ChatGPT問(wèn)世以來(lái)
，立刻在金融業(yè)引發(fā)了焦慮感，這個(gè)對(duì)技術(shù)有信仰的行業(yè)唯恐被一個(gè)飛奔中的時(shí)代洪流甩在身后。這種焦灼氛圍，甚至一度卷到清凈的寺廟。一位業(yè)內(nèi)人士告訴數(shù)智前線，她在5月份去到大理出差時(shí)，在寺廟里都能碰到和她談?wù)摯竽Ｐ偷慕鹑谌恕?/p>不過(guò)，這種焦慮正在慢慢歸于尋常
，大家的思路也開(kāi)始清晰和理性。軟通動(dòng)力銀行業(yè)務(wù)CTO孫洪軍向數(shù)智前線描述了今年金融業(yè)對(duì)大模型態(tài)度的幾個(gè)階段：二三月，大家都很焦慮，怕落后；四五月，紛紛組建團(tuán)隊(duì)去做；之后幾個(gè)月，大家在找方向、落地上遇到了困難
，開(kāi)始變得理性；現(xiàn)在
，他們看標(biāo)桿
，把驗(yàn)證過(guò)的場(chǎng)景拿來(lái)試用
。
(資料圖片僅供參考)
一個(gè)更新的趨勢(shì)是，不少金融機(jī)構(gòu)都已將大模型從戰(zhàn)略層面重視起來(lái)
。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)
，A股上市公司中，至少有工商銀行
、農(nóng)業(yè)銀行
、中國(guó)銀行、交通銀行等11家銀行
，都已在最新半年報(bào)中明確提出正在探索大模型的應(yīng)用
。從近期動(dòng)作看，他們也正在從戰(zhàn)略層面和頂層設(shè)計(jì)層面有更清晰的思考和路徑規(guī)劃
。
01 從熱情高漲到理性回歸
“比起幾個(gè)月前
，現(xiàn)在能明顯感覺(jué)金融客戶對(duì)大模型的理解好了很多?div id="jfovm50" class="index-wrap">！币晃淮髲S金融行業(yè)資深人士告訴數(shù)智前線，年初ChatGPT剛出來(lái)時(shí)，大家的熱情雖高，但對(duì)于大模型究竟是什么、該怎么用，其實(shí)了解得非常有限。
這一階段
，一方面一些大行率先行動(dòng)，開(kāi)始做各種“蹭熱度”的宣傳。比如早在今年3月，農(nóng)行上線了類ChatGPT的大模型應(yīng)用ChatABC。但業(yè)界評(píng)價(jià)不一。其時(shí)，一度有人認(rèn)為，ChatABC這個(gè)名字強(qiáng)調(diào)了ChatGPT里不那么重要的Chat，反而忽略了GPT這個(gè)真正重要的部分。
另一方面，隨著百度等多家廠商陸續(xù)發(fā)布大模型
，一些頭部金融機(jī)構(gòu)的科技部門開(kāi)始積極去跟大廠談?wù)摯竽Ｐ徒ㄔO(shè)的事情
。上述資深人士透露，這些金融機(jī)構(gòu)的普遍訴求是
，要自己去做一個(gè)大模型
，希望廠商告訴他數(shù)據(jù)集怎么做，買多少服務(wù)器
，怎么去訓(xùn)練
。建行旗下的金融科技公司建信金科甚至提出
，完成后是不是還能去做一些同業(yè)輸出。
5月份以后
，情況逐漸變化
。受制于算力資源緊缺、成本高昂等大背景
，很多金融機(jī)構(gòu)開(kāi)始從單純希望自己建算力
、建模型，轉(zhuǎn)變到更加關(guān)心應(yīng)用的價(jià)值
?div id="jfovm50" class="index-wrap">！艾F(xiàn)在每一家金融機(jī)構(gòu)都在關(guān)心其他人用大模型做了什么，實(shí)現(xiàn)了怎樣的效果
?div id="jfovm50" class="index-wrap">！?/p>
具體到不同規(guī)模的企業(yè)，也分出了兩條路徑
。手握海量金融數(shù)據(jù)和應(yīng)用場(chǎng)景的大型金融機(jī)構(gòu)
，可引入業(yè)界領(lǐng)先的基礎(chǔ)大模型，自建企業(yè)大模型
，同時(shí)采用微調(diào)形式
，形成專業(yè)領(lǐng)域的任務(wù)大模型，快速賦能業(yè)務(wù)
，以彌補(bǔ)大模型建設(shè)周期過(guò)長(zhǎng)的缺點(diǎn)
；而中小金融機(jī)構(gòu)可綜合考慮ROI
，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。
不過(guò)
，由于金融行業(yè)本身對(duì)數(shù)據(jù)合規(guī)性
、安全性、可信性等存在高要求
，部分人士認(rèn)為
，這一行業(yè)的大模型落地進(jìn)展，實(shí)際略滯后于年初預(yù)期
。軟通動(dòng)力孫洪軍介紹
，他們最初預(yù)測(cè)金融行業(yè)可能會(huì)最先大規(guī)模使用大模型
，但從最終對(duì)接客戶的情況來(lái)看，金融行業(yè)不如法律
、招聘等行業(yè)走得快
。
一些金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)始想辦法
，解決大模型落地過(guò)程中的各種“桎梏”。
比如在算力方面
，業(yè)內(nèi)人士觀察，金融業(yè)目前涌現(xiàn)出了幾種解決思路：
其一
，直接自建算力
，成本相對(duì)高昂，但好處是安全性足夠高
。適用于實(shí)力雄厚
、希望自建行業(yè)或企業(yè)大模型的金融機(jī)構(gòu)，典型如建行
、工行等國(guó)有大行
。
知情人士告訴數(shù)智前線
，為了搭建算力
，建行在前不久剛下單了一筆H800的算力大單。
其二
，算力混合部署
，即在敏感數(shù)據(jù)不出域的情況下，接受從公有云上調(diào)用大模型服務(wù)接口
，同時(shí)通過(guò)私有化部署的方式處理本地的數(shù)據(jù)服務(wù)
。這種方式成本相對(duì)較低
，只需投入幾十萬(wàn)元買上幾張卡即可滿足需求
，適用于資金相對(duì)薄弱，只按需進(jìn)行應(yīng)用的中小型金融機(jī)構(gòu)
。
不過(guò)
，即便如此，很多中小機(jī)構(gòu)仍然會(huì)面臨買不到也買不起大模型所需的GPU卡的難題
。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題
，上述資深人士向數(shù)智前線透露，證監(jiān)會(huì)最近正在進(jìn)行一些課題研究
，探索是否能夠以一種折中的方式
，牽頭搭建一個(gè)面向證券行業(yè)的大模型基礎(chǔ)設(shè)施，集中算力
、通用大模型等資源
，讓行業(yè)里的中小金融機(jī)構(gòu)也能用上大模型的服務(wù)，以防止它們“技術(shù)掉隊(duì)”。
不僅是算力上
，隨著最近半年多大家對(duì)大模型的落地探索
，不少金融機(jī)構(gòu)也逐漸加強(qiáng)了對(duì)數(shù)據(jù)的治理。
騰訊云副總裁胡利明介紹
，目前除了在數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域有成熟實(shí)踐的頭部大行
，越來(lái)越多的腰部金融機(jī)構(gòu)也在開(kāi)始陸續(xù)去構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)治理的體系
，像今年上半年的北部灣銀行
、湖南農(nóng)信等等，都是腰部機(jī)構(gòu)
。胡利明認(rèn)為
，構(gòu)建一個(gè)完善的數(shù)據(jù)治理體系和數(shù)據(jù)湖技術(shù)平臺(tái)，將會(huì)是未來(lái)金融機(jī)構(gòu)IT建設(shè)非常重要的主旋律
。
也有銀行正通過(guò)大模型+MLOps的方式解決數(shù)據(jù)問(wèn)題
。比如農(nóng)業(yè)銀行，通過(guò)采用MLOps模式建立大模型數(shù)據(jù)閉環(huán)體系
，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)流程的自動(dòng)化，以及多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和高效處理
，據(jù)悉目前已構(gòu)建和沉淀2.6TB高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
！蔽浵伹安痪脛偘l(fā)布了金融大模型，并正與螞蟻平臺(tái)合作機(jī)構(gòu)內(nèi)測(cè)共建面向金融產(chǎn)業(yè)的大模型產(chǎn)品支小助，目標(biāo)是要為理財(cái)顧問(wèn)02 從外圍場(chǎng)景切入
過(guò)去半年多，不管是大模型的服務(wù)商們
，還是各大金融機(jī)構(gòu)，大家都在瘋狂找場(chǎng)景，智慧辦公、智能開(kāi)發(fā)、智慧營(yíng)銷、智能客服、智慧投研、智能風(fēng)控、需求分析等都被一一探索。正如螞蟻集團(tuán)副總裁、金融大模型負(fù)責(zé)人王曉航在外灘大會(huì)所說(shuō)
，“金融業(yè)務(wù)鏈條上每一個(gè)關(guān)鍵職能，都值得用大模型技術(shù)重做一次?div id="4qifd00" class="flower right"> 、保險(xiǎn)代理
、投研
、金融營(yíng)銷
、保險(xiǎn)理賠等金融從業(yè)專家打造全鏈條的AI 業(yè)務(wù)助手。
每家金融機(jī)構(gòu)
，也都對(duì)大模型有著豐富的暢想和構(gòu)思。建行稱內(nèi)部已有20多個(gè)場(chǎng)景投放應(yīng)用
，農(nóng)行說(shuō)他們?cè)?0多個(gè)場(chǎng)景中進(jìn)行了試點(diǎn)
，廣發(fā)證券則表示，正在探索將大模型和此前推出的虛擬數(shù)字人平臺(tái)打通……
但當(dāng)要真正將大模型落地進(jìn)行業(yè)里
，大家的一個(gè)共識(shí)是
，先內(nèi)部后外部。畢竟
，當(dāng)前階段而言，大模型技術(shù)并不成熟，比如幻覺(jué)問(wèn)題，而金融行業(yè)卻是一個(gè)強(qiáng)監(jiān)管、高安全、高可信的行業(yè)。
！敝袊?guó)工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤認(rèn)為，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)優(yōu)先將大模型面向金融文本和金融圖像分析理解創(chuàng)作的智力密集型場(chǎng)景，以助手形式，人機(jī)協(xié)同來(lái)提升業(yè)務(wù)人員工作質(zhì)效。“短期內(nèi)不建議直接對(duì)客使用?div id="d48novz" class="flower left">
胡利明也告訴數(shù)智前線
，很多金融客戶都認(rèn)為代碼助手和客服助手是前期能直接出一些成果的場(chǎng)景。而像投研、投顧等場(chǎng)景，價(jià)值很大，但很難快速出來(lái)效果，對(duì)數(shù)據(jù)的要求也高。目前
，代碼助手已在不少金融機(jī)構(gòu)落地。比如工行，構(gòu)建了基于大模型的智能研發(fā)體系，編碼助手生成代碼量占總代碼量的比值達(dá)到40%。又比如在保險(xiǎn)領(lǐng)域，陽(yáng)光保險(xiǎn)研發(fā)了基于大模型的常青藤輔助編程插件，直接嵌入內(nèi)部開(kāi)發(fā)工具。基于此
，一部分廠商也在圍繞大模型代碼生成的能力，直接為金融客戶提供開(kāi)箱即用的產(chǎn)品。軟通動(dòng)力孫洪軍介紹，他們的一款產(chǎn)品，就是在大模型本身的代碼補(bǔ)全能力上，補(bǔ)充任務(wù)分解
、精準(zhǔn)回答、突破上下文限制等一系列工作
，實(shí)現(xiàn)用戶的開(kāi)箱即用
。目前，該產(chǎn)品在匯豐銀行已為3000多人所使用，代碼自動(dòng)補(bǔ)全率為50%~90%。
智慧辦公領(lǐng)域
，也有不少落地案例。負(fù)責(zé)華為盤古金融行業(yè)大模型產(chǎn)品的祝博士介紹，他們基于盤古金融大模型推出的網(wǎng)點(diǎn)問(wèn)答，7月在工行上線后，已經(jīng)陸續(xù)推廣了幾百個(gè)網(wǎng)點(diǎn)，答案采納率超過(guò)85%。目前，文檔問(wèn)答孵化成的標(biāo)準(zhǔn)解決方案，又快速?gòu)?fù)制到交行、農(nóng)行、銀聯(lián)以及上交所等。不過(guò)
，業(yè)內(nèi)人士判斷，這些已經(jīng)廣泛落地的場(chǎng)景，實(shí)際都還不是金融機(jī)構(gòu)的核心應(yīng)用，大模型距離深入金融行業(yè)的業(yè)務(wù)層面還有一定距離。“我們自己判斷，在業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景這塊兒做的難度還是挺大的
。”孫洪軍說(shuō)，營(yíng)銷、風(fēng)控、合規(guī)等場(chǎng)景都是大模型可能帶來(lái)變革，同時(shí)也是金融客戶需求點(diǎn)所在的部分，但就目前的情況而言
，這些工作
，還要取決于底層大模型廠商們的能力提升情況，再去把業(yè)務(wù)場(chǎng)景做起來(lái)
。
上述大廠大模型資深人士則向數(shù)智前線預(yù)測(cè)
，到今年底之前
，會(huì)有一批真正在金融機(jī)構(gòu)核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景里
，用上大模型的項(xiàng)目建設(shè)或招標(biāo)信息出來(lái)。
而在此之前
，一些頂層設(shè)計(jì)層面的改變正在進(jìn)行
。
9月初螞蟻集團(tuán)主辦的外灘大會(huì)上，復(fù)旦大學(xué)教授
、上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任肖仰華做出這樣一個(gè)判斷：未來(lái)的整個(gè)智能化
、數(shù)字化系統(tǒng)，都將重新建立在大模型的基礎(chǔ)之上
。這就要求金融行業(yè)在推動(dòng)大模型落地過(guò)程中，要重新架構(gòu)系統(tǒng)
。同時(shí)
，也不能忽視傳統(tǒng)小模型的價(jià)值，而應(yīng)該讓大模型
、小模型協(xié)同起來(lái)
。
這一趨勢(shì)已在金融行業(yè)得到廣泛體現(xiàn)?div id="jfovm50" class="index-wrap">！艾F(xiàn)在金融機(jī)構(gòu)試點(diǎn)做大模型
，基本上會(huì)采取分層的模式?div id="d48novz" class="flower left">
！焙鹘榻B，不同于過(guò)去一個(gè)場(chǎng)景需要搭建一個(gè)平臺(tái)的煙囪化模式，大模型其實(shí)給了金融機(jī)構(gòu)們一個(gè)從零開(kāi)始，更加科學(xué)地去做整體的系統(tǒng)規(guī)劃的機(jī)會(huì)。可以看到，目前已經(jīng)有多家頭部金融機(jī)構(gòu)
，都已經(jīng)基于大模型，搭建了包含基礎(chǔ)設(shè)施層、模型層
、大模型服務(wù)層、應(yīng)用層等多個(gè)層級(jí)的分層系統(tǒng)框架
，如農(nóng)行
、華夏銀行、廣發(fā)證券
、陽(yáng)光保險(xiǎn)等
。
這些框架體系，普遍有兩大突出特點(diǎn)：其一
，大模型發(fā)揮中樞能力