马上互联网消费金融的快速发展未来在推进金融大模型应用方面有哪些计划？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-11-04 15:00 标签： 互联网消费金融的快速发展
2200+，1421，10万+，1.8亿，70亿……在2023世界计算大会上，马上消费科技创新发展部总经理赫建营以这几个关键数字介绍了马上消费，并以金融机构视角分析AIGC以及大模型的未来发展趋势。马上消费科技创新发展部总经理赫建营参加2023世界计算大会。马上消费供图赫建营表示，当前已有25家机构正在研发或即将发布金融行业的大模型，马上消费发布的天镜大模型将建设一个覆盖金融行业的全链路、全场景的创新体系。金融大模型将带来三大变革“大模型对金融业的影响是长远、深刻的。各家在投入方面有很大区别，近段时间以来，工商银行推出人工智能金融行业通用模型、农业银行发布了金融AI大模型ChatABC、马上消费发布了零售金融大模型‘天镜’、度小满发布了开源金融大模型‘轩辕’、科大讯飞发布了‘讯飞星火’智能客服用于保险业务等场景。”赫建营认为，大模型在业务场景的使用上虽然还处于摸索阶段，未来3—5年大模型在金融行业的大规模应用，会把当前所有金融类的业务重塑一遍。在他看来，金融大模型将对金融行业产生三个方面的影响和变革：一是个性化的服务和极致的用户体验；二是高效的价值传递效率，可以在能效、风控、运营等方面大幅提升金融服务实体经济效率；三是安全合规的高效决策。生成式AI三大关键技术当前，金融行业对知识的专业性、逻辑的严谨性，以及合规性都要求很高。大模型还需要和金融行业进行适配和优化。赫建营指出，大模型在金融行业的产业应用还有四个关键难题。一是在金融领域，不管外部如何变化，大模型要做到运用新兴技术达到100%决策安全。二是平衡个性化服务和个人隐私数据合规的问题。三是让模型生成群体智能与安全可信问题。做到共享权益数据安全可靠，有效利用数据，共建行业模型。四是基础设施的能力挑战。金融大模型对算力成本和大数据存储的需求与基础设施的提供，提出了新的要求。对此，他提出大模型有三个关键技术值得关注，强化学习和持续学习技术、鲁棒性决策、组合式AI系统技术。依此，天镜大模型形成“三纵三横”的战略布局。“三横”包括：通过持续学习技术、模型合规、组合式AI系统技术形成安全、合规、可信的鲁棒性决策能力。合规是模型最重要的底线能力，在此基础上通过可持续学习，大模型会越用越聪明。三纵是指当前马上消费正在研发和使用的三大纵向场景，分别是数据决策智能、多模态智能、实时人机协作。数据决策是指判断式模型做的智能决策，大模型需要帮助金融机构，把数据转化成营销、决策等方面的专业能力。多模态智能是指，在合规、安全的前提下，大模型可以把语音、文字、视频能够自动生成个性化营销服务和运营的数据，从而形成一个合规安全可控的多模态平台。最后人机协作是通过大模型的大脑与心理学的有机结合，实现有情感的人机互动体验。智能营销配置无需标注效率提高70%目前，天镜大模型将应用于营销获客、风险审批，客户运营、客户服务、安全合规、资产管理6个零售金融最典型的场景。具体包括文本分类、情感分析、机器翻译、语义嵌入，还有词性标注等，从行业到领域，到细分的场景，全链路、全场景的覆盖。赫建营透露，大模型的智能营销、客户分析产品已落地。尤其是客户智能营销，目前已经实现无须配置标注，能够提高70%的效率，并且提供千人千面的精准服务。天镜能做到安全可信，是通过在数据要素、算力平台、基础理论、场景运用、创新集聚等五大领域的积累。这背后是因为，马上消费积累超1.8亿的用户，上万台服务器，上千张GPU储存卡，有超2000个模型，10万+变量，近50PB的多模态、高质量数据等。通过对这些场景数据做模型精调对齐训练，同时再用推理加速技术实现模型可控。作为重庆首家、全国领先的持牌消金机构，马上消费秉持科技驱动、数字化经营发展理念，坚持自主研发，已组建科技研发团队超2200人，已提交发明专利达到1421件，稳居消费金融行业首位。截至目前，马上消费累计纳税超70亿元。赫建营表示，这些数字代表着马上消费开业8年带来的价值，也代表着在未来将会持续拓展虚实共生，做可信开放的数字金融融合体。近期，马上消费还和腾讯云、阿里云、华为、百度等一起，入选重庆市大模型联盟，并荣膺该联盟理事长单位。下一步，马上消费会和上下游产业链生态企业一起来推进相关可信、安全的工作。（马上消费供稿）(责编：盖纯、刘政宁)分享让更多人看到

2023-11-04 00:18:20
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华龙网讯 大模型时代下，如何推动数字金融创新？“必须要建立一个能实时决策，用算法代替人的先验经验决策的一个新型组织；构建一个可产生稳定结果，让人工智能按人的预期提供可靠金融服务的新架构；构建一个与合作伙伴产生群体智能的新体系。” 11月3日，马上消费副总经理兼CTO蒋宁在香港金融科技周2023的主论坛演讲中，给出大规模数据决策与数字金融创新的关键战略。马上消费副总经理兼CTO蒋宁演讲中。马上消费供图 华龙网发香港金融科技周是亚洲最大、最具影响力的金融科技活动之一，是香港金融科技界的旗舰盛事。该活动由香港财经事务及库务局与投资推广署主办，并由香港金融管理局、保险业监管局及证券及期货事务监察委员会联合筹办，旨在推动全球金融科技创新，推动金融服务与更多领域的发展。今年，活动以“金融科技新定义”为主题，汇集了来自世界各地的顶尖行业领袖、监管机构代表、投资者和创业者，就人工智能、Web3和绿色金融等业界重要议题展开讨论，热议金融科技领域的最新趋势和创新成果。数据进入决策：金融大模型的关键命题如何缝合大模型与金融间的距离？在蒋宁看来，关键是在数据、算法、算力和平台四个维度，推进金融机构的数据、知识到决策的全链路变革。演讲伊始，作为深深扎根业务一线的技术专家，蒋宁首先给听众抛出了4个问题：技术的迅速迭代的当下，如何感知消费者多样化的需求，得出精准的业务决策？如何管理几何级增长的数据，让数据形成数据资产，产生价值？机构如何保证可靠、稳定的算力？组织内如何构建一个能够实时决策的业务体系，推进自适应式、自动化的营销和风控？这几项问题，是每一个寻求数字化转型的金融机构关注的重点，也是变革金融科技绕不开的命题。蒋宁认为，具体而言，数据层面，要把客户稳定态的数据和高度稀疏特征的数据结合，将客户的行为特征变成可计算、可推理的数据资产；算法层面，需突破基于时间序列的因果关系推断，让大模型找到数据间的逻辑关系，支撑机构决策；计算层面，要构建新型的算力流程，能够在跨云、多云场景下提供稳定的算力；体系层面，要实现大规模仿真，并从中找到客户需求点和因果关系，进而取代先验的人工经验。“我们要用数字化决策技术，构建一个崭新的零售金融平台。”蒋宁直言，要利用金融领域的新“武器”，基于大模型的智能化架构，构建先进AI驱动的模型决策系统。在蒋宁看来，让大模型执行金融任务，要满足3个条件：一是在线持续学习，让模型实现实时推理预测，能基于用户行为做出快速的、最佳的个性化判断；二是要构建组合式AI平台，让大模型和传统的数千个普通模型有效组合，达成合作；三是满足安全合规这个最根本的要求，用对抗学习来解决模型的鲁棒性问题，以保证金融100%的安全、合规。这些技术细节和解决方案的提出，都建立在马上消费深厚的科研积累和长时间的数字化实践之上。今年8月，该公司发布全国首个零售金融大模型——“天镜”，并已在自动化营销、风控等实际业务场景应用近6个月。“今天，马上消费每天能基于用户1000万个行为做出个性化的营销和风险判断，每天做上亿次模型计算，每秒可以处理150万特征的计算”，蒋宁说，经由这些大规模数据处理能力，马上消费由传统的机器学习跃迁到大规模特征计算和大规模模型计算体系，并以此推动零售金融创新发展。6大任务，升级金融大模型系统布局蒋宁称，海量的数据资产、大规模数据决策、极致自动化业务流程，是支撑金融大模型的基础设施、探索支撑和落地到零售金融场景的能力。具体而言，马上消费在8年里积累了1.8亿用户、100P数据、10万+变量、20万张用户数据表和超过2000个模型，在零售金融的六大风险场景构建了全方位的风险管理体系。这些多模态、高质量的数据，成了马上消费不断挖掘数字金融，将金融大模型做深做实的依托。为了能给同业系统布局金融大模型提供参考，蒋宁以马上消费的业务实践为例，指出大模型在金融领域落地应用的6项任务：一是让训练数据不受限，让数据更广泛，包括非结构化的数据、声音、视频等多模态数据；二是让训练更快速高效，找到成本更低、效果更好的训练的方法和模型蒸馏的技术；三是让知识掌握没有门槛；四是让群体智慧可汇聚集成；五是让金融风险全面控制；六是让监管合规变成原生。这6个方向，包含通用大模型的理解和推理能力、模型组合能力，再到金融大模型所需要的创造能力和安全合规能力，能力要求层层递进。唯有如此，才能让金融大模型全方位覆盖机构的营销、获客、风控等各个环节，产生业务价值。演讲中，他以马上消费真实的自动化营销流程为例，详细解析大模型可信安全核查的技术方案。线上事件营销需要预测用户意图，识别个性化行为，大模型要经过反复的对抗学习训练，找到测试提示、内容安全判别、生成回答的最佳方案，在保证金融大模型创造能力的同时，满足安全合规的需求。同时，机构也要关注事前合规，着重控制内容生成，解析监管文件，实时检测判断，并在经营中对员工开展合规培训考试，自动生成风险报告，把合规安全贯穿在业务体系的全流程。“拥抱大模型，金融机构将在产品和服务个性化、价值链效率、决策科学性方面迎来更大的发展空间。”11月2日，蒋宁在香港金融科技周“人工智能新纪元：探路金融大模型”圆桌论坛上，与香港特别行政区政府投资推广署财经金融及金融科技主管梁瀚璟、平安壹账通银行执行董事兼行政总裁费轶明、万向区块链首席经济学家邹传伟、第一财经总编辑杨宇东共同探讨金融大模型的产业应用。蒋宁认为，要改进数据的组织方式，形成数据资产，进入决策，产生智能，让AI在实时人机协作、持续学习、多模态维度促进变革与发展。蒋宁表示，未来，马上消费科技服务收入占比会不断增长，在“自营+开放平台+金融云”的战略定位下，将不断加强自主研发能力和科技驱动进程，与合作伙伴打造一个开放融合的新型的数字生态。
“金融行业作为人工智能应用要求高、场景丰富，是大模型技术和算法突破的沃土。今天发布金融大模型，体现了你们在这方面的技术积累，我也十分期待你们在未来推动大模型应用在金融领域的探索和实践,从而带动和加速金融数字化和智能化的发展。”中国工程院院士倪光南在8月28日金融大模型发展论坛暨马上消费金融大模型发布会上如是表述。
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中国工程院院士倪光南在马上消费大模型发布会上演讲本次论坛以“数智融合，渝见未来”为主题，云集了谭建荣、倪光南、孙茂松和杨新民四位院士及100多家金融机构，携手马上消费金融股份有限公司（下称马上消费），共同探讨金融大模型的未来。论坛上，马上消费重磅发布了全国首个零售金融大模型——“天镜”，寓意大模型是人类智慧的镜像，推动金融机构高质量发展。基于此，中国信通院、重庆国家应用数学中心和马上消费牵头发起，阿里云、百行征信、北京火山引擎科技有限公司、中关村科金、毕马威、复旦大学金融科技研究院、朴道征信、腾讯云、中国科学院自动化研究所等联合倡议发起的“金融大模型可信安全验证与联合创新行动计划”。
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马上消费发布首个零售金融大模型“天镜”谭建荣、孙茂松、杨新民等院士与马上消费蒋宁共论金融大模型的可信、安全“今年年初的ChatGPT非常直面，我们感觉到无所不能，但是坦诚讲，在工业领域、金融领域，大模型还有四个关键的难题。”马上消费首席信息官蒋宁开局就直面通用大模型和金融大模型的本质区别。他表示，大模型目前还面临关键性任务和动态适应性、个性化要求和隐私保护、群体智能与安全可信和基础设施的能力四大难题。他举例表示生成大模型，最大的困难是满腹经纶，回答错了他可以不承担风险，比如自动驾驶，它的刹车、提速、转弯、看灯，外界环境都在变化，对象车在变化，所以绝对不能出错，1%的错都会造成生命财产的损失，这就是金融大模型和传统大模型最大的区别。生成式模型它不能做解释，但是金融大模型最主要的模型叫做判别性，它需要做决策，交易决策。拿马上消费的风控来讲，我们有将近2000个模型，20万张表，每天都在变化，但环境不管如何发生变化，让我们的模型错一个，非常不容易，这就要做到可控、安全。这背后是因为马上消费作为以科技驱动的头部持牌消费金融机构，积累了1.79亿的用户，有超2000个模型，10万+变量，近50PB的多模态、高质量的数据等，通过在这些自身数据上做模型精调对齐训练，同时再用推理加速技术实现模型可控，从而相比其他企业更懂金融。
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马上消费首席信息官蒋宁在金融大模型论坛上演讲这方面，也引发了与会院士和专家的共鸣。关于安全的风险，中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣举了个例子，北京老太太接到远在美国孙子的视频电话，图像、声音都是孙子的，结果却被诈骗了，因此他说“人工智能时代，眼看的不一定是事实，大家要提高警惕。”而马上消费能探索金融大模型，说明了是行业的领头羊，有了数据和模型，才能从不确定的关系转变为确定的关系，从变量中找出不变量。
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中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣在马上消费大模型发布会上演讲而应对AI风险方面，全国政协委员、国际系统与控制科学院院士、重庆国家应用数学中心主任杨新民院士表示，随着大模型的开放开源，深度合成技术的非法使用存在加速积聚的风险。他特别提到了“与马上消费率先在金融领域进行原创性探索”，包括加强深度防伪验证系统，包括人脸识别及生物特征识别验证系统的活体检测、Deepfake伪造检测、对抗攻击与防御、深度学习可解释性等。
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全国政协委员、国际系统与控制科学院院士、重庆国家应用数学中心主任杨新民院士在马上消费大模型发布会上发表演讲针对提升大模型应用的可信实践，中国信息通信研究院副总工程师王爱华在致辞中表示“可信人工智能实践的路径逐步清晰。人工智能发挥作用越大，它对于安全可信的要求也是越高的。当从业者自身把安全和一些问题作为发展第一要务的时候，说明这个技术在整个领域会进行应用。”
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中国信息通信研究院副总工程师王爱华在马上消费大模型发布会上发表演讲三纵三横 “天镜”大模型四大核心应用场景亮相在“天镜”大模型发布会上，蒋宁表示，马上消费已形成“三纵三横”的大模型发展技术布局，并领航构建可信、合规、多模态、适配全域、泛化的金融大模型技术能力体系，聚焦行业领先的基础语言特性能力、逻辑和推理能力、语义理解、生成与创作、金融领域能力、安全与合规能力等六大核心领域，进一步推动金融数字化转型产生实质性的飞跃。所谓三纵，是指实时人机协作、多模态智能、数据决策智能，在数据领域实现智能化，实现结构性数据判别式模型的综合能力。三横即是指持续学习、模型合规、组合式AI形成安全、合规、可信的鲁棒性技术能力，确保让模型越用越聪明，同时更稳定、更安全可控。他表示：“我们希望在任何情况下，它给客户的回答，给所有的员工的回答是合规的，并且在任何不可预期的情况下它的结果是稳定的，这来源于马上今天几千个模型，上万个变量形成的模型。”欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院 常务副院长孙茂松非常认可蒋宁的人机协同观点，他认为“大模型的基本定位还是智力劳动者的助手，它不会把一个行业整体取代。生成式人工智能的特点，它一定会出错。因为通用大模型对文本语言比较重视，对数字其实不敏感，所以ChatGPT有时候经常乱说，而金融数据很多都是结构化知识图谱，所以大模型在金融领域有很多挑战。马上消费做了一个很好的示范作用，开了一个好头。”
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欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院 常务副院长孙茂松在马上消费大模型发布会上发表演讲基于三纵三横，马上消费人工智能研究院院长陆全围绕引爆企业的数据潜能，打造全能数字员工这一核心，对天镜大模型在汇集智慧、唤醒知识、众创价值、数字分身四大应用场景进行了现场路演和解说：汇集智慧方面，主要是应用在人工客服场景，通过大模型提炼萃取一线优秀人工坐席客服经验，汇聚成群体智慧，从而拥有一对多服务客户的能力，也可作为人工坐席的辅助角色，帮助推荐、优化回答。据悉，该模型已运行近3个月，意图理解准确率达91%，相较于传统AI的68%有较大提升；客户参与率61%，高于传统模型43%的参与率，也高于人工坐席平均28%的水平；
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马上消费人工智能研究院院长陆全在金融大模型发展论坛介绍天镜大模型唤醒沉睡知识主要是高效解决了提取、利用非结构化文档中的数据资料的痛点。例如，将企业招股书、财报、经济预测数据等文件上传后，天镜大模型可以深入解析金融领域专业术语、同时查询定位多个不同文档、洞悉金融图表隐含的信息和强大归纳总结能力；众创数据价值主要是为了降低使用数据的门槛。天镜大模型SQL生成平台不再需要代码等专业指令，可直接向AI说大白话，天镜自动理解需求、展开检索、生成答复，按照人的意思去完成数据挖掘的任务。当前，天镜每日线上SQL生成数量650多次，线上SQL生成可执行比例53.4%，SPIDER标准数据集EX得分75.2，线上使用者满意反馈比例82.3%，表现领先行业。数字人方面，陆全希望打造的“数字外表+智慧大脑+情感内心”三合一数字人，擅理解，有温度，懂心理的智能秘书，或不休不眠的智能“打工人”。他希望能让每个员工都能轻松拥有自己的数字分身，上传自己的资料并定制一些参数后，只需5分钟的训练数据就可以生成“另一个我”，随时可以被唤起，成为人人都拥有的超级助手，代替员工完成大量工作。论坛上，蒋宁表示马上消费已经在金融领域跑出了“马上速度”，未来已来，马上消费将持续拓展虚实共生，做可信开放的数字融合体。据了解，本次论坛由重庆两江新区管委会、重庆市科学技术局、重庆市经济和信息化委员会、重庆市人力资源和社会保障局、重庆市地方金融监督管理局、重庆市大数据应用发展管理局、重庆市科学技术协会共同主办，马上消费、两江产业集团承办，北京中关村科金协办。

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