經(jīng)濟(jì)觀察報(bào) 記者 胡群 2023年8月31日,百度“文心一言”、商湯科技“商量SenseChat”、智譜AI“智譜清言”等首批國(guó)產(chǎn)大模型產(chǎn)品正式面向公眾開(kāi)放服務(wù)。
當(dāng)通用大模型已在正式落地,金融核心領(lǐng)域離大模型應(yīng)用還有多遠(yuǎn)?
目前度小滿、恒生電子、馬上消費(fèi)金融等公司已先后發(fā)布金融大模型,螞蟻集團(tuán)有望在今年的外灘大會(huì)上發(fā)布大模型。在銀行領(lǐng)域中,農(nóng)行已率先推出ChatABC,并不斷迭代升級(jí);工行、交行、招行、平安銀行、興業(yè)銀行等多家銀行已披露其在大模型領(lǐng)域的探索及應(yīng)用。
“大模型讓機(jī)器具有了常識(shí),懂得了邏輯,學(xué)會(huì)了創(chuàng)作,讓人和機(jī)器能以更自然的方式互動(dòng),通過(guò)與周邊工具的結(jié)合,大模型已經(jīng)具有了通用人工智能的雛形,在營(yíng)銷、電商和內(nèi)容等許多領(lǐng)域已經(jīng)形成了生產(chǎn)力”。度小滿CTO許冬亮認(rèn)為,金融行業(yè)是高價(jià)值行業(yè),數(shù)字化基礎(chǔ)好、高度依賴數(shù)據(jù)和技術(shù),是大模型落地的高潛場(chǎng)景。但是,金融作為一個(gè)強(qiáng)監(jiān)管且對(duì)精準(zhǔn)性、可控性要求很高的行業(yè),通用大模型在金融核心領(lǐng)域應(yīng)用上還面臨諸多挑戰(zhàn)。
爆發(fā)前夜
8月28日,中國(guó)工程院院士倪光南在金融大模型發(fā)展論壇暨馬上消費(fèi)金融大模型發(fā)布會(huì)上表示,金融行業(yè)的人工智能應(yīng)用要求高、場(chǎng)景豐富,是大模型技術(shù)和算法突破的沃土。
今年5月份,度小滿開(kāi)源了國(guó)內(nèi)首個(gè)千億級(jí)中文金融大模型“軒轅”,開(kāi)源以來(lái)已經(jīng)有上百家金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)?jiān)囉谩?/p>
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(yǔ)言模型技術(shù)打造的數(shù)智金融新品:金融智能助手光子和全新升級(jí)的智能投研平臺(tái)War-renQ,恒生電子金融行業(yè)大模型LightGPT也首次對(duì)外亮相。“LightGPT將于9月底完成新一輪的金融能力升級(jí),并正式開(kāi)放試用接口。”恒生研究院院長(zhǎng)、恒生電子首席科學(xué)家白碩稱。
8月9日,奇富科技宣布與360智腦達(dá)成在大模型方向與落地應(yīng)用等多個(gè)層面的戰(zhàn)略合作。
8月23日,北大光華金融系主任、教授劉曉蕾在“北大光華-度小滿金融大模型技術(shù)與應(yīng)用論壇”上表示,AIGC的發(fā)展正在從概念開(kāi)始走向落地應(yīng)用,從“通用大模型”走向“行業(yè)大模型”。而金融行業(yè)作為人工智能應(yīng)用場(chǎng)景密集的行業(yè),無(wú)疑是大模型技術(shù)落地的最佳領(lǐng)域之一。
8月28日,馬上消費(fèi)金融發(fā)布零售金融大模型“天鏡”。據(jù)馬上消費(fèi)金融人工智能研究院院長(zhǎng)陸全透露,該模型已運(yùn)行近3個(gè)月,意圖理解準(zhǔn)確率達(dá)91%,相較于傳統(tǒng)AI的68%有較大提升;客戶參與率61%,高于傳統(tǒng)模型43%的參與率,也高于人工坐席平均28%的水平。
在上市銀行2023年半年報(bào)中,多家大中型銀行已披露其在大模型領(lǐng)域的進(jìn)展。
工行在中報(bào)中表示,完成人工智能大模型能力建設(shè)應(yīng)用規(guī)劃,在國(guó)內(nèi)同業(yè)率先實(shí)現(xiàn)百億級(jí)基礎(chǔ)大模型在知識(shí)運(yùn)營(yíng)助手、金融市場(chǎng)投研助手等多個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用,并與頭部科技公司合作探索千億級(jí)人工智能大模型在金融行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用實(shí)踐;交行則稱,積極探索AIGC(生成式人工智能)前沿技術(shù),制定生成式人工智能建設(shè)規(guī)劃,組建GPT大模型專項(xiàng)研究團(tuán)隊(duì),為體系化、規(guī)模化應(yīng)用奠定基礎(chǔ);郵儲(chǔ)銀行表示,積極探索數(shù)字員工、NLP(自然語(yǔ)言處理)對(duì)話機(jī)器人、預(yù)訓(xùn)練大模型等前沿技術(shù)領(lǐng)域課題研究,促進(jìn)創(chuàng)新技術(shù)融合應(yīng)用。
股份行方面,招行稱,正加快新技術(shù)應(yīng)用推廣,提升GPT類自然語(yǔ)言處理大模型的建設(shè)能力,并重點(diǎn)發(fā)掘其在全流程財(cái)富管理中的應(yīng)用,投產(chǎn)FinG-PT創(chuàng)意中心,加快大模型應(yīng)用模式探索;平安銀行探索自研BankGPT平臺(tái),研究構(gòu)建大模型文本生成、圖片生成等能力,及其在圖標(biāo)頭像、節(jié)日海報(bào)、個(gè)性化營(yíng)銷內(nèi)容創(chuàng)作、交互式數(shù)據(jù)分析、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)洞察等場(chǎng)景中的應(yīng)用落地。興業(yè)銀行引入部署私有化的商業(yè)大模型,上線大模型產(chǎn)品ChatCIB;中信銀行與華為、雄安新區(qū)成立聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室,布局大模型等聯(lián)創(chuàng)課題;浙商銀行與頭部科技公司基于通用大模型合作開(kāi)發(fā)場(chǎng)景化的數(shù)字化應(yīng)用技術(shù),打造一批有浙銀辨識(shí)度和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重大數(shù)字化應(yīng)用。
一位國(guó)有大行研發(fā)中心大模型研發(fā)負(fù)責(zé)人向經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)記者表示,對(duì)于金融科技,銀行更針對(duì)應(yīng)用,而非聚焦基礎(chǔ)研究,因此各家銀行積極與金融科技廠商合作大模型在金融領(lǐng)域場(chǎng)景的應(yīng)用。
尚未觸及核心領(lǐng)域
“目前為止,大模型在銀行主要應(yīng)用于智能客服、智能運(yùn)營(yíng)、寫(xiě)文章、寫(xiě)郵件等方面,但是這些應(yīng)用均不涉及銀行的核心應(yīng)用”。光大信托數(shù)據(jù)公司總經(jīng)理祝世虎表示,銀行的核心應(yīng)用在風(fēng)險(xiǎn)管理、資本管理和監(jiān)管科技等方面。
“盡管生成式AI技術(shù)具有許多潛在的優(yōu)勢(shì),但在使用時(shí)仍需謹(jǐn)慎。銀行需要確保AI生成的內(nèi)容準(zhǔn)確、合規(guī)和符合品牌形象。此外,監(jiān)督和審查AI生成內(nèi)容的過(guò)程也是必要的,以確保生成的內(nèi)容不涉及虛假宣傳、誤導(dǎo)性信息或違反相關(guān)法規(guī)。”中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)首席信息官高峰認(rèn)為,生成式AI技術(shù)根據(jù)指定的主題、風(fēng)格和要求,幫助銀行快速生成高質(zhì)量的內(nèi)容,降低人工操作成本和時(shí)間成本。
“毫無(wú)疑問(wèn),大模型將給整個(gè)行業(yè)帶來(lái)無(wú)限可能。大模型使得企業(yè)掌握和運(yùn)用知識(shí)的效率有了革命性提升,特別是對(duì)于財(cái)富與資管這類知識(shí)密集型行業(yè)而言,尤其值得期待。”8月25日,招行首席信息官江朝陽(yáng)在招銀浦江金融科技論壇上表示,財(cái)富與資產(chǎn)管理行業(yè)將有望成為金融大模型應(yīng)用最先應(yīng)用的行業(yè)之一。他預(yù)測(cè),未來(lái)的市場(chǎng),大模型不會(huì)一家獨(dú)大,將會(huì)有多個(gè)基礎(chǔ)大模型,這既是技術(shù)成本降低帶來(lái)的可能性,也是社會(huì)多元化發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求。
當(dāng)前我國(guó)居民家庭資產(chǎn)中的不動(dòng)產(chǎn)配置比例將趨于下降,金融資產(chǎn)配置比例有望快速提升。根據(jù)麥肯錫報(bào)告,中國(guó)居民金融資產(chǎn)規(guī)模將從2022年末的243萬(wàn)億元提升至2032年末的571萬(wàn)億元,年化增速9%,資產(chǎn)管理行業(yè)規(guī)模有望在2030年突破280萬(wàn)億元。現(xiàn)階段我國(guó)居民金融資產(chǎn)配置中現(xiàn)金和存款占比仍然較高,超過(guò)50%,相比之下,成熟市場(chǎng)的存款占比僅15%,居民財(cái)富結(jié)構(gòu)將持續(xù)優(yōu)化。
“運(yùn)用科技提升能力,這是財(cái)富與資產(chǎn)管理行業(yè)的確定性機(jī)會(huì)。”江朝陽(yáng)認(rèn)為,無(wú)論是資產(chǎn)配置、投資者教育,還是投研分析、風(fēng)險(xiǎn)管理,每一個(gè)環(huán)節(jié)都要以數(shù)字化手段再造,提升效率、提升投資者體驗(yàn)、提升價(jià)值創(chuàng)造能力。
“人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用潛力目前可能只發(fā)揮了不到1%。誰(shuí)能將人工智能的優(yōu)勢(shì)盡早應(yīng)用于業(yè)務(wù),誰(shuí)就能成為金融行業(yè)引領(lǐng)者。”許冬亮表示,金融數(shù)據(jù)集中在各個(gè)金融公司里,對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言,數(shù)據(jù)是核心生產(chǎn)力,相互之間也是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,不太可能把自己核心的生產(chǎn)資料共享出來(lái)。加之監(jiān)管因素以及用戶數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)的因素,金融領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)未來(lái)仍將是分散的。
波士頓咨詢發(fā)布的《銀行業(yè)生成式AI應(yīng)用報(bào)告(2023》顯示,若能在銀行業(yè)實(shí)現(xiàn)生成式AI規(guī)模化應(yīng)用,有望帶來(lái)可觀的降本增效收益。波士頓咨詢?cè)砸患覔碛屑s兩萬(wàn)名員工的區(qū)域性國(guó)際銀行為例,初步梳理了該銀行前中后臺(tái)相關(guān)部門(mén)應(yīng)用生成式AI的潛力和效益,預(yù)計(jì)在首年即可為該銀行節(jié)省約1.5億美元的成本,占整體薪酬總包的7%左右。
如何破局
馬上消費(fèi)金融副總經(jīng)理兼首席信息官蔣寧認(rèn)為,作為生成式大模型,ChatGPT雖滿腹經(jīng)綸,但回答錯(cuò)了并不承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。生成式大模型不能做解釋,但金融大模型最主要的能力是判別性,需要做交易決策。在工業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域的應(yīng)用還面臨諸多難題,比如金融領(lǐng)域的業(yè)務(wù)需要百分之百合規(guī)、安全,不能有一點(diǎn)點(diǎn)差錯(cuò),不然就會(huì)對(duì)交易造成重大傷害。
波士頓咨詢董事總經(jīng)理、全球合伙人譚彥認(rèn)為,當(dāng)前市場(chǎng)通用的生成式AI模型具備普適、跨行業(yè)通用、模糊語(yǔ)言的特性,而這難以滿足銀行業(yè)對(duì)金融專業(yè)能力、精準(zhǔn)性方面的高要求。因此,如何讓生成式AI模型“說(shuō)專業(yè)的話”“說(shuō)真話”就成為了銀行業(yè)規(guī)模化應(yīng)用生成式AI的兩個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。此外,銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)安全的高要求也意味著模型的精調(diào)和應(yīng)用都很有可能需在本地進(jìn)行。
在度小滿數(shù)據(jù)智能部總經(jīng)理?xiàng)钋嗫磥?lái),大模型應(yīng)用于金融核心領(lǐng)域還面臨行業(yè)監(jiān)管嚴(yán)格、GPU算力不足、優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)缺乏、通用大模型金融能力不足以及場(chǎng)景落地難挑戰(zhàn)。金融本身是一個(gè)高合規(guī)要求的行業(yè),大模型又是具有顛覆性的新技術(shù),當(dāng)前對(duì)它的風(fēng)險(xiǎn)還沒(méi)有完全了解,隨著大模型落地的不斷推進(jìn),如何平衡大模型落地收益和潛在合規(guī)風(fēng)險(xiǎn),會(huì)是一個(gè)越來(lái)越突出的問(wèn)題。
如何解決大模型在金融行業(yè)落地應(yīng)用的這些難題,許冬亮認(rèn)為每家機(jī)構(gòu)獨(dú)立去解決這些問(wèn)題既不現(xiàn)實(shí),也不經(jīng)濟(jì),科技公司和金融機(jī)構(gòu)在金融大模型上的合作非常有必要,“科技巨頭提供通用大模型,或者技術(shù)能力強(qiáng)的金融科技公司提供金融行業(yè)大模型,具體的金融機(jī)構(gòu)基于這個(gè)行業(yè)底層模型,用自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)去做私域的訓(xùn)練,然后做私有化的部署和應(yīng)用”。
祝世虎認(rèn)為,大模型在銀行業(yè)的落地路徑將呈現(xiàn)大合作與大創(chuàng)新并舉的局面:底層基礎(chǔ)大模型將由頭部人工智能公司提供、中間會(huì)是金融業(yè)人工智能公司、上層任務(wù)型大模型則由銀行與人工智能公司合作開(kāi)發(fā)。
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