金融大模型蓄势待发
2023年8月31日，百度“文心一言”、商汤科技“商量SenseChat”、智谱AI“智谱清言”等首批国产大模型产品正式面向公众开放服务。
当通用大模型已在正式落地，金融核心领域离大模型应用还有多远？
目前度小满、恒生电子、马上消费金融等公司已先后发布金融大模型，蚂蚁集团有望在今年的外滩大会上发布大模型。在银行领域中，农行已率先推出ChatABC，并不断迭代升级；工行、交行、招行、平安银行、兴业银行等多家银行已披露其在大模型领域的探索及应用。
“大模型让机器具有了常识，懂得了逻辑，学会了创作，让人和机器能以更自然的方式互动，通过与周边工具的结合，大模型已经具有了通用人工智能的雏形，在营销、电商和内容等许多领域已经形成了生产力”。度小满CTO许冬亮认为，金融行业是高价值行业，数字化基础好、高度依赖数据和技术，是大模型落地的高潜场景。但是，金融作为一个强监管且对精准性、可控性要求很高的行业，通用大模型在金融核心领域应用上还面临诸多挑战。
8月28日，中国工程院院士倪光南在金融大模型发展论坛暨马上消费金融大模型发布会上表示，金融行业的人工智能应用要求高、场景丰富，是大模型技术和算法突破的沃土。
今年5月份，度小满开源了国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕”，开源以来已经有上百家金融机构申请试用。
6月28日，恒生电子和旗下子公司恒生聚源发布基于大语言模型技术打造的数智金融新品：金融智能助手光子和全新升级的智能投研平台War－renQ，恒生电子金融行业大模型LightGPT也首次对外亮相。“LightGPT将于9月底完成新一轮的金融能力升级，并正式开放试用接口。”恒生研究院院长、恒生电子首席科学家白硕称。
8月9日，奇富科技宣布与360智脑达成在大模型方向与落地应用等多个层面的战略合作。
8月23日，北大光华金融系主任、教授刘晓蕾在“北大光华-度小满金融大模型技术与应用论坛”上表示，AIGC的发展正在从概念开始走向落地应用，从“通用大模型”走向“行业大模型”。而金融行业作为人工智能应用场景密集的行业，无疑是大模型技术落地的最佳领域之一。
8月28日，马上消费金融发布零售金融大模型“天镜”。据马上消费金融人工智能研究院院长陆全透露，该模型已运行近3个月，意图理解准确率达91%，相较于传统AI的68%有较大提升；客户参与率61%，高于传统模型43%的参与率，也高于人工坐席平均28%的水平。
在上市银行2023年半年报中，多家大中型银行已披露其在大模型领域的进展。
工行在中报中表示，完成人工智能大模型能力建设应用规划，在国内同业率先实现百亿级基础大模型在知识运营助手、金融市场投研助手等多个场景应用，并与头部科技公司合作探索千亿级人工智能大模型在金融行业的创新应用实践；交行则称，积极探索AIGC（生成式人工智能）前沿技术，制定生成式人工智能建设规划，组建GPT大模型专项研究团队，为体系化、规模化应用奠定基础；邮储银行表示，积极探索数字员工、NLP(自然语言处理)对话机器人、预训练大模型等前沿技术领域课题研究，促进创新技术融合应用。
股份行方面，招行称，正加快新技术应用推广，提升GPT类自然语言处理大模型的建设能力，并重点发掘其在全流程财富管理中的应用，投产FinG－PT创意中心，加快大模型应用模式探索；平安银行探索自研BankGPT平台，研究构建大模型文本生成、图片生成等能力，及其在图标头像、节日海报、个性化营销内容创作、交互式数据分析、非结构化数据洞察等场景中的应用落地。兴业银行引入部署私有化的商业大模型，上线大模型产品ChatCIB；中信银行与华为、雄安新区成立联合创新实验室，布局大模型等联创课题；浙商银行与头部科技公司基于通用大模型合作开发场景化的数字化应用技术，打造一批有浙银辨识度和行业竞争力的重大数字化应用。
一位国有大行研发中心大模型研发负责人向经济观察报记者表示，对于金融科技，银行更针对应用，而非聚焦基础研究，因此各家银行积极与金融科技厂商合作大模型在金融领域场景的应用。
如何破局
马上消费金融副总经理兼首席信息官蒋宁认为，作为生成式大模型，ChatGPT虽满腹经纶，但回答错了并不承担风险。生成式大模型不能做解释，但金融大模型最主要的能力是判别性，需要做交易决策。在工业领域、金融领域的应用还面临诸多难题，比如金融领域的业务需要百分之百合规、安全，不能有一点点差错，不然就会对交易造成重大伤害。
波士顿咨询董事总经理、全球合伙人谭彦认为，当前市场通用的生成式AI模型具备普适、跨行业通用、模糊语言的特性，而这难以满足银行业对金融专业能力、精准性方面的高要求。因此，如何让生成式AI模型“说专业的话”“说真话”就成为了银行业规模化应用生成式AI的两个关键挑战。此外，银行等金融机构对数据安全的高要求也意味着模型的精调和应用都很有可能需在本地进行。
在度小满数据智能部总经理杨青看来，大模型应用于金融核心领域还面临行业监管严格、GPU算力不足、优质数据缺乏、通用大模型金融能力不足以及场景落地难挑战。金融本身是一个高合规要求的行业，大模型又是具有颠覆性的新技术，当前对它的风险还没有完全了解，随着大模型落地的不断推进，如何平衡大模型落地收益和潜在合规风险，会是一个越来越突出的问题。
如何解决大模型在金融行业落地应用的这些难题，许冬亮认为每家机构独立去解决这些问题既不现实，也不经济，科技公司和金融机构在金融大模型上的合作非常有必要，“科技巨头提供通用大模型，或者技术能力强的金融科技公司提供金融行业大模型，具体的金融机构基于这个行业底层模型，用自己的业务数据去做私域的训练，然后做私有化的部署和应用”。
祝世虎认为，大模型在银行业的落地路径将呈现大合作与大创新并举的局面：底层基础大模型将由头部人工智能公司提供、中间会是金融业人工智能公司、上层任务型大模型则由银行与人工智能公司合作开发。
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