2022年ChatGPT橫空出世，有如平地驚雷，科技由此進入大模型套用時代。
現代科技二百余年，波瀾壯闊，熠熠生輝，而每一次技術革命，都會產生價值中心的轉移。見證了ChatGPT驚人的創造力之後，AI大模型商業化落地與價值重構的想象空間被無限放大，一股全行業的人工智慧熱由此啟幕。
其中，金融機構被視為大模型最有前景的落地場景之一。進入2024年，金融行業試水大模型套用一年有余，在數位技術和數據要素的雙重驅動下，金融機構開始從基礎設施架構、技術路線、數據生態、業務場景等多方面自我重構。
這個轉型過程中，湧現出一批勇立潮頭的弄潮兒，螞蟻集團、平安集團、中國工商銀行、中國建設銀行、中國銀行、馬上消費、微眾銀行、中國農業銀行等走在了世界的前列。
作為其中的優秀代表，馬上消費於2023年8月底上線了自主研發的「天鏡」大模型，成為全國零售金融領域釋出的第一個大模型，其還獲得IEEE SA（電氣電子工程師學會標準協會）批準主導金融大模型技術國際標準的編制，前瞻布局和謀劃全球大模型治理。
如同硬幣的兩面，揭開金融大模型競技場的一角，亦充滿挑戰。馬上消費人工智慧研究院院長陸全認為，更高程度的人工智慧會帶來一些新的風險。
不過，這並不是金融大模型成長路勁上的主要方面，眾多金融機構繼續圍繞套用場景、技術叠代、共生治理在探索。
01
大模型：百家爭鳴
金融機構參與大模型套用的初衷是什麽？
其實，技術賦能金融機構的效果無非四個方面：營收的增長、更好的安全、更低的成本、員工效率的提高。陸全認為，技術最容易做到的是提高員工的效率，而企業最關註營收是否增加。去年馬上消費已在行銷場景全面使用大模型，在電話銷售方面實作了營收的巨大增長。
或許各家機構的想法並不相同，但行動卻高度一致。
據公開報道不完全統計，自ChatGPT問世以來，國內互聯網企業、傳統金融機構及金融科技企業爭相在AI布局中搶位，「百模大戰」如火如荼，AI與金融的結合也日益深化。
2023年5月，由360數科更名而來的奇富科技宣布推出金融行業通用大模型奇富GPT，號稱「國內第一個金融行業通用大模型」。同月，度小滿推出國內第一個千億級中文金融大模型「軒轅」，集中文、金融、開源特色於一身。
2023年6月，恒生電子釋出了金融大模型LightGPT，並進行升級，形成「LightGPT+WarrenQ+光子」體系；2023年9月，騰訊混元大模型和螞蟻金融大模型相繼正式亮相；2023年11月，幻方量化旗下DeepSeek推出DeepSeek LLM 67Bt，相較於其他金融模型擁有更突出的推理、數學、編程等能力。
2024年開年之初，同花順和東方財富分別推出問財HithinkGPT和妙想金融大模型……
四處開花的中國金融大數據，取得了長足的進步。知名科技雜誌【麻省理工科技評論】總結道，中國的金融大模型正沿著「通用-行業-領域」的垂直化路徑不斷演化，金融機構充分把握大模型技術擴散效益，加速新一輪 AI 套用創新競賽，形成了「核心圈層-次核心圈層-套用示範圈層」的多圈層智慧金融布局。
圖源：【麻省理工科技評論】
根據專利檢索系統 Patentics 數據，全球金融業大模型專利申請公開量 TOP20 排名中，中國有 12 家金融機構上榜，包括螞蟻集團、平安集團、中國工商銀行、中國建設銀行、中國銀行、馬上消費金融、微眾銀行、中國農業銀行、陽光保險、招商銀行、浦發銀行、中信銀行，占據優勢。
從位勢看，中國金融機構大模型創新全球領先，主動布局自研大模型，例如，螞蟻金融大模型（AntFinGLM，螞蟻集團）、陽光正言 GPT 大模型（陽光保險）、零售金融大模型「天鏡」（馬上消費金融）。
金融領域的大模型創新，正深刻影響著金融機構的全要素生產率（TFP），為其帶來前所未有的發展機遇。放眼世界，我們正處於全球秩序重塑與地緣政治賽局交織的復雜局勢下，中國金融機構前瞻謀劃和深度參與大模型數位科技創新，也有助於提升中國在全球數位金融和科技金融領域的影響力與話語權。
02
實踐樣本
如上所述，馬上消費的大模型專利數量，以及零售金融大模型天鏡的創新性，在同行中都占據優勢，它是如何做到的？
馬上消費有關負責人介紹，該公司是一家技術驅動的數位金融機構。之所以被定義為「數位」，一是因為其所有業務都是線上化數位，二是數位科技人才在這家公司裏面有超過2500人，占比是超過70%。
馬上消費具有非常強的自主創新能力，無論從專利數，還是跨國商業review 評定，連續幾年位居國內金融行業前十。
2023年 8 月，馬上消費突破可信與安全兩大核心難題、自主研發的「天鏡」大模型正式上線，成為全國零售金融領域釋出的第一個大模型。這個覆蓋了客服、行銷、風控等各個場景的零售金融大模型。
對於金融行業來說，金融領域智慧客服場景的套用豐富且復雜，涉及到貸前、貸後等復雜問題。在實際的場景套用中，智慧客服「聽不懂人話」「答非所問」等問題屢見不鮮，在社交平台上頻頻被吐槽。隨著大模型的套用，智慧客服「答非所問」的不智慧表現得以改變。
據陸全介紹，當時天鏡大模型最主要的落地場景是行銷，現在每天撥打數百萬通電話的智慧機器人，已經全部實作了大模型端到端的驅動。跟原來傳統的智慧電話，或者行銷機器人相比，效能提高了 30% 以上。
馬上消費相關負責人表示，目前，天鏡已經套用到智慧語音助手、輔助人工坐席決策等多個環節，其具備超強的語言理解、數據分析、自主學習和智慧推理能力，在客戶服務過程中可以支持自然語言多輪互動服務，打破傳統的對話流程配置模式，可以直接提供針對使用者提問的差異化話術，具備生成端到端的對話能力，即便是在處理貸後等復雜場景中，也能準確地辨識使用者意圖，提升客戶服務效率和使用者體驗。
不止十行銷的效能，陸全認為，在使用者的交流溝通方面，大模型的理解和互動能力也比原來有很大的飛躍。他舉例說，比如在撥打電話時使用者正在開車，大模型會考慮到使用者的駕駛安全，主動地把行銷電話掛掉，更好地去幫助公司與使用者建立良好關系。
至於其中的私密或者個人資訊問題，陸全表示，現有的一些資訊保安的技術，比如說加密或者說私密計算，肯定會在個人資訊保護上加以運用。
據悉，馬上消費的智慧客服比人工坐席給出相應更「智慧」地回復，意圖辨識率達90%，自助解決率已經達到了91%、使用者好評率提升23%。
隨著「天鏡」大模型在金融消費領域的逐漸嶄露頭角，馬上消費成為了國內布局金融大模型的標桿性企業。去年9月19日，國內第一個金融行業大模型標準正式釋出，馬上消費參與了這一標準的共同編制。11月，作為國內金融大模型的前驅者，馬上消費又受邀參與制定了全球第一個金融風控大模型國際標準。
03
趨勢與治理
大模型於金融領域套用實踐一年有余，其展現的非凡效率與創造力令人驚嘆，未來發展前景也被寄予厚望。
業內有觀點認為，在金融業這個垂直行業，AI大模型目前所展現出的價值主要集中在邊際改善上。金融是標準化、最嚴謹的行業，我們對大模型的期待不妨向那些長期沒有解決的業務環節進行探索，可能會帶來更大的驚喜。
中國工程院院士、清華大學電腦系教授鄭緯民，去年服貿會期間曾表示，大模型與圖計算相結合，或是在金融領域落地套用的有效途徑。
東吳證券分析師胡翔、武欣姝曾撰文指出，伴隨著金融大模型套用的不斷深化和拓展，當下金融大模型已經不局限於文本生成和虛擬客服等領域，而是開始廣泛套用於金融資訊釋出、產品介紹內容創作等。展望未來，隨著更多的金融大模型陸續落地，將采用更加精細化處理行業細分場景，同時孕育出新的套用場景，為傳統業務註入新活力，也為金融領域帶來新的業務機會。
馬上消費科技創新發展部總經理赫建營去年11月在公開場合發言時表示，未來金融領域大模型的競爭格局將加速演進，圍繞場景金融將呈現三大能力方向，分別是GPT功能私有化、LLM（大語言模型）深層個人化以及合規安全的科學決策。
然而，技術是一把雙刃劍，大模型在金融領域的套用也是如此。隨著AI 技術的快速發展， AI 共生治理也面臨著挑戰。
國家金融與發展實驗室副主任楊濤此前接受采訪時認為，金融大模型面臨的調整主要集中在4個方面，即數據安全、算力問題、風險管控問題、監管與政策問題。
面對這些挑戰，未來AI 共生治理將會有一些新的發展和趨勢變化。陸全認為，首先是對於數據品質和數量的加強，尤其是在合規治理方面。我們現在正在做的，就是在數據的合成方面去做更好的數據訓練。
其次，從更長遠來看，需要給智慧體一個它能夠去執行的價值觀，讓它在這個價值觀或者指引下自己去做一些事情。這是未來的一個方向，目前距此還有比較大的差距。
未來的人工智慧治理，一定是要有共生和合作的，建立一個共同參與的生態。
馬上消費在這方面做了很多的嘗試，一個是基礎的自治，第二是制度的規範，第三就是標準。據悉，由馬上消費牽頭編制的IEEE國際標準P3826【Standard for Technical Requirements for Large Language Models for Finance】(金融大語言模型技術要求標準)獲批立項，該標準是中國在金融大模型技術領域主導編制的第一個IEEE國際技術標準。同時，IEEE SA 批準成立金融大模型工作群組，由Nature子刊編委、馬上消費人工智慧研究院鄧偉洪教授擔任負責人。
麻省理工科技評論在【洞見中國數位優勢新格局，全球金融機構大模型創新成果】一文中，在闡述面向未來探索大模型生態合力時，也提到要面向網路效應和規模經濟，有序普及標準化行動準則與技術擴散。「金融大模型的標準化不僅能夠有效整合資源，利用網路效應和規模經濟，加速技術的普及與套用，還能確保金融體系的穩健執行。」
標準對金融領域大模型生態的制衡和共生非常重要，它從底層對大模型的根本治理做了一個很好的框架，大家共同在這個標準框架下去做事情，就會更加有體系，合作各方之間也會有更好協定和交流。
