2023年中國國際服務貿易交易會金融服務展。人民網記者 李彤攝

 人民網北京9月6日電 （記者李彤）金融業對“模型”并不陌生，“大模型”一字之增，改變了什么？

正在舉辦的2023年中國國際服務貿易交易會（以下簡稱“服貿會”），是觀察服務貿易特別是金融業發展的窗口。金融是科技驅動型行業，其天然的中介屬性對新技術特別敏感，大模型如何落地金融業務場景，成為了展區熱鬧背后業界人士的冷思考：大模型給金融行業帶來了哪些變化？針對金融業的獨特性，大模型技術自身還面臨哪些瓶頸？各家生態參與方，是紅海競爭還是強強互補？

 大模型的應用：不患寡而患不落地

在工商銀行展臺，數字員工“工曉伴”與觀展游客互動。受訪者供圖

記者梳理發現，近一段時間以來，大模型在金融領域的落地應用有不少，工商銀行推出人工智能金融行業通用模型、農業銀行發布了金融AI大模型ChatABC、馬上消費發布了零售金融大模型“天鏡”、度小滿發布了開源金融大模型“軒轅”、科大訊飛發布了“訊飛星火”智能客服用于保險業務等場景、彭博社針對金融業推出了大型語言模型BloombergGPT……

“數據顯示，截至2023年上半年，與大模型直接相關的融資事件超20起，市場在密切關注新技術的發展，從被投企業的地域分布看，北京、上海、杭州居前列。” 天眼查數據研究院高級分析師陳倞認為，金融領域擁有良好的數字化基礎，其運行高度依賴于自動化系統和海量數據，是大模型較為理想的應用場景。

“大模型在金融業，不患寡而患不落地。”有業界人士表示，人工智能算法、大模型，最終要解決的是金融業務的痛點問題，要尋找應用場景。目前，大模型在銀行、證券等金融機構的主要應用圍繞在客服、運營、寫文章、寫郵件等初級方面，尚未涉及金融核心業務。

圍繞金融行業的獨特性屬性，大模型在技術層面有待自我完善。“今年年初發布的ChatGPT刷新了人們的認知，但是坦誠講，在金融領域大模型應用還有四個關鍵難題。”馬上消費首席信息官蔣寧對人民網記者表示，這涉及關鍵性任務和動態適應性、個性化要求和隱私保護、群體智能與安全可信、基礎設施能力。

蔣寧說：“大模型‘滿腹經綸’，但如果回答錯了他不承擔風險，這就是大模型和傳統模型最大的區別。傳統模型結論的‘不可解釋性’一直是困擾金融行業的問題，大模型則要為交易決策提供參考，不能模棱兩可。這就要通過技術將不確定的關系轉變為確定的關系，從變量中找出不變量，提高大模型在金融領域的辨別性、穩定性、準確性和可解釋性。

“大模型對金融業的影響是長遠、深刻的，這在業內已經形成了共識。早前，中小金融機構數字化轉型的進度慢且面臨差距逐步變大的風險。但隨著大模型的落地，不同規模的金融機構或將重新站在同一起跑線上。”上述業界人士坦言，大家往往過于重視這一兩年發生的技術變革，而低估了未來十年會發生的變革。先是高估了技術帶來的變化，發現變化不大后，又低估了技術的長遠影響，最后被產業所迭代。

強強互補是趨勢：在金融應用上不妨有更多期待

服貿會期間舉辦的“人工智能大模型助力金融科技高質量發展論壇”。人民網記者 李彤攝

服貿會，“會”“展”并重，論壇交流中參會嘉賓更能激蕩觀點。

展會期間舉辦的“人工智能大模型助力金融科技高質量發展論壇”，尚未開場就已經座無虛席，不少人站著聽完了全場。有嘉賓表示，相比較傳統模型，大模型具備強大的通用能力和智能創作力，可通過聊天交互模式，協助用戶完成文案撰寫、文檔審核、代碼生成等智力性和創造性工作。下一步金融機構可按照場景通用化、專業化程度分別使用基礎大模型、行業大模型、企業大模型、任務大模型等，由于金融機構的定位不同、規模不同、發展階段不同，在落地策略上存在一定差異。

中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民表示，大模型與圖計算相結合，或是在金融領域落地應用的有效途徑。“大模型能夠協助知識的抽取、推理、融合、更新與解答，降低知識圖譜構建成本，提高知識圖譜的產業落地能力；圖計算能夠提高大模型的可靠性，提高復雜問題的求解能力。兩者的優勢和短板能夠進行互補。”

“長遠來看，數據是大模型的生產要素，基礎設施是大模型的入場券，場景應用是大模型的驅動力。”有業界人士表示，大模型對金融業帶來的改變，在技術側將體現在多模態，利用文本、圖像、視頻等信息來進行計算，借助模型自身的思維能力實現更安全的輸出；在金融業務側，將通過構建的生態規模，融入現有的業務流程，催生出新的場景和應用。在這一過程中，金融領域要亟待解決算力需求大、訓練和推理成本高、數據質量不佳、隱私和安全問題等“成長的煩惱”。

在以“科技賦能——金融業數字化轉型與發展”為主題的論壇現場，天陽科技風險管理事業部總經理張志蓮對人民網記者表示，目前業界關注的是精細化處理垂類行業細分場景的多模態數據、確保數據安全合規使用、確保模型的穩定性和時效性、應對可能存在的對抗性輸入等現象，也要盡快出臺大模型相關的行業標準。

“在大模型出現之前，金融行業已經大量應用小模型等數據技術，在探索大模型的過程中會考慮投入和實際價值產出。”張志蓮認為，任何一家金融機構獨立建構整個體系都不現實、不高效，生態合作、融合創新是大趨勢，需要金融機構、科技企業、互聯網公司、算力平臺等基于自身優勢，強強互補，共同解決遇到的挑戰。

 “金融是標準化、最嚴謹的行業，我們對大模型的期待不妨向那些長期沒有解決的業務環節進行探索，可能會帶來更大的驚喜。”上述業界人士說。

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