2022年ChatGPT横空出世，有如平地惊雷，科技由此进入大模型应用时代。
现代科技二百余年，波澜壮阔，熠熠生辉，而每一次技术革命，都会产生价值中心的转移。见证了ChatGPT惊人的创造力之后，AI大模型商业化落地与价值重构的想象空间被无限放大，一股全行业的人工智能热由此启幕。
其中，金融机构被视为大模型最有前景的落地场景之一。进入2024年，金融行业试水大模型应用一年有余，在数字技术和数据要素的双重驱动下，金融机构开始从基础设施架构、技术路线、数据生态、业务场景等多方面自我重构。
这个转型过程中，涌现出一批勇立潮头的弄潮儿，蚂蚁集团、平安集团、中国工商银行、中国建设银行、中国银行、马上消费、微众银行、中国农业银行等走在了世界的前列。
作为其中的优秀代表，马上消费于2023年8月底上线了自主研发的「天镜」大模型，成为全国零售金融领域发布的首个大模型，其还获得IEEE SA（电气电子工程师学会标准协会）批准主导金融大模型技术国际标准的编制，前瞻布局和谋划全球大模型治理。
如同硬币的两面，揭开金融大模型竞技场的一角，亦充满挑战。马上消费人工智能研究院院长陆全认为，更高程度的人工智能会带来一些新的风险。
不过，这并不是金融大模型成长路劲上的主要方面，众多金融机构继续围绕应用场景、技术迭代、共生治理在探索。
01
大模型：百家争鸣
金融机构参与大模型应用的初衷是什么？
其实，技术赋能金融机构的效果无非四个方面：营收的增长、更好的安全、更低的成本、员工效率的提高。陆全认为，技术最容易做到的是提高员工的效率，而企业最关注营收是否增加。去年马上消费已在营销场景全面使用大模型，在电话销售方面实现了营收的巨大增长。
或许各家机构的想法并不相同，但行动却高度一致。
据公开报道不完全统计，自ChatGPT问世以来，国内互联网企业、传统金融机构及金融科技企业争相在AI布局中抢位，「百模大战」如火如荼，AI与金融的结合也日益深化。
2023年5月，由360数科更名而来的奇富科技宣布推出金融行业通用大模型奇富GPT，号称「国内首个金融行业通用大模型」。同月，度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型「轩辕」，集中文、金融、开源特色于一身。
2023年6月，恒生电子发布了金融大模型LightGPT，并进行升级，形成「LightGPT+WarrenQ+光子」体系；2023年9月，腾讯混元大模型和蚂蚁金融大模型相继正式亮相；2023年11月，幻方量化旗下DeepSeek推出DeepSeek LLM 67Bt，相较于其他金融模型拥有更突出的推理、数学、编程等能力。
2024年开年之初，同花顺和东方财富分别推出问财HithinkGPT和妙想金融大模型……
四处开花的中国金融大数据，取得了长足的进步。知名科技杂志【麻省理工科技评论】总结道，中国的金融大模型正沿着「通用-行业-领域」的垂直化路径不断演化，金融机构充分把握大模型技术扩散效益，加速新一轮 AI 应用创新竞赛，形成了「核心圈层-次核心圈层-应用示范圈层」的多圈层智能金融布局。
图源：【麻省理工科技评论】
根据专利检索系统 Patentics 数据，全球金融业大模型专利申请公开量 TOP20 排名中，中国有 12 家金融机构上榜，包括蚂蚁集团、平安集团、中国工商银行、中国建设银行、中国银行、马上消费金融、微众银行、中国农业银行、阳光保险、招商银行、浦发银行、中信银行，占据优势。
从位势看，中国金融机构大模型创新全球领先，主动布局自研大模型，例如，蚂蚁金融大模型（AntFinGLM，蚂蚁集团）、阳光正言 GPT 大模型（阳光保险）、零售金融大模型「天镜」（马上消费金融）。
金融领域的大模型创新，正深刻影响着金融机构的全要素生产率（TFP），为其带来前所未有的发展机遇。放眼世界，我们正处于全球秩序重塑与地缘政治博弈交织的复杂局势下，中国金融机构前瞻谋划和深度参与大模型数字科技创新，也有助于提升中国在全球数字金融和科技金融领域的影响力与话语权。
02
实践样本
如上所述，马上消费的大模型专利数量，以及零售金融大模型天镜的创新性，在同行中都占据优势，它是如何做到的？
马上消费有关负责人介绍，该公司是一家技术驱动的数字金融机构。之所以被定义为「数字」，一是因为其所有业务都是线上化数字，二是数字科技人才在这家公司里面有超过2500人，占比是超过70%。
马上消费具有非常强的自主创新能力，无论从专利数，还是跨国商业review 评定，连续几年位居国内金融行业前十。
2023年 8 月，马上消费突破可信与安全两大核心难题、自主研发的「天镜」大模型正式上线，成为全国零售金融领域发布的首个大模型。这个覆盖了客服、营销、风控等各个场景的零售金融大模型。
对于金融行业来说，金融领域智能客服场景的应用丰富且复杂，涉及到贷前、贷后等复杂问题。在实际的场景应用中，智能客服「听不懂人话」「答非所问」等问题屡见不鲜，在社交平台上频频被吐槽。随着大模型的应用，智能客服「答非所问」的不智能表现得以改变。
据陆全介绍，当时天镜大模型最主要的落地场景是营销，现在每天拨打数百万通电话的智能机器人，已经全部实现了大模型端到端的驱动。跟原来传统的智能电话，或者营销机器人相比，效能提高了 30% 以上。
马上消费相关负责人表示，目前，天镜已经应用到智能语音助手、辅助人工坐席决策等多个环节，其具备超强的语言理解、数据分析、自主学习和智能推理能力，在客户服务过程中可以支持自然语言多轮交互服务，打破传统的对话流程配置模式，可以直接提供针对用户提问的差异化话术，具备生成端到端的对话能力，即便是在处理贷后等复杂场景中，也能准确地识别用户意图，提升客户服务效率和用户体验。
不止十营销的效能，陆全认为，在用户的交流沟通方面，大模型的理解和交互能力也比原来有很大的飞跃。他举例说，比如在拨打电话时用户正在开车，大模型会考虑到用户的驾驶安全，主动地把营销电话挂掉，更好地去帮助公司与用户建立良好关系。
至于其中的隐私或者个人信息问题，陆全表示，现有的一些信息安全的技术，比如说加密或者说隐私计算，肯定会在个人信息保护上加以运用。
据悉，马上消费的智能客服比人工坐席给出相应更「智能」地回复，意图识别率达90%，自助解决率已经达到了91%、用户好评率提升23%。
随着「天镜」大模型在金融消费领域的逐渐崭露头角，马上消费成为了国内布局金融大模型的标杆性企业。去年9月19日，国内首个金融行业大模型标准正式发布，马上消费参与了这一标准的共同编制。11月，作为国内金融大模型的前驱者，马上消费又受邀参与制定了全球首个金融风控大模型国际标准。
03
趋势与治理
大模型于金融领域应用实践一年有余，其展现的非凡效率与创造力令人惊叹，未来发展前景也被寄予厚望。
业内有观点认为，在金融业这个垂直行业，AI大模型目前所展现出的价值主要集中在边际改善上。金融是标准化、最严谨的行业，我们对大模型的期待不妨向那些长期没有解决的业务环节进行探索，可能会带来更大的惊喜。
中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民，去年服贸会期间曾表示，大模型与图计算相结合，或是在金融领域落地应用的有效途径。
东吴证券分析师胡翔、武欣姝曾撰文指出，伴随着金融大模型应用的不断深化和拓展，当下金融大模型已经不局限于文本生成和虚拟客服等领域，而是开始广泛应用于金融资讯发布、产品介绍内容创作等。展望未来，随着更多的金融大模型陆续落地，将采用更加精细化处理行业细分场景，同时孕育出新的应用场景，为传统业务注入新活力，也为金融领域带来新的业务机会。
马上消费科技创新发展部总经理赫建营去年11月在公开场合发言时表示，未来金融领域大模型的竞争格局将加速演进，围绕场景金融将呈现三大能力方向，分别是GPT功能私有化、LLM（大语言模型）深层个性化以及合规安全的科学决策。
然而，技术是一把双刃剑，大模型在金融领域的应用也是如此。随着AI 技术的快速发展， AI 共生治理也面临着挑战。
国家金融与发展实验室副主任杨涛此前接受采访时认为，金融大模型面临的调整主要集中在4个方面，即数据安全、算力问题、风险管控问题、监管与政策问题。
面对这些挑战，未来AI 共生治理将会有一些新的发展和趋势变化。陆全认为，首先是对于数据质量和数量的加强，尤其是在合规治理方面。我们现在正在做的，就是在数据的合成方面去做更好的数据训练。
其次，从更长远来看，需要给智能体一个它能够去执行的价值观，让它在这个价值观或者指引下自己去做一些事情。这是未来的一个方向，目前距此还有比较大的差距。
未来的人工智能治理，一定是要有共生和合作的，建立一个共同参与的生态。
马上消费在这方面做了很多的尝试，一个是基础的自治，第二是制度的规范，第三就是标准。据悉，由马上消费牵头编制的IEEE国际标准P3826【Standard for Technical Requirements for Large Language Models for Finance】(金融大语言模型技术要求标准)获批立项，该标准是我国在金融大模型技术领域主导编制的首个IEEE国际技术标准。同时，IEEE SA 批准成立金融大模型工作组，由Nature子刊编委、马上消费人工智能研究院邓伟洪教授担任负责人。
麻省理工科技评论在【洞见中国数字优势新格局，全球金融机构大模型创新成果】一文中，在阐述面向未来探索大模型生态合力时，也提到要面向网络效应和规模经济，有序普及标准化行动准则与技术扩散。「金融大模型的标准化不仅能够有效整合资源，利用网络效应和规模经济，加速技术的普及与应用，还能确保金融体系的稳健运行。」
标准对金融领域大模型生态的制衡和共生非常重要，它从底层对大模型的根本治理做了一个很好的框架，大家共同在这个标准框架下去做事情，就会更加有体系，合作各方之间也会有更好协议和交流。
