2023金融科技行業(yè)布局AI大模型應(yīng)用

• 黃江 2023年8月11日 來源：東方財富 757 45
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在業(yè)內(nèi)看來，未來大模型的應(yīng)用有望降低金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營成本，提高運(yùn)行效率，但在成本投入、可信度挑戰(zhàn)等多個難點(diǎn)之下，金融大模型要大范圍落地，仍有較遠(yuǎn)距離。

大語言模型技術(shù)的出世，給金融行業(yè)的人工智能技術(shù)應(yīng)用注上一針“強(qiáng)心劑”。

截至目前，包括螞蟻、騰訊、京東科技、度小滿、奇富科技、馬上消費(fèi)金融等多家機(jī)構(gòu)均在緊鑼密鼓布局，并已應(yīng)用于獲客、運(yùn)營、風(fēng)控、貸后服務(wù)等多個業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

金融科技行業(yè)布局AI大模型應(yīng)用

據(jù)悉，當(dāng)模型突破某個規(guī)模時，性能顯著提升，表現(xiàn)出讓人驚艷、意想不到的能力。比如語言理解能力、生成能力、邏輯推理能力等，這就是“涌現(xiàn)”。2022年11月以來，隨著OpenAI發(fā)布ChatGPT，全球迎來AI大模型熱潮。到今年3月BloombergGPT的推出，在國內(nèi)引起對金融垂直領(lǐng)域大模型應(yīng)用的關(guān)注。

在業(yè)內(nèi)看來，未來大模型的應(yīng)用有望降低金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營成本，提高運(yùn)行效率，但在成本投入、可信度挑戰(zhàn)等多個難點(diǎn)之下，金融大模型要大范圍落地，仍有較遠(yuǎn)距離。

今年以來，金融科技行業(yè)涌現(xiàn)“大模型熱”，從多家金融機(jī)構(gòu)的動作就不難窺出。例如，馬上消費(fèi)金融推出“三橫三豎”戰(zhàn)略。 “三橫”意為，通過持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)、模型控制、組合式 AI 系統(tǒng)形成的安全、合規(guī)、可信的魯棒性決策能力?！叭Q”則包括，一是數(shù)據(jù)智能，二是多模態(tài)大模型，三是實(shí)時人機(jī)協(xié)作。

業(yè)內(nèi)認(rèn)為，大模型在營銷、客服、投顧、風(fēng)控等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值，有助于金融機(jī)構(gòu)提升服務(wù)效率及用戶體驗、優(yōu)化風(fēng)控決策能力、高效響應(yīng)用戶需求，實(shí)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營效率及服務(wù)手段的升級轉(zhuǎn)型。

中關(guān)村科金的大模型應(yīng)用已有落地商用，其稱通過大模型技術(shù)為智能客服產(chǎn)品賦能，大幅提升客服系統(tǒng)問答意圖識別準(zhǔn)確率和回復(fù)準(zhǔn)確率，預(yù)期后期可減少70%以上的系統(tǒng)運(yùn)營工作，幫助企業(yè)降本增效。

京東供應(yīng)鏈金融科技也在近日首次揭示了大模型技術(shù)在數(shù)智化風(fēng)控領(lǐng)域的探索情況。不同于其他的大模型，京東自研大模型未來的應(yīng)用重點(diǎn)在于產(chǎn)業(yè)場景，包括在行業(yè)風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警、動產(chǎn)融資模式下押品準(zhǔn)入+估值、應(yīng)收融資模式下供應(yīng)商信用評估、小微金融模式下中小企業(yè)信用評估等領(lǐng)域，均進(jìn)行了相關(guān)的探索實(shí)踐。

在基金行業(yè)的AI應(yīng)用中，自然語言處理、文檔解析、智能客服、發(fā)票識別、表單提取等小模型應(yīng)用都已相對成熟，但“煙囪式”發(fā)展問題非常嚴(yán)重。

“小模型和大模型也存在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的‘不可能三角’?！鄙耆f宏源證券研究所所長助理劉洋提到，小模型強(qiáng)調(diào)了精準(zhǔn)度、利潤率，但弱化了智能化程度，大模型恰恰相反，通過成本的堆疊，實(shí)現(xiàn)了模型的智能化與高效能。

“當(dāng)高質(zhì)量語料庫訓(xùn)練到百億級參數(shù)時，大模型的語言能力就會涌現(xiàn)，在意圖理解、文本語言生成等方面的能力將隨著參數(shù)的增加達(dá)到頂峰?！卑状T指出，盡管大模型的語言能力已經(jīng)很強(qiáng)，但是在垂直專業(yè)能力方面還有所欠缺，當(dāng)前普遍適用的解法是，以大模型中控為核心，結(jié)合應(yīng)用、插件等共同構(gòu)建成AI能力中心，將大模型中控成為鏈接大模型與應(yīng)用的“橋梁”。

“大模型的涌現(xiàn)能力，讓基于大量計算的‘暴力求解’成為現(xiàn)實(shí)?！眲⒀蟊硎荆谒懔?、算法、數(shù)據(jù)“三駕馬車”的推動下，工程化能力變得尤為重要，特別是在券商、基金這樣的垂類大模型應(yīng)用場景下，率先為客戶提供服務(wù)的廠商將搶占先機(jī)。從應(yīng)用端，李強(qiáng)認(rèn)為，目前各類大模型“百花齊放”，但應(yīng)用落地還需要真正的工程化能力。

根據(jù)中研普華研究院《2023-2028年金融科技行業(yè)市場深度調(diào)研及投資戰(zhàn)略研究報告》顯示：

生成式AI熱度持續(xù)走高，在各行各業(yè)產(chǎn)生了較顯著的影響，其自然對話的形式大大降低了使用成本，受到業(yè)界廣泛關(guān)注。業(yè)內(nèi)人士指出，銀行業(yè)作為最早應(yīng)用傳統(tǒng)人工智能技術(shù)的領(lǐng)域之一，生成式AI的應(yīng)用對其產(chǎn)業(yè)形態(tài)具有顯著影響力，有望帶來巨大的生產(chǎn)力變革提升，而未來能否有效使用大模型實(shí)現(xiàn)降本增效將是行業(yè)競爭重點(diǎn)。

大模型規(guī)?；瘧?yīng)用

生成式AI允許使用者使用自然語言直接獲取數(shù)據(jù)分析結(jié)論，大大降低了數(shù)字化產(chǎn)品使用門檻，在銀行業(yè)的應(yīng)用場景可以貫穿前中后臺各個環(huán)節(jié)，規(guī)?；瘧?yīng)用后有望帶來客觀的降本增效收益。

在生成式AI應(yīng)用方面，舉例來看，銀行的理財客戶經(jīng)理可以直接與生成式AI助手進(jìn)行自然語言交互，詢問與客戶的聯(lián)絡(luò)情況，包括上次聯(lián)系情況、客戶持有產(chǎn)品、近期交易狀況等，并在此基礎(chǔ)上，由AI推測客戶偏好的產(chǎn)品類型，給出推薦產(chǎn)品和產(chǎn)品對比。在這種情況下，客戶經(jīng)理不需要具備大量專業(yè)化、數(shù)字化工具的使用技巧，并用這些工具完成很多從0到1的信息加工，而只需要問正確的問題，由機(jī)器負(fù)責(zé)完成從0到1的信息加工工作，此時客戶經(jīng)理只需進(jìn)行判斷評估、做少量修改就可以。

例如，在交易撮合中，由于很多場景的交易要素非結(jié)構(gòu)化，且需要多輪交互，通常需要相關(guān)人員進(jìn)行協(xié)助開展撮合;而借助生成式AI，買賣雙方將可能實(shí)現(xiàn)只與AI界面進(jìn)行對話磋商，而不再需要相關(guān)人員作為中介進(jìn)行撮合。

對于生成式AI在銀行業(yè)落地的途徑，《報告》指出，銀行業(yè)在選擇落地場景時要平衡考量收益潛力、風(fēng)險、實(shí)施難度，與傳統(tǒng)AI的充分結(jié)合，同時需要通過嵌入外部模塊、提示詞設(shè)計和模型微調(diào)等方式提升機(jī)器回答質(zhì)量，夯實(shí)技術(shù)基礎(chǔ)，推動業(yè)務(wù)與技術(shù)充分結(jié)合的體系化工程進(jìn)展，實(shí)現(xiàn)新技術(shù)業(yè)態(tài)下的業(yè)務(wù)和組織轉(zhuǎn)型。

“目前國內(nèi)銀行業(yè)應(yīng)用生成式AI主要包括商業(yè)模型和開源模型兩條路徑，其各自具有一定的優(yōu)劣勢。商業(yè)模型通常由互聯(lián)網(wǎng)大型企業(yè)開放，其算力規(guī)模和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)成本較高，投入更大，穩(wěn)定性更強(qiáng);開源模型在成本較低的前提下，迭代速度更快，細(xì)分垂直領(lǐng)域發(fā)展較好。”BCG數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁廖明表示，“銀行在具體選擇時需要根據(jù)自身需求，結(jié)合數(shù)據(jù)安全、使用成本等多方面因素進(jìn)行考慮?！?/p>

BCG董事總經(jīng)理、全球合伙人譚彥指出，生成式AI應(yīng)用的關(guān)鍵之一就是業(yè)務(wù)對科技的理解能力，其自然語言編程本質(zhì)是支持不會寫代碼的業(yè)務(wù)人員，通過正確的問題、拆解正確的業(yè)務(wù)流程與其他基礎(chǔ)大模型以及相關(guān)的工具組合，實(shí)現(xiàn)特定業(yè)務(wù)目標(biāo)，科技人員主要負(fù)責(zé)搭建底層的架構(gòu)和設(shè)施，快速落地則取決于業(yè)務(wù)人員如何使用。

談到未來銀行業(yè)應(yīng)用生成式AI的前景，BCG董事總經(jīng)理、全球資深合伙人何大勇強(qiáng)調(diào)，利用生成式AI實(shí)現(xiàn)銀行業(yè)態(tài)的轉(zhuǎn)換升級在不同時期內(nèi)需要關(guān)注不同因素。短期內(nèi)，各個銀行競爭的焦點(diǎn)在于對業(yè)務(wù)的數(shù)字化理解、企業(yè)創(chuàng)新文化氛圍、對新技術(shù)敏捷的應(yīng)用機(jī)制等，在上一次數(shù)字化進(jìn)程中取得收益的銀行將有更強(qiáng)的動力投入生成式AI應(yīng)用。

《2023-2028年金融科技行業(yè)市場深度調(diào)研及投資戰(zhàn)略研究報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、行業(yè)發(fā)展變化等進(jìn)行了分析，重點(diǎn)分析了行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。報告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài)，對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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