3月29日，人工智能驅(qū)動金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融數(shù)智化人才培養(yǎng)（鷺島）論壇在廈門隆重舉辦，會議匯聚來自銀行業(yè)、保險業(yè)、學術研究機構(gòu)以及知名科技企業(yè)的專家學者和業(yè)務骨干，共同圍繞人工智能在數(shù)字金融領域的場景應用、生成式人工智能的教育應用前景展望和金融與科技融合下人才培養(yǎng)創(chuàng)新模式等議題展開深入研討?？拼笥嶏w金融科技BU解決方案部總經(jīng)理姚佶超受邀出席，并圍繞“認知大模型助力發(fā)展數(shù)字金融新質(zhì)生產(chǎn)力”做了主題分享。

三大剛需減負增效、服務升級、業(yè)務創(chuàng)新

“在與眾多金融機構(gòu)進行了充分的調(diào)研和溝通之后，我們將金融機構(gòu)對大模型的高頻需求進行了詳細的整理和分析。”姚佶超指出，在數(shù)字金融建設層面，金融機構(gòu)有三大剛需：減負增效、服務升級、業(yè)務創(chuàng)新。大模型作為技術工具，在這三大領域具有顯著的應用潛力，能夠為數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展提供有力的支持。

在減負增效層面，通過大模型的智能化處理能力，能夠快速構(gòu)建及應用專業(yè)知識，加快業(yè)務處理速度，減少人工干預，提高服務效率；基于大模型在軟件開發(fā)層面的能力，可加速金融機構(gòu)代碼編寫效率，優(yōu)化內(nèi)部運營效能。

在服務升級層面，大模型可以幫助金融機構(gòu)提供更加個性化、智能化的服務。利用大模型的能力，精準匹配客戶需求，指引關鍵營銷動作，自動生成展業(yè)方案，提高金融產(chǎn)品的推廣效率和轉(zhuǎn)化率，為零售客戶提供私行級服務，引領財富管理行業(yè)的服務標準，通過科技助力大零售“網(wǎng)點+遠程+APP”渠道服務體系建設。

在業(yè)務創(chuàng)新層面，通過對金融市場、客戶需求等方面的深入分析，大模型可以為金融機構(gòu)提供有針對性的業(yè)務創(chuàng)新建議。例如，利用大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)市場需求，設計新的金融產(chǎn)品或服務。提前識別繁雜文檔中的各類風險，輔助實現(xiàn)“增量-增收-增效-增值”的價值創(chuàng)造鏈。

發(fā)展思路構(gòu)建認知大模型平臺底座，賦能場景創(chuàng)新

在將這些需求轉(zhuǎn)化為實際應用的過程中，姚佶超提出了更為深入的思考和建議：

首先，是場景牽引。他認為，科技公司需要深入理解金融機構(gòu)的業(yè)務場景和需求，以此為基礎，開發(fā)和優(yōu)化大模型技術，確保其能夠精準地滿足金融機構(gòu)的實際需求。在業(yè)務需求牽引下，科大訊飛聚焦行業(yè)場景，基于星火金融大模型技術底座，已探索出覆蓋客戶服務、營銷展業(yè)、中臺運營、人機協(xié)同、APP交互等場景的產(chǎn)品方案。

其次，是平臺高效。金融場景業(yè)務邏輯復雜，需要大小模型共用組合多個AI能力，以平臺統(tǒng)一納管多種模型，提高應用研發(fā)效率。姚佶超介紹，通過智能應用開發(fā)平臺與星火智算平臺的雙擎聯(lián)動，可加速大模型的產(chǎn)品化進程。星火智算平臺為金融機構(gòu)提供了一個功能全面、操作便捷、成本效益顯著的人工智能模型訓練和運行環(huán)境，可優(yōu)化產(chǎn)品支撐能力。智能應用開發(fā)平臺則可以讓AI能力更好更快地為業(yè)務應用需求賦能。

第三，是專屬模型。姚佶超指出，金融機構(gòu)需要基于通用大模型，訓練出企業(yè)專屬的大模型，以確保大模型能夠更好地適應和服務于金融機構(gòu)的具體需求。他以人保大模型舉例，科大訊飛與中國人民保險集團合作，共同研發(fā)了人保集團首個專屬問答式大模型——“數(shù)智靈犀-人保大模型”。該模型是基于星火金融大模型底座，經(jīng)過私有化訓練調(diào)優(yōu)形成的中國人保專屬企業(yè)大模型，已在人保集團各公司百余個場景中應用落地。

第四，是自主可控。金融領域涉及的數(shù)據(jù)通常具有高度敏感性，包括客戶個人身份信息、交易歷史等關鍵數(shù)據(jù)。在引入AI大模型的過程中，金融機構(gòu)必須確保這些數(shù)據(jù)的隱私性和安全性得到嚴格保護，以防范任何潛在的數(shù)據(jù)泄露和濫用風險。

四大要素實現(xiàn)認知大模型自主可控發(fā)展

姚佶超強調(diào)，要實現(xiàn)認知大模型的自主可控發(fā)展，必須關注四大關鍵要素：數(shù)據(jù)、算力、算法和應用。

數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量直接影響到模型的學習效果。為了確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、多樣性和安全性，需要從多個渠道收集和整理數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、聲音等多種類型。同時，要保證數(shù)據(jù)的隱私和合規(guī)性，遵循相關法規(guī)和政策，對數(shù)據(jù)進行脫敏處理?？拼笥嶏w基于多語種翻譯技術學習全世界知識，并嚴把數(shù)據(jù)來源，通過多語言混合協(xié)同過濾方法進行數(shù)據(jù)的仔細清洗，形成立體化的“內(nèi)容安全”保障機制。

大模型“智慧涌現(xiàn)”依賴大算力，算力是支撐模型運行和學習的硬件基礎。姚佶超介紹，科大訊飛與華為合作，打造了首個支撐萬億參數(shù)大模型訓練的萬卡國產(chǎn)算力平臺“飛星一號”。“飛星一號”采用昇騰 AI硬件訓練服務器和大容量交換機構(gòu)建參數(shù)面無損 ROCE組網(wǎng)，配置高空間的全閃和混閃并行文件系統(tǒng)，可支撐萬億參數(shù)大模型高速訓練，并支持多種加密方式，可以有效保護用戶的數(shù)據(jù)安全。

算法是模型能否準確理解和處理信息的核心。姚佶超表示，算法的創(chuàng)新和優(yōu)化可以提高認知大模型在金融場景中的應用效果和效率，基于訊飛星火通用大模型底座，通過調(diào)優(yōu)，利用場景驅(qū)動菜單式構(gòu)建專屬大模型，可以解決行業(yè)大模型中的具體問題。

應用是檢驗模型實際效用的重要環(huán)節(jié)。姚佶超介紹，科大訊飛已經(jīng)在頭部銀行的多個行業(yè)場景中打造標桿應用局點，基于成效驗證的積極結(jié)果，科大訊飛將推動大模型技術應用于更多金融業(yè)務場景，如資產(chǎn)管理、投資顧問、財務分析等，不斷探索新的增值點，并與更多金融機構(gòu)建立合作關系，提供更個性化的服務和產(chǎn)品。

大模型時代，金融行業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變革。積極擁抱大模型，并加速其在金融行業(yè)中的應用，是推動數(shù)字金融發(fā)展的關鍵任務。科大訊飛將發(fā)揮技術優(yōu)勢，攜手行業(yè)生態(tài)伙伴，加快推進大模型和數(shù)字金融深度融合，用人工智能新技術革命助力數(shù)字金融創(chuàng)新。