是風(fēng)控層面的從零到整。具體而言，針對(duì)金融機(jī)構(gòu)動(dòng)態(tài)化風(fēng)控建模的需求，把專家經(jīng)驗(yàn)抽象成一系列風(fēng)控策略集，進(jìn)而組成風(fēng)控大模型，再以風(fēng)控大模型應(yīng)對(duì)假人假機(jī)、假人真機(jī)、真人假機(jī)的欺詐行為。

據(jù)報(bào)道，某金融機(jī)構(gòu)的渠道和客群變化較快，基于傳統(tǒng)的專家聯(lián)合建模方式效率較低、成本較高，無法滿足風(fēng)控系統(tǒng)快速迭代要求，接入騰訊云行業(yè)大模型后，模型迭代周期從17天縮短到3天，建模效率提升60%。

這一做法與交叉信息核心技術(shù)研究院常務(wù)副院長林常樂的觀點(diǎn)不謀而合。林常樂提出了大模型中的相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域參數(shù)與專業(yè)模型相結(jié)合的技術(shù)路線，通過將專業(yè)模型的精度參數(shù)寫入大模型，實(shí)現(xiàn)專業(yè)領(lǐng)域模型與大模型的銜接。

恒生電子與恒生聚源共同推出的智能投研平臺(tái)WarrenQ-Chat，則是追求金融信息的精準(zhǔn)度，用戶通過對(duì)話指令，輕松獲得金融行情、資訊和數(shù)據(jù)，且每一句生成的對(duì)話均支持原文溯源，確保消息出處可追溯。

科大訊飛“星火智能客服”則更注重以AI能力提升客戶交互體驗(yàn)。據(jù)科大訊飛研究院副院長、金融科技事業(yè)部CTO 趙乾介紹，星火智能客服基于泛領(lǐng)域開放式知識(shí)問題能力、大模型和行業(yè)知識(shí)庫及外部APP對(duì)接，可以解決新知識(shí)難更新、事實(shí)類問答容易“張冠李戴”等問題；通過情景式思維鏈邏輯推理，可為用戶推薦個(gè)性化產(chǎn)品，賦能營銷獲客。

百川智能創(chuàng)始人王小川認(rèn)為，大模型80%的價(jià)值可能蘊(yùn)含在非中心化的模型和服務(wù)里。

 03 商業(yè)化將向何處？

據(jù)極客公園報(bào)道，有消息表示，隨著監(jiān)管明確，第一批合規(guī)模型放出是值得期待的。同時(shí)目前在 To B 領(lǐng)域的應(yīng)用上，實(shí)際上已沒有官方的合規(guī)要求，這將助推大模型落地企業(yè)，也將推動(dòng)工具層和應(yīng)用層發(fā)展。

但面向C端，合規(guī)先行是必然趨勢。正如國家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室副主任楊濤所說，當(dāng)人工智能大模型在金融領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)，更需關(guān)注大模型的可審計(jì)性、可解釋性等難題以及參與金融活動(dòng)引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)特征變化、數(shù)據(jù)保護(hù)、責(zé)任分擔(dān)、合規(guī)邊界等問題，并強(qiáng)化數(shù)據(jù)倫理、算法倫理、主體倫理、行為倫理等方面的治理。

中國工程院院士、復(fù)旦大學(xué)金融科技研究院院長柴洪峰認(rèn)為，目前大模型在金融垂直領(lǐng)域仍未挖掘出涌現(xiàn)效應(yīng)。

一方面，由于金融數(shù)據(jù)及知識(shí)的私密性導(dǎo)致難以共享，無法構(gòu)建一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)集，對(duì)此可以增強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研的聯(lián)動(dòng)性，共同構(gòu)建更強(qiáng)的金融垂直領(lǐng)域基座模型；另一方面由于金融數(shù)據(jù)模態(tài)更多，難以進(jìn)行統(tǒng)一的處理建模，而如今的大模型對(duì)此種多模態(tài)的表達(dá)能力仍有待加強(qiáng)。

文因互聯(lián)創(chuàng)始人鮑捷則提出了關(guān)于商業(yè)化層面的約束問題，金融客戶并沒有無限的預(yù)算，通常只有幾十萬最多幾百萬的前期投入。實(shí)際約束往往來自于分布式訓(xùn)練、數(shù)據(jù)清洗過程、提示詞優(yōu)化、各種數(shù)據(jù)格式，以及為達(dá)到更好的訓(xùn)練效果如何平衡全參數(shù)訓(xùn)練和提示工程的比例、降低成本，這都是需要在實(shí)際項(xiàng)目中解決的難題。

有從業(yè)者認(rèn)為，當(dāng)前金融大模型在商業(yè)化上的探索，最終的客戶依然會(huì)落在中小金融機(jī)構(gòu)上。從監(jiān)管環(huán)境、市場競爭、數(shù)據(jù)安全等多個(gè)角度來看，頭部金融機(jī)構(gòu)都沒有使用外部大模型的理由和意愿。

這意味著在頭部金融機(jī)構(gòu)自研的過程中，中小金融機(jī)構(gòu)同已有的成熟大模型合作，爭取到了一定的追趕空間，是補(bǔ)足數(shù)字化差距的絕佳窗口期。

同時(shí)，與中小金融機(jī)構(gòu)的合作，也是考驗(yàn)大模型提供方在應(yīng)用層中定制化能力的絕佳戰(zhàn)場。

正如工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤所言，綜合考慮投入和產(chǎn)出性價(jià)比，中小金融機(jī)構(gòu)可按需引入各類大模型的公有云API或私有化部署服務(wù)，直接滿足賦能訴求。

 04 重新定義金融科技

從定位上看，大模型對(duì)金融行業(yè)的質(zhì)效提升，是過去金融科技的延續(xù)，但效果無限拔高，無異于開啟全新紀(jì)元。

度小滿CEO朱光曾表示，類似GPT這樣大模型技術(shù)的出現(xiàn)，意味著所有圍繞移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、AI 1.0的競爭和優(yōu)勢正在告一段落。大模型技術(shù)將重塑多個(gè)行業(yè)的工作方式和格局，其中最明顯的，也許就是金融業(yè)。換言之，大模型技術(shù)重新定義了金融科技。

也正是基于過去金融科技的應(yīng)用積淀，呂仲濤認(rèn)為短期內(nèi)大模型與傳統(tǒng)模型會(huì)共存，同時(shí)，大模型可作為中控，將傳統(tǒng)模型作為技能進(jìn)行調(diào)用。從長遠(yuǎn)來看，若大模型計(jì)算復(fù)雜度降低、可解釋性增強(qiáng)，其綜合性價(jià)比優(yōu)勢就凸顯出來，大模型將逐步替代傳統(tǒng)模型。

柴洪峰認(rèn)為，金融垂直領(lǐng)域模型構(gòu)建與金融數(shù)據(jù)的結(jié)合將成為推動(dòng)金融科技創(chuàng)新和發(fā)展的重要?jiǎng)恿Γ�人機(jī)混合智能技術(shù)將成為推動(dòng)金融領(lǐng)域進(jìn)步的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)技術(shù)。為了克服金融大模型應(yīng)用現(xiàn)存的諸多難題，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研的合作勢在必行。

參考資料：1、"百模大戰(zhàn)"回歸理性！騰訊云牽頭編制中國首個(gè)金融業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)，力推這一業(yè)務(wù)

2、大模型百花齊放 負(fù)責(zé)任的金融領(lǐng)域大模型應(yīng)用備受期待

3、文因互聯(lián)鮑捷：數(shù)十萬級(jí)、百萬級(jí)投入，金融機(jī)構(gòu)可擁有自己的行業(yè)大模型

4、沸騰 251 天，訪談近百位從業(yè)者，關(guān)于大模型世界的 5 個(gè)現(xiàn)狀

5、如何釋放大模型對(duì)金融行業(yè)的價(jià)值？

6、柴洪峰院士：大模型賦能金融科技思考與展望

       原文標(biāo)題 : 逐鹿金融大模型