金融“AI普惠”：最小阻力，最大紅利！

　　11月28日，以“打造新生態(tài)、合作贏未來”為主題的2024數(shù)字產(chǎn)業(yè)生態(tài)伙伴大會(huì)，在重慶悅來國(guó)際會(huì)議中心開幕。

　　阿里云智能集團(tuán)副總裁、新金融行業(yè)總經(jīng)理張翅出席了大會(huì)，并發(fā)表了題為“云數(shù)智融合，激發(fā)新質(zhì)生產(chǎn)力”的演講。在演講中張翅表示，數(shù)字金融是五大金融篇章的基礎(chǔ)，當(dāng)前金融行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展依托于數(shù)字化能力之上的金融治理體系建設(shè)，需要更加精細(xì)化的管理和治理能力。

　　那么，當(dāng)下AI大模型技術(shù)發(fā)展日新月異，大模型爆發(fā)的“最小阻力”路徑在何方？

　　金融機(jī)構(gòu)需要的是“AI普惠”，即先選擇技術(shù)組合的最靈活的模式，來快速獲取大模型帶來的技術(shù)紅利，然后再逐步擴(kuò)展或深入。這與“最小阻力”的規(guī)律異曲同工，能夠讓AI技術(shù)普惠到各種類型的金融機(jī)構(gòu)，提升新質(zhì)生產(chǎn)力。

　　金融大模型重塑價(jià)值鏈

　　如果把大模型比喻成一種新型的能源，那么只有“大模型+應(yīng)用場(chǎng)景”深度融合才能讓企業(yè)運(yùn)營(yíng)的發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行起來。

　　隨著人工智能已上升為國(guó)家戰(zhàn)略，大模型已經(jīng)成為當(dāng)前最大的技術(shù)紅利之一。就金融業(yè)來看，據(jù)監(jiān)管部門數(shù)據(jù)，目前中國(guó)內(nèi)地金融業(yè)總資產(chǎn)約490萬億元，銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)規(guī)模分列全球第一和第二，是金融強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵核心要素之一，這為AI與金融的結(jié)合帶來了更大的想象空間。

　　從大模型在金融行業(yè)的落地場(chǎng)景看，已經(jīng)深入到了前中后臺(tái)的各個(gè)環(huán)節(jié)中。金融大模型在內(nèi)部提效、價(jià)值創(chuàng)造、乃至價(jià)值變現(xiàn)等多個(gè)方面都對(duì)金融機(jī)構(gòu)的價(jià)值鏈進(jìn)行重塑。

　　在價(jià)值創(chuàng)造方面，金融大模型用于營(yíng)銷等關(guān)鍵金融場(chǎng)景帶來新的客戶，帶來金融機(jī)構(gòu)直接的收入增長(zhǎng)；在風(fēng)險(xiǎn)方面，更加精準(zhǔn)地降低風(fēng)險(xiǎn)，降低人工成本；在內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理方面，大大提升了辦公、研發(fā)等效率。

　　當(dāng)然，金融機(jī)構(gòu)在享受顯著價(jià)值增益的同時(shí)，也將面臨一系列不容忽視的挑戰(zhàn)。這些問題不僅關(guān)乎技術(shù)層面的可行性與穩(wěn)定性，更延伸至合規(guī)、安全、倫理等多個(gè)關(guān)鍵維度，對(duì)金融企業(yè)的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)與長(zhǎng)期發(fā)展構(gòu)成潛在考驗(yàn)。

　　大模型的價(jià)值重塑，需要合力。11月28日，重慶市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)主辦的“2024數(shù)字產(chǎn)業(yè)生態(tài)伙伴大會(huì)”上，馬上消費(fèi)發(fā)布了創(chuàng)新產(chǎn)品天鏡大模型2.0，并與阿里云等多家機(jī)構(gòu)在AI領(lǐng)域達(dá)成多個(gè)戰(zhàn)略合作。

　　零售金融有高頻次交易、客群規(guī)模多、客戶需求個(gè)性化等特點(diǎn)，是運(yùn)用數(shù)字化具有較高優(yōu)勢(shì)的金融領(lǐng)域，大模型為零售金融帶來了變革的新工具。

　　實(shí)際上，2024年8月，馬上消費(fèi)發(fā)布了全國(guó)首個(gè)零售金融大模型“天鏡”，具備自然語言理解、生成、交互的能力，能夠提升公司的精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶服務(wù)以及風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的能力。大模型技術(shù)正提升零售金融的服務(wù)能力。例如，在與用戶互動(dòng)方面，馬上消費(fèi)基于大模型人機(jī)互動(dòng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了用戶增長(zhǎng)和精細(xì)化經(jīng)營(yíng)。

　　開源還是商業(yè)？

　　自建大模型是選開源還是商業(yè)？這是當(dāng)下市場(chǎng)聚焦的行業(yè)之爭(zhēng)。

　　首先，要了解開源大模型與商業(yè)大模型的差別。

　　商業(yè)大模型相比開源大模型迭代更快、并且支持升級(jí)以及可以定制版本。安全性上，商業(yè)大模型一樣提供定期更新、bug修復(fù)以及新功能推送等。

　　開源大模型，無法在技術(shù)上提供全局能力的支持，開源版本有限，難以為金融機(jī)構(gòu)提供深度的定制。不包含商業(yè)產(chǎn)品中的安全和穩(wěn)定性，文檔和易用性支持較弱，模型升級(jí)迭代周期一般6-12個(gè)月，業(yè)務(wù)集成應(yīng)用的時(shí)間會(huì)更長(zhǎng)。

　　此外，2022年生效的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》算法新規(guī)要求，對(duì)具有輿論屬性或者社會(huì)動(dòng)員能力的算法推薦服務(wù)提供者提出了算法備案的要求。商業(yè)大模型已經(jīng)完成算法備案，而開源大模型沒有算法備案，這意味著開源大模型無法用于對(duì)客等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

　　無論在技術(shù)支持、安全性以及迭代速度以及核心業(yè)務(wù)應(yīng)用上，開源大模型似乎都難以媲美商業(yè)大模型。那么金融機(jī)構(gòu)的金融大模型構(gòu)建為什么還要將開源大模型納入考慮之中呢？

　　這是因?yàn)殚_源大模型有自身的特別優(yōu)勢(shì)。一是開源大模型與商業(yè)大模型所用的大模型本身是一樣的，只是版本不是最新的；二是開源大模型允許用戶審查和驗(yàn)證模型的代碼和架構(gòu)，不需要支付額外的許可費(fèi)用；三是開源社區(qū)的技術(shù)高效協(xié)作能力較強(qiáng)。

　　開源大模型降低成本投入門檻，能夠讓金融機(jī)構(gòu)更快地應(yīng)用到部分場(chǎng)景。這也是當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)，選擇從開源入門或輔助構(gòu)建金融大模型體系的原因。

　　例如，某大型銀行采用“商用+開源”并行路線，實(shí)現(xiàn)不同參數(shù)、不同能力模型的擇優(yōu)調(diào)控，滿足金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景復(fù)雜多樣化的需求。一些城商行利用開源兼容模式，為構(gòu)建自身的基礎(chǔ)大模型提供強(qiáng)大的基礎(chǔ)。開源大模型也被用來輔助金融大模型的語言訓(xùn)練等工作。

　　以代碼生成場(chǎng)景為例，當(dāng)前代碼助手已在國(guó)有銀行、城商行等金融機(jī)構(gòu)落地。通過開源的代碼庫(kù)集成專用代碼大模型，能夠完成代碼相關(guān)的輔助工作。當(dāng)前，某國(guó)際大型金融機(jī)構(gòu)通過生成式AI生成的代碼，被開發(fā)人員的接受率已經(jīng)達(dá)到了40%，開發(fā)人員的工作效率得到很大的提高。

　　“大模型的開放和開源是促進(jìn)AI技術(shù)發(fā)展和商業(yè)落地的重要手段”，IDC指出。開源大模型對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，可以說是一個(gè)入門以及兼容模式打造金融大模型體系的主要助益者。

　　然而，開源基礎(chǔ)大模型對(duì)于開發(fā)廠商并沒有直接的價(jià)值回報(bào)，開源基模的構(gòu)建被認(rèn)為是一項(xiàng)“苦活”。不過一些技術(shù)廠商作為“探路者”，一直在開源大模型這條路上堅(jiān)持。

　　“開源的模型對(duì)于阿里來講一定是一個(gè)會(huì)持續(xù)堅(jiān)持的路線方向。”阿里云智能集團(tuán)副總裁、新金融行業(yè)總經(jīng)理張翅稱。

　　阿里云是國(guó)內(nèi)最早開源自研大模型的頭部廠商。2023年8月3日，Qwen-7B&Qwen-7B-Chat開源，到今年6月7日，全球性能最強(qiáng)的Qwen2-72B正式開源，阿里云通義千問開源模型的下載量超過1600萬。阿里云也建成了中國(guó)規(guī)模最大，開發(fā)者最活躍的AI社區(qū)“魔塔社區(qū)”，其模型總量超過5100個(gè)，用戶超過530萬。

　　AI普惠新路徑

　　大模型的開源給AI帶來更大的發(fā)展空間，也給AI普惠帶來了新的路徑。

　　“金融機(jī)構(gòu)在大模型應(yīng)用落地的過程中，最大的課題是如何在合規(guī)的前提下高ROI地落地大模型”張翅稱，即如何在合規(guī)、成本、效果三者之間平衡。

　　他認(rèn)為，在云數(shù)智融合框架下，金融大模型有三種建設(shè)模式。一是靈動(dòng)模式，初步嘗試可以先采用API模式，基于通用基礎(chǔ)大模型和工具鏈快速搭建大模型應(yīng)用。用戶僅需關(guān)注模型調(diào)用與應(yīng)用開發(fā)，無需關(guān)注推理平臺(tái)和基礎(chǔ)設(shè)施；二是敏捷模式，部分垂直業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，通用基礎(chǔ)大模型無法滿足精準(zhǔn)的推理能力，企業(yè)通過模型開發(fā)來搭建大模型應(yīng)用；三是超級(jí)模式，自行部署任意模型來滿足較高的靈活度需求，金融機(jī)構(gòu)通過自行管理負(fù)載、調(diào)度大規(guī)模集群，來充分發(fā)揮異構(gòu)芯片資源的算力，同時(shí)實(shí)現(xiàn)自主可控。

　　金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)自身的資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、科技投入等不同等的資源稟賦來按需選擇不同的建設(shè)模式，通過不斷演進(jìn)、不斷調(diào)整實(shí)現(xiàn)躍遷。“云上試航、平臺(tái)筑基、云數(shù)智融合”，阿里云認(rèn)為，金融機(jī)構(gòu)可以通過三大發(fā)展階段，逐步落地大模型應(yīng)用。

　　“過去大家還在追求從零開始訓(xùn)練一個(gè)全新的領(lǐng)域或企業(yè)專屬大模型，但現(xiàn)在大多數(shù)企業(yè)選擇拿一部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合開源模型進(jìn)行二次訓(xùn)練，以微調(diào)為主。”張翅稱，如果完全依靠自身構(gòu)建的不同算力的GPU架構(gòu)體系，成本和時(shí)間投入非常高，通過上云可以快速實(shí)驗(yàn)各種模型及業(yè)務(wù)價(jià)值

　　開源基模+公共云/金融云+無敏感數(shù)據(jù)場(chǎng)景”就是能夠讓金融機(jī)構(gòu)快速獲取大模型紅利的靈動(dòng)模式。

　　金融機(jī)構(gòu)可以先采用靈動(dòng)模式，先關(guān)注模型調(diào)用與應(yīng)用開發(fā)，將自身的資源投入到業(yè)務(wù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)上。

　　模型上，借助開源基�？焖賹�(duì)場(chǎng)景落地可行性和模型效果進(jìn)行驗(yàn)證。場(chǎng)景上，選擇無敏感數(shù)據(jù)的金融場(chǎng)景，避免觸碰數(shù)據(jù)出域等監(jiān)管合規(guī)紅線。工具上，按需選擇場(chǎng)景所需的技術(shù)工具組合。算力上，基于公共云或，能快速給大模型應(yīng)用的冷啟動(dòng)按需提供算力，通過“以租替買”的算力租賃模式。

　　金融大模型其更深度的價(jià)值創(chuàng)造在于在核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域落地。“開源基模+公共云/金融云+無敏感數(shù)據(jù)場(chǎng)景”的路徑需要進(jìn)一步演進(jìn)。

　　金融大模型有理想的超極模式。首先，算力采用“公共云+金融云+私有化”組合的方式形成多算力布局，以滿足不同安全要求的場(chǎng)景采用不同的算力模式；其次“借助開源版模型進(jìn)行場(chǎng)景驗(yàn)證，使用商業(yè)版模型作為上線保障”，模型采用“從開源過渡到商業(yè)+大/小模型組合+多模態(tài)模型”；再次，平臺(tái)/工具采用“開源工具+自建+商業(yè)化引入”組合的方式按需、逐步來建設(shè)；最后，場(chǎng)景落地從非敏感數(shù)據(jù)領(lǐng)域、提升效率的場(chǎng)景，再向降低風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)值創(chuàng)造和變現(xiàn)的場(chǎng)景擴(kuò)展。

　　金融大模型多元的構(gòu)建模式，推動(dòng)了AI大模型普惠。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該如何抓住機(jī)會(huì)？

　　馬上消費(fèi)從開源基模起步，部分場(chǎng)景通過阿里云開源通義大模型+SFT構(gòu)建了自己的垂直大模型天鏡�；�于海量真實(shí)用戶數(shù)據(jù)和模型精調(diào)，讓大模型具備專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)、任務(wù)指令等生成能力。

　　在此次會(huì)議上，馬上消費(fèi)與阿里云簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，將在AI大模型領(lǐng)域進(jìn)行更加深度的合作。

　　“以租替買”、“優(yōu)化算力調(diào)度”，在算力上，一方面以公共云算力應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)峰值流量，一方面則利用阿里云萬卡智算集群算力調(diào)度優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn)，支撐更大的業(yè)務(wù)規(guī)模。未來，阿里云還將為其提供本地異構(gòu)芯片算力，以滿足本地訓(xùn)練推理的大顯存、高性能、高性價(jià)比等各種需求。

　　值得關(guān)注的是，馬上消費(fèi)與阿里云的合作是“場(chǎng)景+技術(shù)”生態(tài)圈全量合作模式。天鏡大模型涵蓋了營(yíng)銷獲客、風(fēng)險(xiǎn)審批，客戶運(yùn)營(yíng)、客戶服務(wù)、安全合規(guī)、資產(chǎn)管理這六個(gè)零售金融最典型的場(chǎng)景，以模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)提供解決方案。

　　AI普惠促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)抓住技術(shù)紅利的同時(shí)，也將在組織架構(gòu)、運(yùn)營(yíng)模式等方面推進(jìn)金融機(jī)構(gòu)的深度變革。我們期待乘著AI大模型新的浪潮，數(shù)字金融能夠前行一大步。（來源：輕金融）