近年来,人工智能技术特别是大模型的崛起,正深刻改变各行各业的面貌。2024年政府工作报告首次提出要大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力,其中“人工智能+”被写入国家战略。这一战略的推动,标志着人工智能技术不仅成为推动经济增长的重要动力,也为数字金融领域注入了新的活力。
3月28日,“大模型驱动下的金融新质生产力创新论坛暨全国首部《金融大模型》著作发布会”成功举办。此次大会汇聚了近300名从业者,共同探讨了大模型在金融领域的应用与发展趋势,旨在通过实际行动推动金融强国战略的实施,进一步完善金融新质生产力。
大模型赋能金融行业的变革
金融行业作为智力密集型行业,一直以来都在寻找能带来突破性进展的技术。人工智能,特别是大模型的出现,为这一领域提供了前所未有的机遇。马上消金相关人士提到,金融行业在工业革命时期的收益有限,但在人工智能时代却将获得显著提升。正如马上消金推出的首个金融大模型“天镜”所示,这一技术已经在实际应用中显示出显著的优势。
“天镜”大模型不仅提升了营销效果超过30%,还在企业知识库的应用中提高了150%的知识产出效率。与重庆某银行的合作中,大模型驱动的智能营销将人工成本降低了80%,产能提升至传统人工的6倍以上。这些数据表明,大模型能够大幅提高业务效率,降低运营成本,从而推动金融行业的全面升级。
挑战与突破
尽管大模型在金融领域的应用展现了巨大的潜力,但其全面商业化和工程化落地依然面临不少挑战。马上消金人工智能研究院院长在分享中提出,金融大模型的应用需要重点关注五个技术治理方向:安全体系、标准体系、合规检查、幻觉检测和动态评价机制。
目前,大模型的商业化进程正在加速推进,但通用基础类大模型和行业领域类大模型在技术成熟度上存在差异。通用大模型在解决行业专业问题方面尚显不足,而行业领域大模型则在特定场景下展现出更高的应用价值。金融行业,作为领域大模型的最佳实践场景之一,其应用已成为推动大模型技术发展的重要途径。
马上消金在演讲中指出,大模型技术面临四大挑战:群体智能与安全可控、个性化和隐私保护、关键任务和动态适应性标准、基础设施和架构改造。这些挑战不仅需要技术的突破,也需要行业内外的共同努力,推动相关技术标准和规范的建立。
为应对这些挑战,马上消金制定了以“模型安全可控、组合式AI、持续学习、平台化服务能力MaaS”为核心的技术路线图。通过持续的技术创新和积累,马上消金已建立起强大的数据处理能力和技术体系,使其大模型能够在金融行业中快速迭代和自主可控,更好地满足行业和客户的需求。
大模型技术的迅猛发展为金融行业带来了深刻的变革和机遇。随着人工智能技术的不断成熟和应用场景的扩展,金融新质生产力的提升将进一步推动数字金融的发展。然而,要实现这一目标,必须认真应对技术挑战,推动安全、合规、隐私保护等方面的技术进步,确保大模型的健康发展。只有通过科技创新和行业合作,才能真正实现金融行业的智能化升级,为经济社会发展注入新的动力。
