“金融行业作为人工智能应用要求高、场景丰富，是大模型技术和算法突破的沃土。今天发布金融大模型，体现了你们在这方面的技术积累，我也十分期待你们在未来推动大模型应用在金融领域的探索和实践,从而带动和加速金融数字化和智能化的发展。”中国工程院院士倪光南在8月28日金融大模型发展论坛暨马上消费金融大模型发布会上如是表述。
本次论坛以“数智融合，渝见未来”为主题，云集了谭建荣、倪光南、孙茂松和杨新民四位院士及100多家金融机构，携手马上消费金融股份有限公司（下称马上消费），共同探讨金融大模型的未来。论坛上，马上消费重磅发布了全国首个零售金融大模型——“天镜”，寓意大模型是人类智慧的镜像，推动金融机构高质量发展。基于此，中国信通院、重庆国家应用数学中心和马上消费牵头发起，阿里云、百行征信、抖音、中关村科金、毕马威、复旦大学金融科技研究院、朴道征信、腾讯云、中国科学院自动化研究所等联合倡议发起的“金融大模型可信安全验证与联合创新行动计划”。
“今年年初的ChatGPT非常直面，我们感觉到无所不能，但是坦诚讲，在工业领域、金融领域，大模型还有四个关键的难题。”马上消费首席信息官蒋宁开局就直面通用大模型和金融大模型的本质区别。
他表示，大模型目前还面临关键性任务和动态适应性、个性化要求和隐私保护、群体智能与安全可信和基础设施的能力四大难题。他举例表示生成大模型，最大的困难是满腹经纶，回答错了他可以不承担风险，比如自动驾驶，它的刹车、提速、转弯、看灯，外界环境都在变化，对象车在变化，所以绝对不能出错，1%的错都会造成生命财产的损失，这就是金融大模型和传统大模型最大的区别。生成式模型它不能做解释，但是金融大模型最主要的模型叫做判别性，它需要做决策，交易决策。
拿马上消费的风控来讲，我们有将近2000个模型，20万张表，每天都在变化，但环境不管如何发生变化，让我们的模型错一个，非常不容易，这就要做到可控、安全。这背后是因为马上消费作为以科技驱动的头部持牌消费金融机构，积累了1.79亿的用户，有超2000个模型，10万+变量，近50PB的多模态、高质量的数据等，通过在这些自身数据上做模型精调对齐训练，同时再用推理加速技术实现模型可控，从而相比其他企业更懂金融。
在“天镜”大模型发布会上，蒋宁表示，马上消费已形成“三纵三横”的大模型发展技术布局，并领航构建可信、合规、多模态、适配全域、泛化的金融大模型技术能力体系，聚焦行业领先的基础语言特性能力、逻辑和推理能力、语义理解、生成与创作、金融领域能力、安全与合规能力等六大核心领域，进一步推动金融数字化转型产生实质性的飞跃。
所谓三纵，是指实时人机协作、多模态智能、数据决策智能，在数据领域实现智能化，实现结构性数据判别式模型的综合能力。三横即是指持续学习、模型合规、组合式AI形成安全、合规、可信的鲁棒性技术能力，确保让模型越用越聪明，同时更稳定、更安全可控。
他表示：“我们希望在任何情况下，它给客户的回答，给所有的员工的回答是合规的，并且在任何不可预期的情况下它的结果是稳定的，这来源于马上今天几千个模型，上万个变量形成的模型。”
基于三纵三横，马上消费人工智能研究院院长陆全围绕引爆企业的数据潜能，打造全能数字员工这一核心，对天镜大模型在汇集智慧、唤醒知识、众创价值、数字分身四大应用场景进行了现场路演和解说：
汇集智慧方面，主要是应用在人工客服场景，通过大模型提炼萃取一线优秀人工坐席客服经验，汇聚成群体智慧，从而拥有一对多服务客户的能力，也可作为人工坐席的辅助角色，帮助推荐、优化回答。据悉，该模型已运行近3个月，意图理解准确率达91%，相较于传统AI的68%有较大提升；客户参与率61%，高于传统模型43%的参与率，也高于人工坐席平均28%的水平。
来源：周到上海 作者：李锐
