9月8日，在上海舉辦的外灘大會(huì)上，螞蟻集團(tuán)正式發(fā)布金融大模型。據(jù)了解，螞蟻金融大模型基于螞蟻?zhàn)匝谢A(chǔ)大模型，針對(duì)金融產(chǎn)業(yè)深度定制，底層算力集群達(dá)到萬卡規(guī)模。該大模型聚焦真實(shí)的金融場(chǎng)景需求，在“認(rèn)知、生成、專業(yè)知識(shí)、專業(yè)邏輯、合規(guī)性”五大維度28類金融專屬任務(wù)中表現(xiàn)突出，在“研判觀點(diǎn)提取”“金融意圖理解”“金融事件推理”等眾多領(lǐng)域達(dá)到行業(yè)專家水平。目前，螞蟻金融大模型已在螞蟻集團(tuán)的財(cái)富、保險(xiǎn)平臺(tái)上全面測(cè)試。

當(dāng)天，螞蟻集團(tuán)同時(shí)發(fā)布了基于金融大模型能力的兩款產(chǎn)品：智能金融助理“支小寶2.0”，服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”，展示了螞蟻從基礎(chǔ)大模型到行業(yè)大模型以及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的全棧布局和進(jìn)展。其中，“支小寶2.0”已內(nèi)測(cè)近半年，將在完成相關(guān)備案工作后上線?！爸≈闭谂c螞蟻平臺(tái)合作機(jī)構(gòu)內(nèi)測(cè)共建，為理財(cái)顧問、保險(xiǎn)代理、投研、金融營(yíng)銷、保險(xiǎn)理賠等金融從業(yè)專家打造全鏈條的AI業(yè)務(wù)助手。

(資料圖片僅供參考)

本次發(fā)布會(huì)上，螞蟻也開放了金融專屬任務(wù)評(píng)測(cè)集“Fin-Eval”，該測(cè)試集從五大維度28個(gè)分類評(píng)估了金融大模型能力，填補(bǔ)了高質(zhì)量綜合性評(píng)測(cè)集的行業(yè)空缺。

注入千億量級(jí)Token金融知識(shí)，重在規(guī)?；a(chǎn)業(yè)應(yīng)用 

“通用大模型無法在專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)念I(lǐng)域直接商用，特別是金融服務(wù)對(duì)錯(cuò)誤的容忍度很低，金融大模型要確保領(lǐng)域知識(shí)和專業(yè)邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性，才能真正落地帶來產(chǎn)業(yè)價(jià)值。知識(shí)力、專業(yè)力、語言力以及安全力，保障四大能力是前提條件，也是金融大模型要解的產(chǎn)業(yè)真命題。”螞蟻集團(tuán)副總裁、金融大模型負(fù)責(zé)人王曉航介紹，基于金融場(chǎng)景中的大量實(shí)踐，螞蟻金融大模型形成了“大模型+知識(shí)+服務(wù)”驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)，這套架構(gòu)已經(jīng)在螞蟻內(nèi)部金融智能化場(chǎng)景上內(nèi)測(cè)。

知識(shí)力方面，據(jù)介紹，螞蟻金融大模型在萬億量級(jí)Token的通用語料基礎(chǔ)上，注入千億量級(jí)Token金融知識(shí)，并從300+真實(shí)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中提取了共60萬+高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)，形成了金融專屬任務(wù)性能優(yōu)化的優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

專業(yè)力方面，得益于螞蟻長(zhǎng)達(dá)十年的積累，平臺(tái)上有完備的數(shù)字化金融工具矩陣，螞蟻金融大模型可通過理解用戶語言，精準(zhǔn)調(diào)用螞蟻體系內(nèi)的這些專業(yè)工具，給用戶提供相應(yīng)專業(yè)服務(wù)，理財(cái)側(cè)包括理財(cái)選品、產(chǎn)品評(píng)測(cè)、行情解讀、資產(chǎn)配置等6大類服務(wù)，保險(xiǎn)側(cè)包括產(chǎn)品解讀、家庭配置、智能核保、智能理賠等10多個(gè)智能服務(wù)。 

針對(duì)內(nèi)容生成的安全可控問題，螞蟻金融大模型采用意圖識(shí)別與事實(shí)性校驗(yàn)相結(jié)合的方式，有效提升了生成內(nèi)容的合規(guī)性、安全性和真實(shí)性。

為了系統(tǒng)化評(píng)估AI在金融領(lǐng)域的表現(xiàn)，螞蟻從真實(shí)金融場(chǎng)景定義了金融AI任務(wù)評(píng)測(cè)集“ Fin-Eval”。Fin-Eval代表真實(shí)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景需求，是目前覆蓋最廣、專業(yè)性最深的金融智能領(lǐng)域評(píng)測(cè)集，由“認(rèn)知、生成、領(lǐng)域知識(shí)、金融邏輯、安全合規(guī)”五大維度共28個(gè)分類組成。在本次外灘大會(huì)上，螞蟻集團(tuán)也正式對(duì)外開放Fin-Eval，希望促進(jìn)行業(yè)技術(shù)共同進(jìn)步。

王曉航判斷，大模型正在為金融產(chǎn)業(yè)帶來體驗(yàn)變革：更自然的交互，更豐富的供給，更有效的表達(dá)，更貼身的服務(wù)定制，更高效的服務(wù)?！敖鹑跇I(yè)務(wù)鏈條上每一個(gè)關(guān)鍵職能，都值得用大模型技術(shù)重做一次?！?nbsp;

據(jù)了解，8月底，螞蟻金融大模型已通過證券從業(yè)資格、保險(xiǎn)從業(yè)資格、執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格、執(zhí)業(yè)藥師資格等專業(yè)試題測(cè)試。

目前，螞蟻金融大模型已率先在理財(cái)和保險(xiǎn)領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用測(cè)試。未來，螞蟻集團(tuán)與金融機(jī)構(gòu)合作的所有數(shù)字金融業(yè)務(wù)將全線接入這一大模型，助力合作機(jī)構(gòu)數(shù)字化升級(jí)、智能化轉(zhuǎn)型。

高情商+高財(cái)商，支小寶、支小助將在完成備案后上線

當(dāng)天，螞蟻集團(tuán)也發(fā)布了首個(gè)基于金融大模型的應(yīng)用產(chǎn)品—智能金融助理“支小寶2.0”，以及面向金融行業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手 “支小助1.0”，展示了螞蟻在大模型領(lǐng)域從技術(shù)到行業(yè)應(yīng)用的全棧布局和進(jìn)展。

據(jù)介紹，“支小寶2.0”在語言力、知識(shí)力、專業(yè)力、安全力四方面性能突出，可為用戶提供高質(zhì)量的行情分析、持倉診斷、資產(chǎn)配置和投教陪伴等專業(yè)服務(wù)?！爸?.0”具備高精度的意圖理解，個(gè)性化的溝通風(fēng)格：金融意圖識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95%，金融事件分析推理能力不遜于真人行業(yè)專家，能夠進(jìn)行多回合的高質(zhì)量對(duì)話。

在現(xiàn)場(chǎng)演示中，有用戶咨詢“人工智能這么火，會(huì)影響哪些行業(yè)”，支小寶2.0會(huì)基于專業(yè)機(jī)構(gòu)和權(quán)威媒體等提供的千萬份報(bào)告與資訊庫，整合提煉后進(jìn)行回答。當(dāng)用戶問“現(xiàn)在能買點(diǎn)嗎”，支小寶2.0會(huì)調(diào)用持倉診斷、配置分析等多個(gè)工具，循序漸進(jìn)地分析人工智能板塊當(dāng)前行情，結(jié)合用戶持倉狀況引導(dǎo)合理配置。用戶進(jìn)一步追問“還是看不懂”時(shí)，支小寶2.0會(huì)再換一換表述，先解釋專業(yè)名詞的意思，再解釋某類資產(chǎn)不能過多的原因，是希望能分散風(fēng)險(xiǎn)、平衡收益。

智能業(yè)務(wù)助手“支小助”的1.0版本，則包含了“服務(wù)專家版”、“投研專家版”、“理賠專家版”、“保險(xiǎn)研究專家版”等六個(gè)版本，全方位服務(wù)不同金融場(chǎng)景的從業(yè)人員，可在投研分析、信息提取、專業(yè)創(chuàng)作、商機(jī)洞察、金融工具使用等環(huán)節(jié)提供深度智能服務(wù)。 

以“投研支小助”為例，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，支小助每日可輔助每位投研分析師高質(zhì)量地完成超過100+篇研報(bào)和資訊的金融邏輯和觀點(diǎn)提取，40+金融事件的推理和歸因，分析效率倍增。同時(shí)，支小助可基本替代基礎(chǔ)的金融工程代碼編寫，帶來量化研究效率的大幅提升。在“服務(wù)支小助”的輔助下，理財(cái)顧問和保險(xiǎn)代理人的有效管戶半徑人均可擴(kuò)大70%以上。

據(jù)了解，支小寶2.0已經(jīng)內(nèi)測(cè)近半年，待完成備案工作即可上線。支小助則正與螞蟻平臺(tái)的合作機(jī)構(gòu)內(nèi)測(cè)共建，待成熟后向螞蟻平臺(tái)上的合作機(jī)構(gòu)正式開放。

持續(xù)攻堅(jiān)人工智能，探索大模型五大能力方向

據(jù)介紹，今天發(fā)布的螞蟻金融大模型基于螞蟻基礎(chǔ)大模型，針對(duì)金融產(chǎn)業(yè)深度定制。螞蟻基礎(chǔ)大模型平臺(tái)具備萬卡異構(gòu)集群，其中千卡規(guī)模訓(xùn)練MFU可達(dá)到40%，集群有效訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)占比90%以上，RLHF訓(xùn)練在同等模型效果下訓(xùn)練吞吐性能相較于業(yè)界方案提升3.59倍，推理性能相較于業(yè)界方案提升約2倍，處于業(yè)界先進(jìn)水平，為大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用提供有力支撐。 

螞蟻集團(tuán)表示，未來將持續(xù)探索和精進(jìn)大模型的五大能力方向。一是，建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系；二是，攻堅(jiān)基礎(chǔ)大模型算法，以及高效綠色工程能力，提升模型邏輯推理等能力；三是，從通用語言大模型到通用多模態(tài)大模型，從一般通識(shí)走向全面專業(yè)；四是，建設(shè)高效的大模型評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)測(cè)體系，加快大模型迭代速度；五是，建設(shè)大模型安全能力，保障大模型健康可持續(xù)發(fā)展。

公開信息顯示，螞蟻集團(tuán)基于豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，在人工智能方向持續(xù)投入，布局了包括知識(shí)圖譜、運(yùn)籌優(yōu)化、圖學(xué)習(xí)、可信AI、大模型等在內(nèi)的AI技術(shù)領(lǐng)域。螞蟻集團(tuán)的人工智能技術(shù)不僅支撐了自身業(yè)務(wù)的全面智能化升級(jí)，也正在開源開放給社會(huì)，推動(dòng)全社會(huì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

瀟湘晨報(bào)記者李鑫智

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