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度小满解题金融大模型:“向下看+向上看”,推动金融业AI2.0变革

来源:嘉文快讯网   作者:热点   时间:2024-03-29 01:54:23

    

朱光对度小满的规划,与金融市场和机构对大模型的题金推动期待不谋而合。他表示,向下名门宠婚:辰少的惹火辣妻未来五年,金融生成式AI在金融领域的满解模型应用,将成为度小满最重要的题金推动战略方向。

对于金融大模型的向下产业落地,朱光给出的金融解题思路是,“业务向下看,满解模型技术向上看”。题金推动

文|杨舒芳

原创|科技考拉

“ 随着技术底座的向下建设,大模型技术出发的金融「第一幕」已经成功上演,应用落地的满解模型「第二幕」正徐徐拉开”,在李彦宏为百度喊出“Prompt the world”的题金推动名门宠婚:辰少的惹火辣妻口号之后,度小满CEO朱光表达了他的向下观点。

朱光的判断是,金融领域真正的“变革时刻”很快就会到来。

他认为,大数据在金融业的落地和推动普惠金融的迅速发展,是AI 1.0带来的行业变革;生成式大模型技术则是AI 2.0,它与金融行业的数据和业务场景融合后,金融科技必然会进入一个全新的发展阶段。

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大模型,金融市场很期待

这些观点来自于度小满在百度世界大会上主办的“金融大模型前沿发展论坛”中,朱光的公开发言。

意外的是,这场论坛格外火爆,出现在会场的人数远超了原本的计划,会场后侧以及两侧的过道上都站满了观众。工作人员解释称,因为很多客户代表在结束之前的沟通后,不愿意离开现场,坚持要继续听论坛的内容,这才导致会场“超载”。

我们在现场和参会的金融从业者聊了聊。

今年的百度世界大会开放了一定名额的社会报名,一亮就是通过这一渠道出现在了金融分论坛现场。

他是被部门负责人安排来北京特意参加论坛的。一亮在一家二线城市的城商行负责信贷条线,今年他们分行的整体表现不算太好。在个人信贷业务上,四大行和几大商业银行显然要更具竞争力;企业信贷方面,他们银行的很多老客户是当地和周边省市的地产相关公司,今年的回款情况也不太理想。

一亮说,分行领导一直想找到新的办法来提振业绩。在他们部门,一亮算是最擅长和新事物打交道的人,GPT火起来后,他早早就做了吃螃蟹的人,百度的文心一言正式发布后,他也第一时间申请了排队试用。在领导的认知中,一亮大概算得上是个极客,这也是他会被安排来听这个论坛的原因。

尽管目前对于大模型的认知还很模糊,对度小满向金融机构开源的金融大模型「轩辕」也了解不多,但一亮的看法是,金融的本质是数据,所以大模型一定是有机会带来变化的,至于最终能变化到什么程度,他不清楚,但很期待。

一亮还复述了领导安排他来听论坛时说过的一句话,大致意思是,不奢望大模型能让城商行们弯道超车,只要能帮他们缩小与几大行的技术差距,就足够了。

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业务向下看,技术向上看

朱光对度小满的规划,与金融市场和机构对大模型的期待不谋而合。他表示,未来五年,生成式AI在金融领域的应用,将成为度小满最重要的战略方向。

中国工程院院士邬贺铨在现场提醒,基础大模型多数从通用语料训练生成,通识能力强,但缺少行业专业知识,金融大模型要做到足够专业和可用,就需要大模型提供方与行业合作开发,提高模型的表达、理解、迁移和泛化能力。

对于金融大模型的产业落地,朱光给出的解题思路是,“业务向下看,技术向上看”。

“业务向下看”,指的是负责业务的人,要去了解底层技术的基本原理和框架,才能够更好的借助大模型技术去解决真正的业务难题;“技术向上看”,指的是负责技术的人,要尽可能的让通用大模型与行业数据、场景数据与业务需求结合,将技术转化为产业价值——只有做到“业务向下看,技术向上看”,金融大模型才能在落地中不发生动作变形。

朱光的解题思路,是度小满团队在与大量金融机构从业者的沟通中梳理出来的。浦发银行总行信息科技部总经理陈海宁侧面印证了这一思路的正确——他提到,现在银行业最受欢迎的人群是“双语人群”,这里的“双语”和语种无关,指的是既掌握技术又掌握业务的人。

某种程度上,金融业是天然具备大模型化土壤的。足够大的市场规模、高于大多数行业的数据化程度、对效率和风险控制的高要求,以及从业者普遍具备较强的学习能力和自驱力——金融很有可能成为国内前几位成功跑出产业大模型的领域。

而百度近些年在AI方面的技术积累,以及用大模型重构多个AI原生应用的思路和经验,则可以为度小满提供技术底座支持。据了解,除了金融大模型外,度小满目前还在与百度云共建基于文心一言的金融行业解决方案。

朱光非常清醒,“大模型的技术趋势已经成为共识,但趋势本身并不是风口”,他表态称,度小满将不断加大金融垂类大模型及应用的布局和投入,共同推动新一轮金融科技发展浪潮,一起等待属于全行业的iphone时刻。

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