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(yíng)未來(lái)”為主題的2024數字產(chǎn)業(yè)生態(tài)伙伴大會(huì )，在重慶悅來(lái)國際會(huì )議中心開(kāi)幕。

　　阿里云智能集團副總裁、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，數字金融是五大金融篇章的基礎，當前金融行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展依托于數字化能力之上的金融治理體系建設，需要更加精細化的管理和治理能力。

　　那么，當下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？

　　金融機構需要的是“AI普惠”，即先選擇技術(shù)組合的最靈活的模式，來(lái)快速獲取大模型帶來(lái)的技術(shù)紅利，然后再逐步擴展或深入。這與“最小阻力”的規律異曲同工，能夠讓AI技術(shù)普惠到各種類(lèi)型的金融機構，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+應用場(chǎng)景”深度融合才能讓企業(yè)運營(yíng)的發(fā)動(dòng)機運行起來(lái)。

　　隨著(zhù)人工智能已上升為國家戰略，大模型已經(jīng)成為當前最大的技術(shù)紅利之一。就金融業(yè)來(lái)看，據監管部門(mén)數據，目前中國內地金融業(yè)總資產(chǎn)約490萬(wàn)億元，銀行業(yè)、保險業(yè)規模分列全球第一和第二，是金融強國的關(guān)鍵核心要素之一，這為AI與金融的結合帶來(lái)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)深入到了前中后臺的各個(gè)環(huán)節中。金融大模型在內部提效、價(jià)值創(chuàng )造、乃至價(jià)值變現等多個(gè)方面都對金融機構的價(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(xiāo)等關(guān)鍵金融場(chǎng)景帶來(lái)新的客戶(hù)，帶來(lái)金融機構直接的收入增長(cháng)；在風(fēng)險方面，更加精準地降低風(fēng)險，降低人工成本；在內部運營(yíng)管理方面，大大提升了辦公、研發(fā)等效率。

　　當然，金融機構在享受顯著(zhù)價(jià)值增益的同時(shí)，也將面臨一系列不容忽視的挑戰。這些問(wèn)題不僅關(guān)乎技術(shù)層面的可行性與穩定性，更延伸至合規、安全、倫理等多個(gè)關(guān)鍵維度，對金融企業(yè)的穩健運營(yíng)與長(cháng)期發(fā)展構成潛在考驗。

　　大模型的價(jià)值重塑，需要合力。11月28日，重慶市經(jīng)濟和信息化委員會(huì )主辦的“2024數字產(chǎn)業(yè)生態(tài)伙伴大會(huì )”上，馬上消費發(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構在A(yíng)I領(lǐng)域達成多個(gè)戰略合作。

　　零售金融有高頻次交易、客群規模多、客戶(hù)需求個(gè)性化等特點(diǎn)，是運用數字化具有較高優(yōu)勢的金融領(lǐng)域，大模型為零售金融帶來(lái)了變革的新工具。

　　實(shí)際上，2024年8月，馬上消費發(fā)布了全國首個(gè)零售金融大模型“天鏡”，具備自然語(yǔ)言理解、生成、交互的能力，能夠提升公司的精準營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)服務(wù)以及風(fēng)險管理等方面的能力。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(hù)互動(dòng)方面，馬上消費基于大模型人機互動(dòng)技術(shù)，實(shí)現了用戶(hù)增長(cháng)和精細化經(jīng)營(yíng)。

　　開(kāi)源還是商業(yè)？

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

　　首先，要了解開(kāi)源大模型與商業(yè)大模型的差別。

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

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

　　此外，2022年生效的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規定》算法新規要求，對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(kāi)源大模型沒(méi)有算法備案，這意味著(zhù)開(kāi)源大模型無(wú)法用于對客等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

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

　　這是因為開(kāi)源大模型有自身的特別優(yōu)勢。一是開(kāi)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(kāi)源大模型允許用戶(hù)審查和驗證模型的代碼和架構，不需要支付額外的許可費用；三是開(kāi)源社區的技術(shù)高效協(xié)作能力較強。

　　開(kāi)源大模型降低成本投入門(mén)檻，能夠讓金融機構更快地應用到部分場(chǎng)景。這也是當前金融機構，選擇從開(kāi)源入門(mén)或輔助構建金融大模型體系的原因。

　　例如，某大型銀行采用“商用+開(kāi)源”并行路線(xiàn)，實(shí)現不同參數、不同能力模型的擇優(yōu)調控，滿(mǎn)足金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景復雜多樣化的需求。一些城商行利用開(kāi)源兼容模式，為構建自身的基礎大模型提供強大的基礎。開(kāi)源大模型也被用來(lái)輔助金融大模型的語(yǔ)言訓練等工作。

　　以代碼生成場(chǎng)景為例，當前代碼助手已在國有銀行、城商行等金融機構落地。通過(guò)開(kāi)源的代碼庫集成專(zhuān)用代碼大模型，能夠完成代碼相關(guān)的輔助工作。當前，某國際大型金融機構通過(guò)生成式AI生成的代碼，被開(kāi)發(fā)人員的接受率已經(jīng)達到了40%，開(kāi)發(fā)人員的工作效率得到很大的提高。

　　“大模型的開(kāi)放和開(kāi)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(kāi)源大模型對于金融機構而言，可以說(shuō)是一個(gè)入門(mén)以及兼容模式打造金融大模型體系的主要助益者。

　　然而，開(kāi)源基礎大模型對于開(kāi)發(fā)廠(chǎng)商并沒(méi)有直接的價(jià)值回報，開(kāi)源基模的構建被認為是一項“苦活”。不過(guò)一些技術(shù)廠(chǎng)商作為“探路者”，一直在開(kāi)源大模型這條路上堅持。

　　“開(kāi)源的模型對于阿里來(lái)講一定是一個(gè)會(huì )持續堅持的路線(xiàn)方向。”阿里云智能集團副總裁、新金融行業(yè)總經(jīng)理張翅稱(chēng)。

　　阿里云是國內最早開(kāi)源自研大模型的頭部廠(chǎng)商。2023年8月3日，Qwen-7B&Qwen-7B-Chat開(kāi)源，到今年6月7日，全球性能最強的Qwen2-72B正式開(kāi)源，阿里云通義千問(wèn)開(kāi)源模型的下載量超過(guò)1600萬(wàn)。阿里云也建成了中國規模最大，開(kāi)發(fā)者最活躍的AI社區“魔塔社區”，其模型總量超過(guò)5100個(gè)，用戶(hù)超過(guò)530萬(wàn)。

　　AI普惠新路徑

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

　　“金融機構在大模型應用落地的過(guò)程中，最大的課題是如何在合規的前提下高ROI地落地大模型”張翅稱(chēng)，即如何在合規、成本、效果三者之間平衡。

　　他認為，在云數智融合框架下，金融大模型有三種建設模式。一是靈動(dòng)模式，初步嘗試可以先采用API模式，基于通用基礎大模型和工具鏈快速搭建大模型應用。用戶(hù)僅需關(guān)注模型調用與應用開(kāi)發(fā)，無(wú)需關(guān)注推理平臺和基礎設施；二是敏捷模式，部分垂直業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，通用基礎大模型無(wú)法滿(mǎn)足精準的推理能力，企業(yè)通過(guò)模型開(kāi)發(fā)來(lái)搭建大模型應用；三是超級模式，自行部署任意模型來(lái)滿(mǎn)足較高的靈活度需求，金融機構通過(guò)自行管理負載、調度大規模集群，來(lái)充分發(fā)揮異構芯片資源的算力，同時(shí)實(shí)現自主可控。

　　金融機構可以根據自身的資產(chǎn)規模、業(yè)務(wù)結構、科技投入等不同等的資源稟賦來(lái)按需選擇不同的建設模式，通過(guò)不斷演進(jìn)、不斷調整實(shí)現躍遷。“云上試航、平臺筑基、云數智融合”，阿里云認為，金融機構可以通過(guò)三大發(fā)展階段，逐步落地大模型應用。

　　“過(guò)去大家還在追求從零開(kāi)始訓練一個(gè)全新的領(lǐng)域或企業(yè)專(zhuān)屬大模型，但現在大多數企業(yè)選擇拿一部分數據結合開(kāi)源模型進(jìn)行二次訓練，以微調為主。”張翅稱(chēng)，如果完全依靠自身構建的不同算力的GPU架構體系，成本和時(shí)間投入非常高，通過(guò)上云可以快速實(shí)驗各種模型及業(yè)務(wù)價(jià)值

　　開(kāi)源基模+公共云/金融云+無(wú)敏感數據場(chǎng)景”就是能夠讓金融機構快速獲取大模型紅利的靈動(dòng)模式。

　　金融機構可以先采用靈動(dòng)模式，先關(guān)注模型調用與應用開(kāi)發(fā)，將自身的資源投入到業(yè)務(wù)價(jià)值的實(shí)現上。

　　模型上，借助開(kāi)源基�？焖賹�場(chǎng)景落地可行性和模型效果進(jìn)行驗證。場(chǎng)景上，選擇無(wú)敏感數據的金融場(chǎng)景，避免觸碰數據出域等監管合規紅線(xiàn)。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，能快速給大模型應用的冷啟動(dòng)按需提供算力，通過(guò)“以租替買(mǎi)”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(kāi)源基模+公共云/金融云+無(wú)敏感數據場(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(mǎn)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(kāi)源版模型進(jìn)行場(chǎng)景驗證，使用商業(yè)版模型作為上線(xiàn)保障”，模型采用“從開(kāi)源過(guò)渡到商業(yè)+大/小模型組合+多模態(tài)模型”；再次，平臺/工具采用“開(kāi)源工具+自建+商業(yè)化引入”組合的方式按需、逐步來(lái)建設；最后，場(chǎng)景落地從非敏感數據領(lǐng)域、提升效率的場(chǎng)景，再向降低風(fēng)險、價(jià)值創(chuàng )造和變現的場(chǎng)景擴展。

　　金融大模型多元的構建模式，推動(dòng)了AI大模型普惠。金融機構應該如何抓住機會(huì )？

　　馬上消費從開(kāi)源基模起步，部分場(chǎng)景通過(guò)阿里云開(kāi)源通義大模型+SFT構建了自己的垂直大模型天鏡�；�于海量真實(shí)用戶(hù)數據和模型精調，讓大模型具備專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識、任務(wù)指令等生成能力。

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

　　“以租替買(mǎi)”、“優(yōu)化算力調度”，在算力上，一方面以公共云算力應對業(yè)務(wù)峰值流量，一方面則利用阿里云萬(wàn)卡智算集群算力調度優(yōu)化的經(jīng)驗，支撐更大的業(yè)務(wù)規模。未來(lái)，阿里云還將為其提供本地異構芯片算力，以滿(mǎn)足本地訓練推理的大顯存、高性能、高性?xún)r(jià)比等各種需求。

　　值得關(guān)注的是，馬上消費與阿里云的合作是“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(xiāo)獲客、風(fēng)險審批，客戶(hù)運營(yíng)、客戶(hù)服務(wù)、安全合規、資產(chǎn)管理這六個(gè)零售金融最典型的場(chǎng)景，以模型和數據驅動(dòng)業(yè)務(wù)，能夠為金融機構提供解決方案。

　　AI普惠促進(jìn)金融機構抓住技術(shù)紅利的同時(shí)，也將在組織架構、運營(yíng)模式等方面推進(jìn)金融機構的深度變革。我們期待乘著(zhù)AI大模型新的浪潮，數字金融能夠前行一大步。（來(lái)源：輕金融）

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