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國內(nèi)首個零售金融大模型來了

2023-08-29 03:36:32來源：中國基金報

大模型在各行各業(yè)遍地開花，這一次輪到零售金融賽道。8月28日，消費金融巨頭馬上消費在金融大模型發(fā)展論壇中發(fā)布其“天鏡”大模型，這也是國內(nèi)首個零售金融大模型。


【資料圖】

與傳統(tǒng)通用大模型不同的是，金融大模型面對的更多是結(jié)構(gòu)化的金融數(shù)據(jù)和知識圖譜。用馬上消費首席信息官蔣寧的話說即為，“我們希望任何情況下，大模型給出的回答是合規(guī)的，并且任何不可預(yù)期情況下，其給出的結(jié)果是穩(wěn)定的?！?

在論壇中，中國信通院、重慶國家應(yīng)用數(shù)學(xué)中心還和馬上消費牽頭發(fā)起“金融大模型可信安全驗證與聯(lián)合創(chuàng)新行動計劃”，參與這一計劃的還包括阿里云、騰訊云、中國科學(xué)院自動化研究所等機構(gòu)。

大模型還有四大難題待解

“金融行業(yè)人工智能應(yīng)用要求高、場景豐富，是大模型技術(shù)和算法突破的沃土，”中國工程院院士倪光南在8月28日論壇上如是表述。

不過，在蔣寧看來，通用大模型在工業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域，大模型還有四個關(guān)鍵難題待解。他表示，大模型目前還面臨關(guān)鍵性任務(wù)和動態(tài)適應(yīng)性、個性化要求和隱私保護、群體智能與安全可信和基礎(chǔ)設(shè)施的能力四大難題。

“生成式大模型最大的問題是滿腹經(jīng)綸，回答錯了可以不承擔(dān)風(fēng)險，”蔣寧直言。他以自動駕駛中的剎車、提速、轉(zhuǎn)彎等操作為例，“隨著外界環(huán)境不斷變化，自動駕駛決策絕對不能出錯，1%的錯都會造成生命財產(chǎn)損失。”

蔣寧認(rèn)為，金融大模型與自動駕駛的案例一脈相承，和傳統(tǒng)大模型最大的區(qū)別是生成式模型不能做解釋，但是金融大模型則具有判別性，“它需要做交易決策?！?

他表示：“我們希望在任何情況下，給客戶的回答都是合規(guī)的，并且任何不可預(yù)期情況下，結(jié)果是穩(wěn)定的”。

歐洲科學(xué)院外籍院士、清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長孫茂松也有類似看法。他表示，生成式人工智能目前的一大特點是一定會出錯。因為通用大模型對文本語言比較重視，對數(shù)字并不敏感，而金融數(shù)據(jù)大部分是結(jié)構(gòu)化知識圖譜，所以通用大模型在金融領(lǐng)域有不少挑戰(zhàn)。

形成“三縱三橫”布局

基于此，馬上消費在論壇上發(fā)布了國內(nèi)首個消費金融大模型——“天鏡”大模型。

蔣寧解釋，天鏡大模型的推出基礎(chǔ)在于，馬上消費作為以科技驅(qū)動的頭部持牌消費金融機構(gòu)，積累了1.79億用戶，已經(jīng)有超2000個模型，10萬+變量，近50PB多模態(tài)、高質(zhì)量數(shù)據(jù)等，通過在這些自身數(shù)據(jù)上做模型精調(diào)對齊訓(xùn)練，同時再用推理加速技術(shù)實現(xiàn)模型可控，因此相對通用大模型更懂金融。

其次，他透露，在算力平臺方面，馬上消費現(xiàn)擁有近萬臺服務(wù)器和近千張GPU儲存卡。

據(jù)悉，該模型已運行近3個月，意圖理解準(zhǔn)確率達91%，相較于傳統(tǒng)AI的68%有較大提升。另外，“天鏡”大模型目前客戶參與率61%，高于傳統(tǒng)模型43%的參與率，也高于人工坐席平均28%的水平。

例如，將企業(yè)招股書、財報、經(jīng)濟預(yù)測數(shù)據(jù)等文件上傳后，“天鏡”大模型可以深入解析金融領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語、同時擁有查詢定位多個不同文檔、洞悉金融圖表隱含的信息和強大歸納總結(jié)能力。

而且，大模型SQL生成平臺不再需要代碼等專業(yè)指令，可直接向AI發(fā)出自然語言。隨后天鏡自動理解需求、展開檢索、生成答復(fù)，按照用戶意思去完成數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。據(jù)透露，當(dāng)前，天鏡每日線上SQL生成數(shù)量650多次，線上SQL生成可執(zhí)行比例53.4%，SPIDER標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集EX得分75.2，線上使用者滿意反饋比例82.3%。

蔣寧表示，馬上消費目前已形成“三縱三橫”的大模型發(fā)展技術(shù)布局，并領(lǐng)航構(gòu)建可信、合規(guī)、多模態(tài)、適配全域、泛化的金融大模型技術(shù)能力體系，聚焦行業(yè)領(lǐng)先的基礎(chǔ)語言特性能力、邏輯和推理能力、語義理解、生成與創(chuàng)作、金融領(lǐng)域能力、安全與合規(guī)能力等六大核心領(lǐng)域，進一步推動金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生實質(zhì)性提升。

所謂三縱，是指實時人機協(xié)作、多模態(tài)智能、數(shù)據(jù)決策智能，在數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)判別式模型的綜合能力。三橫即是指持續(xù)學(xué)習(xí)、模型合規(guī)、組合式AI形成安全、合規(guī)、可信的魯棒性技術(shù)能力，確保讓模型越用越聰明，同時更穩(wěn)定、更安全可控。

打造全能數(shù)字員工

基于三縱三橫，馬上消費人工智能研究院院長陸全圍繞打造全能數(shù)字員工這一核心，對天鏡大模型在匯集智慧、喚醒知識、眾創(chuàng)價值、數(shù)字分身四大應(yīng)用場景進行了詮釋。他表示，匯集智慧方面是應(yīng)用人工客服主要場景。

“通過大模型提煉萃取一線優(yōu)秀人工坐席客服經(jīng)驗，匯聚成群體智慧，從而擁有一對多服務(wù)客戶的能力，也可作為人工坐席的輔助角色，幫助推薦、優(yōu)化回答，”他表示。

他希望打造的“數(shù)字外表+智慧大腦+情感內(nèi)心”三合一數(shù)字人，不僅擅理解、有溫度、懂心理，而且還是不休不眠的智能“打工人”。

在他看來，每個員工都可以能輕松擁有自己數(shù)字分身，上傳自己的資料并定制一些參數(shù)后，只需5分鐘的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以生成“另一個我”。隨時可以被喚起，成為人人都擁有的超級助手，代替員工完成大量工作。

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