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經濟觀察報 記者 胡群  2023年8月31日，金融百度“文心一言”、大模商湯科技“商量SenseChat”、型蓄04版要聞 - 認真組織實施 創新方式方法（學思想 強黨性 重實踐 建新功）智譜AI“智譜清言”等首批國產大模型產品正式面向公眾開放服務。勢待

當通用大模型已在正式落地，金融金融核心領域離大模型應用還有多遠？

目前度小滿、大模恒生電子、型蓄馬上消費金融等公司已先后發布金融大模型，勢待螞蟻集團有望在今年的金融外灘大會上發布大模型。在銀行領域中，大模農行已率先推出ChatABC，型蓄并不斷迭代升級；工行、勢待交行、金融招行、大模平安銀行、型蓄興業銀行等多家銀行已披露其在大模型領域的探索及應用。

“大模型讓機器具有了常識，懂得了邏輯，學會了創作，讓人和機器能以更自然的方式互動，通過與周邊工具的結合，大模型已經具有了通用人工智能的雛形，在營銷、電商和內容等許多領域已經形成了生產力”。04版要聞 - 認真組織實施 創新方式方法（學思想 強黨性 重實踐 建新功）度小滿CTO許冬亮認為，金融行業是高價值行業，數字化基礎好、高度依賴數據和技術，是大模型落地的高潛場景。但是，金融作為一個強監管且對精準性、可控性要求很高的行業，通用大模型在金融核心領域應用上還面臨諸多挑戰。

爆發前夜

8月28日，中國工程院院士倪光南在金融大模型發展論壇暨馬上消費金融大模型發布會上表示，金融行業的人工智能應用要求高、場景豐富，是大模型技術和算法突破的沃土。

今年5月份，度小滿開源了國內首個千億級中文金融大模型“軒轅”，開源以來已經有上百家金融機構申請試用。

6月28日，恒生電子和旗下子公司恒生聚源發布基于大語言模型技術打造的數智金融新品：金融智能助手光子和全新升級的智能投研平臺War－renQ，恒生電子金融行業大模型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稱。

8月9日，奇富科技宣布與360智腦達成在大模型方向與落地應用等多個層面的戰略合作。

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與應用論壇”上表示，AIGC的發展正在從概念開始走向落地應用，從“通用大模型”走向“行業大模型”。而金融行業作為人工智能應用場景密集的行業，無疑是大模型技術落地的最佳領域之一。

8月28日，馬上消費金融發布零售金融大模型“天鏡”。據馬上消費金融人工智能研究院院長陸全透露，該模型已運行近3個月，意圖理解準確率達91%，相較于傳統AI的68%有較大提升；客戶參與率61%，高于傳統模型43%的參與率，也高于人工坐席平均28%的水平。

在上市銀行2023年半年報中，多家大中型銀行已披露其在大模型領域的進展。

工行在中報中表示，完成人工智能大模型能力建設應用規劃，在國內同業率先實現百億級基礎大模型在知識運營助手、金融市場投研助手等多個場景應用，并與頭部科技公司合作探索千億級人工智能大模型在金融行業的創新應用實踐；交行則稱，積極探索AIGC（生成式人工智能）前沿技術，制定生成式人工智能建設規劃，組建GPT大模型專項研究團隊，為體系化、規?；瘧玫於ɑA；郵儲銀行表示，積極探索數字員工、NLP(自然語言處理)對話機器人、預訓練大模型等前沿技術領域課題研究，促進創新技術融合應用。

股份行方面，招行稱，正加快新技術應用推廣，提升GPT類自然語言處理大模型的建設能力，并重點發掘其在全流程財富管理中的應用，投產FinG－PT創意中心，加快大模型應用模式探索；平安銀行探索自研BankGPT平臺，研究構建大模型文本生成、圖片生成等能力，及其在圖標頭像、節日海報、個性化營銷內容創作、交互式數據分析、非結構化數據洞察等場景中的應用落地。興業銀行引入部署私有化的商業大模型，上線大模型產品ChatCIB；中信銀行與華為、雄安新區成立聯合創新實驗室，布局大模型等聯創課題；浙商銀行與頭部科技公司基于通用大模型合作開發場景化的數字化應用技術，打造一批有浙銀辨識度和行業競爭力的重大數字化應用。

一位國有大行研發中心大模型研發負責人向經濟觀察報記者表示，對于金融科技，銀行更針對應用，而非聚焦基礎研究，因此各家銀行積極與金融科技廠商合作大模型在金融領域場景的應用。

尚未觸及核心領域

“目前為止，大模型在銀行主要應用于智能客服、智能運營、寫文章、寫郵件等方面，但是這些應用均不涉及銀行的核心應用”。光大信托數據公司總經理祝世虎表示，銀行的核心應用在風險管理、資本管理和監管科技等方面。

“盡管生成式AI技術具有許多潛在的優勢，但在使用時仍需謹慎。銀行需要確保AI生成的內容準確、合規和符合品牌形象。此外，監督和審查AI生成內容的過程也是必要的，以確保生成的內容不涉及虛假宣傳、誤導性信息或違反相關法規。”中國銀行業協會首席信息官高峰認為，生成式AI技術根據指定的主題、風格和要求，幫助銀行快速生成高質量的內容，降低人工操作成本和時間成本。

“毫無疑問，大模型將給整個行業帶來無限可能。大模型使得企業掌握和運用知識的效率有了革命性提升，特別是對于財富與資管這類知識密集型行業而言，尤其值得期待。”8月25日，招行首席信息官江朝陽在招銀浦江金融科技論壇上表示，財富與資產管理行業將有望成為金融大模型應用最先應用的行業之一。他預測，未來的市場，大模型不會一家獨大，將會有多個基礎大模型，這既是技術成本降低帶來的可能性，也是社會多元化發展的現實需求。

當前我國居民家庭資產中的不動產配置比例將趨于下降，金融資產配置比例有望快速提升。根據麥肯錫報告，中國居民金融資產規模將從2022年末的243萬億元提升至2032年末的571萬億元，年化增速9%，資產管理行業規模有望在2030年突破280萬億元?，F階段我國居民金融資產配置中現金和存款占比仍然較高，超過50%，相比之下，成熟市場的存款占比僅15%，居民財富結構將持續優化。

“運用科技提升能力，這是財富與資產管理行業的確定性機會。”江朝陽認為，無論是資產配置、投資者教育，還是投研分析、風險管理，每一個環節都要以數字化手段再造，提升效率、提升投資者體驗、提升價值創造能力。

“人工智能在金融行業的應用潛力目前可能只發揮了不到1%。誰能將人工智能的優勢盡早應用于業務，誰就能成為金融行業引領者。”許冬亮表示，金融數據集中在各個金融公司里，對于金融機構而言，數據是核心生產力，相互之間也是競爭關系，不太可能把自己核心的生產資料共享出來。加之監管因素以及用戶數據的隱私保護的因素，金融領域的高質量數據未來仍將是分散的。

波士頓咨詢發布的《銀行業生成式AI應用報告（2023》顯示，若能在銀行業實現生成式AI規?；瘧?，有望帶來可觀的降本增效收益。波士頓咨詢曾以一家擁有約兩萬名員工的區域性國際銀行為例，初步梳理了該銀行前中后臺相關部門應用生成式AI的潛力和效益，預計在首年即可為該銀行節省約1.5億美元的成本，占整體薪酬總包的7%左右。

如何破局

馬上消費金融副總經理兼首席信息官蔣寧認為，作為生成式大模型，ChatGPT雖滿腹經綸，但回答錯了并不承擔風險。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。在工業領域、金融領域的應用還面臨諸多難題，比如金融領域的業務需要百分之百合規、安全，不能有一點點差錯，不然就會對交易造成重大傷害。

波士頓咨詢董事總經理、全球合伙人譚彥認為，當前市場通用的生成式AI模型具備普適、跨行業通用、模糊語言的特性，而這難以滿足銀行業對金融專業能力、精準性方面的高要求。因此，如何讓生成式AI模型“說專業的話”“說真話”就成為了銀行業規?；瘧蒙墒紸I的兩個關鍵挑戰。此外，銀行等金融機構對數據安全的高要求也意味著模型的精調和應用都很有可能需在本地進行。

在度小滿數據智能部總經理楊青看來，大模型應用于金融核心領域還面臨行業監管嚴格、GPU算力不足、優質數據缺乏、通用大模型金融能力不足以及場景落地難挑戰。金融本身是一個高合規要求的行業，大模型又是具有顛覆性的新技術，當前對它的風險還沒有完全了解，隨著大模型落地的不斷推進，如何平衡大模型落地收益和潛在合規風險，會是一個越來越突出的問題。

如何解決大模型在金融行業落地應用的這些難題，許冬亮認為每家機構獨立去解決這些問題既不現實，也不經濟，科技公司和金融機構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，或者技術能力強的金融科技公司提供金融行業大模型，具體的金融機構基于這個行業底層模型，用自己的業務數據去做私域的訓練，然后做私有化的部署和應用”。

祝世虎認為，大模型在銀行業的落地路徑將呈現大合作與大創新并舉的局面：底層基礎大模型將由頭部人工智能公司提供、中間會是金融業人工智能公司、上層任務型大模型則由銀行與人工智能公司合作開發。