度小滿朱光談ChatGPT：從 「弱人工智慧」向「強人工智慧」躍遷

3月9日訊息，度小滿CEO朱光錶示，ChatGPT的問世，意味著人工智慧的發展到了從「弱人工智慧」向「強人工智慧」躍遷的分水嶺。

他表示，比ChatGPT更值得關注的是它背後的技術和技術趨勢。類似GPT這樣的大模型技術，是下一代AI技術較量的核心課題。它的出現，意味著所有圍繞行動互聯網、AI 1.0的競爭和競爭優勢正在告一段落。大模型技術將重塑多個產業的工作方式和格局，其中最明顯的，也許就是金融#「產業。換言之，大模型技術正在重新定義金融科技（Fintech）。

在他看來，金融業是數位化、智慧化的先驅，也是大模型技術落地的最佳領域。如果將大模型的能力放在金融業中處理原有的任務，會對許多工作產生顛覆性的影響。

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朱光介紹，大模型可分為理解式大模型和生成式大模型。理解式大模型優點在於數據洞察理解能力，可用在智慧推薦、風險管理、智慧經營上，幫助金融機構大幅提升經營效率與風險管理決策能力。生成式人工智慧可以自主地產生新的數據、圖像、語音、文字等訊息，成為理財師、保險經紀人等金融從業人員的得力助手，大幅提升服務效率和服務體驗。

其中，理解式大模型在大量資料基礎上進行預訓練，可以大幅提升資料洞察理解能力，讓金融機構的客戶經營與風控等決策能力提升到新高度。基於大模型技術，金融機構可以更好地理解和回應使用者需求，讓產品和使用者需求更精準的匹配。在大模型的通用能力基礎上，融合金融業的知識和數據用於風險評估，有助於金融機構的風險決策，大幅提升風險穩定性；如果把各類金融大數據、不同行業的數據、宏觀經濟數據注入大模型，則可以進行有效的風險預警和預測，降低整個社會的金融風險。

他提到，度小滿依託於百度人工智慧技術，已經開展了一系列基於大模型的應用。以風險管理為例，度小滿已經將大型語言模型LLM應用在網路文字資料、徵信報告的解讀上，透過用文字資料建構的預訓練模型以及AI演算法，能夠將徵信報告解讀出40萬維的風險變量，更好的識別小微企業主的信貸風險。隨著模型的迭代，大模型在智慧風控上的潛力將進一步釋放。

朱光錶示，在探索大模型技術在金融業應用方面，度小滿已經積極佈局。 「近期，百度基於文心大模型技術推出的生成式對話產品'文心一言'（英文名：ERNIE Bot）開放生態合作，度小滿成為首家接入的金融科技公司。接下來，基於文心一言的大模型技術基座，結合度小滿業務場景累積的金融業知識與數據進行互動式訓練，我們希望能在金融業發揮ChatGPT類人工智慧技術的作用與價值，打造全新的智慧客服、智慧風控、智慧互動服務。這些垂直應用不僅具備生成式人工智慧（AI）、多模態語意理解等能力，而且適配金融業高度重視風險、把安全性放在第一位的產業特點，做到高度穩定、自主可控。」

朱光最後提到，金融科技是科技驅動的金融創新。 「大模型將對金融業的智慧化程度和數位化程度產生深刻影響，金融科技公司要抓住這次技術變革的機會窗口，積極探索大模型技術的應用和發展，審慎應對其風險和挑戰，助力金融業實現從數位化到智慧化的躍升，夯實我國金融科技全球領先地位。」（一橘子）

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