網路的出現，改變了資訊流動的方式，推動新的公司典範的形式。而改變仍在持續，特別是ChatGPT的橫空出世，為人們帶來更深入的智慧化互動體驗。
基於GPT（生成型預訓練變化模型），全能型AI對話機器人－ChatGPT儘管在回答問題時會出現錯誤，不過在與人聊天過程中表現出的邏輯能力令人咋舌。
一時間，以ChatGPT為代表的人工智慧大模型熱潮湧動，受到市場前所未有的關注，百度、三六零、阿里雲、商湯科技、科大訊飛等紛紛加入這場大模型混戰中。
於金融業而言，作為高度數位化和專業化的領域，自然成為大模型落地實踐的最佳場景。
01 大模型賦能金融業，如何顯「神通」？
波士頓顧問公司（BCG）與中國發展基金會曾共同發布的報告中提到，預計到2027年中國金融業約23%的工作將受到人工智慧帶來的顛覆性影響，其餘77%的工作將在人工智慧的支持下，工作時間減少約27%。
對金融業勞動力影響預測，證明了AI不再是大導演史匹柏作品《人工智慧》中被輸入感情程式的機器男孩，而是從真真切切滲透到全業務鏈。而如今，隨著一般大模型捲起滾滾浪潮，金融業對人工智慧也有新的期許。
雙方在契合點上表現在，金融業生產和處理大量數據，而人工智慧大模型尤其是基於深度學習大模型，擅長處理這種數據密集的環境，這種能力對風險評估、欺詐檢測、市場預期等方面至關重要。
且金融數據通常包含複雜的模式，人工智慧模型在處理複雜模式方面具有獨特優勢，更好地應對數據中的高噪音、高維度和非線性等特徵，從而幫助金融機構識別市場趨勢，做出更精準決策。此外，大型人工智慧模型能夠在短時間內有效地處理和分析大規模的金融數據，使金融機構能夠迅速應對市場變化，並識別異常情況。
在馬上消費人工智慧研究院相關負責人看來，智慧互動方面，透過配備機器人客服將金融知識及產品相關資訊一條條添加到知識庫裡，儘管「餵養」了許多數據，也避免不了機器人回答機械化和準確性，因為它的辨識能力是有限的，更多扮演協助人工客服的角色。而大模型本身俱備大量通用知識，除了金融常識外，對於其他特殊內容，可以透過知識注入的方式給到大模型，並且透過持續、充分的訓練，能夠使大模型具備更加精準的語義理解能力和強大自然語言生成能力。自然而然，大模型成為懂金融的「專家」。
此外，融360表示，人工智慧大模型能夠協助金融機構提升客戶服務品質。透過分析大量客戶數據，這些模型可以個人化服務、預測客戶需求，並提供量身定制的建議。不僅如此，人工智慧通用大模型還可以提高風險評估的效率和準確性。大模型的能力包括深度學習和自然語言處理等技術，這使其能夠處理和理解大規模的信息，為金融業帶來更有效率和精確的風險管理，從而使金融機構能夠做出更明智的貸款決策。
且人工智慧大模型可大幅增強詐欺偵測能力，其可分析和理解大量的結構化和非結構化數據，因此能夠識別出隱藏在龐大資料集中的詐欺行為和異常模式，並持續改進詐欺偵測的準確性和效率，使得金融機構、電商平台等能夠及時發現詐欺行為，減少金融損失並保護用戶的利益。
02 推動大模型技術應用建設，資料要素成關鍵
技術上再“華麗”，也不如落地應用來得實在。根據賽迪顧問數據顯示，預計到2025年，國內人工智慧產業規模達3,369.3億元，較2022年成長63.85%；帶動產業應用綜合解決方案服務的市場規模將超過3兆元。
對於金融業，北京市發布的《北京市促進通用人工智慧創新發展的若干措施（2023-2025年）（徵求意見稿）》中明確，支持金融科技企業對金融場景中信息負載高，資訊更新快，金融從業人員難以快速全面的獲取準確資訊的問題，探索面向金融文本深度理解和分析的人工智慧技術應用。
且在聚焦智能風控、智能投顧、智能客服等環節基礎上，推動實現金融專業長文本的精準解析和模型知識的更新，突破複雜決策邏輯與模型資訊處理能力間的融合技術，實現從複雜金融資訊處理到投資決策建議的轉化，支撐金融領域的投資輔助決策。
對於此，馬上消費人工智慧研究院相關負責人提到，如果把通用大模型看作一匹資質超群的野馬，打造專注於金融垂直領域和細分場景的大模型應用就相當於野馬的馴化。首先，需要用專有的經過加工的垂直領域的數據作為“草料”來“餵養”它；其次，要在垂直領域對模型進行精調對齊訓練，相當於為野馬套上“籠頭”；再次，用大模型的推理加速技術為它加上“馬鞍”、“馬鐙”，讓這匹駿馬跑得更快、更可控；最後，要有足夠的應用場景來供這匹駿馬奔馳和迭代，使用的人越多，評估回饋越多，模型迭代越快，才會越來越好。而在這一方面，大型金融機構具有先天優勢，能夠產生強大實際使用效果。相較來說，擺在中小型金融機構面前的首道難關就是資源門檻，在強大動力需求的作用下，它們會向金融業內大型機構或具備技術優勢的金融科技平台需求協助，建立起相關的科技能力。
據柒財經了解，奇富科技自研的產業大模型奇富GPT已取得階段性成果。作為國內首個金融業通用大模型，其所支援的產品級應用預計將在年內推出，並開放給金融機構使用。奇富科技認為，作為金融業大模型，必須在準確性和適用性兩方面做到極致。所以訓練資料數量和品質及對金融業務的理解和洞見，成為金融業大模型的核心競爭力。
而奇富GPT背後依託的是奇富科技多年積累的大量金融業務數據，無論是5000w 的徵信報告及解讀、月均350w 的用戶的深度對話，還是依託於涵蓋900多個行業、擁有3000 屬性的1600w 企業的企業金融行為網絡及其衍生出的知識圖譜和行業知識，都是奇富GPT可以更懂金融、更懂用戶、更好支撐信貸領域各類金融業務的基礎。
另目前，信也科技結合大模型進行人工智慧的探索佈局，一方面，驗證了大模型在部分既有場景幫助提升準確率，例如提升機器人語音和文字分析、理解和生成能力，塑造更優質的使用者體驗；另一方面，也在做基於生成式模型的新場景探索，包括自動程式碼生成、視覺素材設計等，擁抱生成式AI帶來的生產力變革。
2023年第一季度，樂信已加速了金融垂直領域人工智慧大模型在業務中的應用。目前樂信人工智慧大模型已在研發程式碼輔助、設計創意生成、電銷和客服智慧化服務等領域落地，並實現顯著的效率提升。未來，樂信將持續推動人工智慧大模型在風險管理、反詐騙等領域的深入探索。
此外，薩摩耶雲科技集團提到，基於AI決策智能、大數據等技術的積累，公司從以下領域對大模型開展研究，並持續加大技術投入探索更多場景應用：一是自動建模，以最新NLP大模型技術，探索透過多輪對話的形式自動進行模型構建，讓使用者透過自然語言描述他們想創建的應用程序，便能搭建一個模型。並且，使用者可以透過持續的自然語言提供改進建議，自動進行建模調整；二是在跨境電商領域引進ChatGPT技術，為亞馬遜賣家免費打造全新AI工具，協助中小企業降本增效。
根據中原消費金融闡述，隨著ChatGPT的爆火，再次證明創新為王的時代已經來臨。惟改革者進，惟創新者強，惟改革創新者勝。公司以數位「賦智」經營管理、「賦能」金融服務、加速發展步伐，打造了市場領先的「自主獲客」「智慧風控」「數位營運」三大數位核心能力體系，為客戶提供優質、高效率、便利、有溫度的一體化消費金融服務。
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