2023年服贸会新观察：大模型，改变了金融业的什么？(2)
服贸会期间举办的“人工智能大模型助力金融科技高质量发展论坛”。人民网记者 李彤摄
服贸会，“会”“展”并重，论坛交流中参会嘉宾更能激荡观点。
展会期间举办的“人工智能大模型助力金融科技高质量发展论坛”，尚未开场就已经座无虚席，不少人站着听完了全场。有嘉宾表示，相比较传统模型，大模型具备强大的通用能力和智能创作力，可通过聊天交互模式，协助用户完成文案撰写、文档审核、代码生成等智力性和创造性工作。下一步金融机构可按照场景通用化、专业化程度分别使用基础大模型、行业大模型、企业大模型、任务大模型等，由于金融机构的定位不同、规模不同、发展阶段不同，在落地策略上存在一定差异。
中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民表示，大模型与图计算相结合，或是在金融领域落地应用的有效途径。“大模型能够协助知识的抽取、推理、融合、更新与解答，降低知识图谱构建成本，提高知识图谱的产业落地能力；图计算能够提高大模型的可靠性，提高复杂问题的求解能力。两者的优势和短板能够进行互补。”
“长远来看，数据是大模型的生产要素，基础设施是大模型的入场券，场景应用是大模型的驱动力。”有业界人士表示，大模型对金融业带来的改变，在技术侧将体现在多模态，利用文本、图像、视频等信息来进行计算，借助模型自身的思维能力实现更安全的输出；在金融业务侧，将通过构建的生态规模，融入现有的业务流程，催生出新的场景和应用。在这一过程中，金融领域要亟待解决算力需求大、训练和推理成本高、数据质量不佳、隐私和安全问题等“成长的烦恼”。
在以“科技赋能——金融业数字化转型与发展”为主题的论坛现场，天阳科技风险管理事业部总经理张志莲对人民网记者表示，目前业界关注的是精细化处理垂类行业细分场景的多模态数据、确保数据安全合规使用、确保模型的稳定性和时效性、应对可能存在的对抗性输入等现象，也要尽快出台大模型相关的行业标准。
“在大模型出现之前，金融行业已经大量应用小模型等数据技术，在探索大模型的过程中会考虑投入和实际价值产出。”张志莲认为，任何一家金融机构独立建构整个体系都不现实、不高效，生态合作、融合创新是大趋势，需要金融机构、科技企业、互联网公司、算力平台等基于自身优势，强强互补，共同解决遇到的挑战。
“金融是标准化、最严谨的行业，我们对大模型的期待不妨向那些长期没有解决的业务环节进行探索，可能会带来更大的惊喜。”上述业界人士说。
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(责编：杨曦、高雷)
