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記者 胡群 以ChatGPT為代表的“生成式AI”（Generative AI）掀起了新一輪AI浪潮，在中國更是引發(fā)多家科技公司的追逐，并已推出近百款大模型。

(資料圖片)

“‘千模大戰(zhàn)’是大家對國內(nèi)外當前形勢的描述，各種模型在各個行業(yè)不同領域的應用也是方興未艾?！焙闵娮樱?00570）董事長劉曙峰稱。

生成式AI“在提高企業(yè)生產(chǎn)力、破除技術限制的同時，也將帶來商業(yè)模式和產(chǎn)品創(chuàng)新的革命，甚至對所有行業(yè)產(chǎn)生顛覆性影響?！辈ㄊ款D咨詢預計未來兩到三年內(nèi)，行業(yè)應用場景將迎來井噴式發(fā)展。

就金融領域而言，恒生電子AI技術專家林金曙認為，大模型正在對金融行業(yè)的智能化水平和數(shù)字化水平產(chǎn)生深刻的影響，為金融行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級打開新的大門。

爭相擠進大模型賽道

生成式大模型時代，“數(shù)據(jù)+算法+算力”構(gòu)成了新范式的基本要素。

作為全國范圍內(nèi)率先對大模型產(chǎn)業(yè)落地出臺針對性支持政策的地區(qū)，今年5月19日，北京市經(jīng)信局聯(lián)合市科委中關村管委會、市發(fā)改委共同啟動“北京市通用人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新伙伴計劃”，同時發(fā)布了首批39家成員名單，并啟動第二批伙伴征集。

在第一批成員中，阿里云、百度、第四范式、昆侖萬維（300418）、奇虎科技等公司已推出各自的大模型。

“隨著ChatGPT掀起大模型發(fā)展熱潮，人工智能產(chǎn)業(yè)風頭正勁，（國內(nèi)）迄今已有八十余個大模型公開發(fā)布，其中北京約占一半?！?月2日，北京市經(jīng)濟和信息化局局長姜廣智在“2023全球數(shù)字經(jīng)濟大會人工智能高峰論壇”上稱。

據(jù)了解，截至6月30日，共有416家京內(nèi)外大模型研發(fā)和應用企業(yè)申請加入第二批“伙伴計劃”，北京百度網(wǎng)訊科技有限公司、中電數(shù)據(jù)服務有限公司、北京集智未來人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新基地有限公司、京東科技信息技術有限公司、北京神州數(shù)碼（000034）云科信息技術有限公司、北京金山云網(wǎng)絡技術有限公司等63家企業(yè)入選。

“中國目前還沒有像OpenAI那樣在大模型上絕對領先的公司，也會有更多的大模型。大模型是新的生產(chǎn)力，大家都得有大模型作為底座，所以入局的門檻確實是變高了，在達到這個門檻之后，重點在于如何選擇方向?！钡谒姆妒絼?chuàng)始人兼CEO戴文淵表示，大模型能夠帶來用戶體驗的提升，開發(fā)效率的提升，所以一定會形成軟件行業(yè)的飛躍，就是誰率先能做出來的問題。這是一個巨大的市場。大模型是新的生產(chǎn)力，以大模型基礎設施為先導項目，改造整個軟件產(chǎn)業(yè)，整個行業(yè)的業(yè)務價值、商業(yè)模式都會得到飛躍。

360公司創(chuàng)始人周鴻祎認為，如果模仿OpenAI，將來中國和全世界可能就只有一兩個大模型，因此有人把大模型比喻為操作系統(tǒng)，大部分公司可能沒有機會。但未來大模型的趨勢不會只有一個，而是會像數(shù)據(jù)庫一樣，變成每個數(shù)字化系統(tǒng)的標配，小到手機上的部署、中等規(guī)模的汽車上的部署，當然也包括在企業(yè)和政府內(nèi)部的部署。

當前，國內(nèi)大部分已推出的生成式大模型中，大都以服務B端為主。“目前國內(nèi)發(fā)展前景是To B和To C戰(zhàn)略并重，大模型在B端發(fā)力必須有非常高的搭配行業(yè)質(zhì)量?！崩鋈f維CEO方漢表示，大模型的發(fā)展將呈B端碎片化，C端免費化，由于大模型對行業(yè)數(shù)據(jù)的需求，加之數(shù)據(jù)已經(jīng)被分割在B端的不同碎片，很難有一家企業(yè)能夠拿到全部行業(yè)的數(shù)據(jù)，導致B端碎片化；同時，中國用戶的免費習慣是非常明顯的，所以為C端用戶提供服務的企業(yè)必然是以免費模式為主、VIP模式為輔。

方漢認為，目前國內(nèi)定制大模型企業(yè)將快速向頭部匯聚。C端需要搶占的是大模型的服務入口，目前看來，辦公軟件、即時通訊、瀏覽器會成為主要的C端大模型服務入口。

這將意味著生成式AI將面臨著更高的技術門檻和更高的規(guī)模門檻。

重新定義金融科技

雖然生成式大模型賽道上已擠入一眾科技公司，但針對金融行業(yè)的大模型并不多。

“當我們目光轉(zhuǎn)向垂直領域，尤其是像金融這樣強監(jiān)管垂直領域的時候，會發(fā)現(xiàn)技術進步的浪潮帶來的顛覆性可能并沒有那么強，但是，每一次科技進步也同樣會催生卓越的企業(yè)。信息化時代的招商銀行以科技立行，在零售業(yè)務乃至整個銀行業(yè)務上成為大中型銀行中成長最快的一家，正是得益于科技特征，它抓住了信息化、科技帶來的力量?！焙闵娮佣麻L劉曙峰稱。

大模型在制造業(yè)、醫(yī)療保健、教育、娛樂等行業(yè)產(chǎn)生的效果已開始顯現(xiàn)，例如,它們可以用于自動化客戶服務,提供個性化的教育資源，協(xié)助醫(yī)療診斷，甚至參與創(chuàng)作音樂、文學和藝術作品。它們能否在金融科技領域開創(chuàng)新的可能性？

恒生電子AI技術專家林金曙表示，金融行業(yè)作為數(shù)字化和智能化的先驅(qū)，大模型在該領域具有極大的應用潛力和重要性,大模型有望在金融科技領域開創(chuàng)新的可能性，對業(yè)務場景智能化和軟件生產(chǎn)力的提升產(chǎn)生深遠影響。

林金曙認為大語言模型可用于輔助投資顧問工作，為投資者提供個性化的投資建議，大大提升投顧的工作效率。金融機構(gòu)可以利用大語言模型搭建智能客服系統(tǒng)，提供24小時不間斷的在線服務和解決方案，快速響應客戶咨詢。智能客服可以處理各種類型的問題，包括賬戶查詢、交易操作、產(chǎn)品推薦等，大大降低人工客服的工作量。另外，大模型有望幫助金融機構(gòu)在輿情風控、運營投研以及監(jiān)管合規(guī)等方面提供數(shù)據(jù)參考，降低金融風險。

為了實現(xiàn)這些功能，恒生電子從3月底開始籌劃、設計金融大模型產(chǎn)品。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WarrenQ，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、恒生電子首席科學家白碩表示，現(xiàn)有大模型之所以沒有達到金融特定領域落地需求，主要有三個方面：

第一，模型本身的質(zhì)量。金融機構(gòu)使用大模型時，對它回答的內(nèi)容和服務質(zhì)量要求非常高，有一點錯誤會被放大，產(chǎn)生的后果會比較嚴重。投顧、合規(guī)、運營等場景都有很嚴肅的要求，這些要求不是通用大模型，通過公開數(shù)據(jù)的訓練可以自動達到的。

第二，合規(guī)監(jiān)管嚴格。金融行業(yè)的法規(guī)和監(jiān)管要求較為嚴格，這會在一定程度上限制大模型的應用范圍。金融機構(gòu)需要在模型開發(fā)和應用過程中遵循相關的規(guī)定，并且對模型生成內(nèi)容和數(shù)據(jù)的流動和安全性要求嚴格。

第三，算力要求高。在相關要求下，金融機構(gòu)只能用準確的數(shù)據(jù)得出的高質(zhì)量結(jié)論，這就要求金融機構(gòu)做私有化部署，或者在很細的范圍內(nèi)進行私有化部署。而大體量的大模型數(shù)據(jù)參數(shù)，對推理硬件成本要求高。

實際上，在恒生電子發(fā)布金融行業(yè)大模型之前，國內(nèi)已有金融行業(yè)大模型面世。

今年4月，第四范式首次向公眾展示了大模型產(chǎn)品“式說3.0”。6月27日，北京市首批10個人工智能行業(yè)大模型應用案例發(fā)布，其中由第四范式和北京中關村銀行共同開發(fā)的多模態(tài)智慧金融大模型示范應用被納入其中。5月，度小滿宣布正式開源國內(nèi)首個千億級中文金融大模型“軒轅”。

據(jù)第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家陳雨強介紹，第四范式與中關村銀行攜手，以“式說”大模型為基礎，聯(lián)合開展金融多模態(tài)智慧金融平臺研發(fā)及私有化部署。企業(yè)可在私有化部署的情況下保證數(shù)據(jù)不出本地從而保障數(shù)據(jù)安全，在行內(nèi)規(guī)章制度及人員信息查詢、行業(yè)術語通俗化解釋、客戶經(jīng)理信貸管理、人工客服問答推薦、理財業(yè)務辦理、AI應用快速研發(fā)等多個環(huán)節(jié)形成大模型能力，大幅降低客服管理成本，提升客服人員效率及客戶滿意度。

度小滿首席技術官許冬亮認為，金融行業(yè)非常需要垂直的行業(yè)大模型，通用大模型能力上會存在一些不足。金融行業(yè)數(shù)據(jù)層面不可以出機構(gòu)，所以通用大模型缺少知識基礎。金融行業(yè)對風險控制要求比較高，對精度要求也比較高，系統(tǒng)又比較復雜，加上金融相關數(shù)據(jù)實時性要求很高。通用大模型目前還沒有達到金融機構(gòu)使用的最低門檻，所以需要針對金融行業(yè)定制的行業(yè)大模型發(fā)揮效應。

“金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的起點是做好數(shù)據(jù)治理，需要真正完善數(shù)據(jù)治理體系、增強數(shù)據(jù)管理能力、加強數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、提高數(shù)據(jù)應用能力。人工智能應用同樣離不開高質(zhì)量的海量數(shù)據(jù)（603138），但金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)治理普遍處于起步階段，數(shù)據(jù)低質(zhì)量、數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)散亂等普遍存在，難以為人工智能提供充足的數(shù)據(jù)要素支撐?！敝袊鐣茖W院金融研究所研究員、支付清算研究中心主任楊濤認為，但對于金融業(yè)來說，生成式大模型目前仍面臨數(shù)據(jù)治理、場景的標準化、技術與方案的高成本門檻以及透明度與不可解釋性等諸多挑戰(zhàn)。