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金融大模型應(yīng)具備三大關(guān)鍵核心能力

發(fā)布時間:2023-8-7來源:金融時報-中國金融新聞網(wǎng)點擊:返回列表

 “近期,我們將正式發(fā)布自主大模型,與社會各界共享、共創(chuàng)更多有價值的探索。”在第六屆世界人工智能大會上,馬上消費金融股份有限公司(以下簡稱“馬上消費”)副總經(jīng)理兼首席技術(shù)官(CTO)蔣寧說。

 
  蔣寧表示,金融行業(yè)是數(shù)據(jù)、技術(shù)密集型行業(yè),具有數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)類型多等特點,與大模型訓(xùn)練所需要的底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)要求十分契合。“大模型在金融領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景,幫助推動構(gòu)建用戶個性化服務(wù)體驗。在數(shù)字中國的建設(shè)背景下,大模型將有效提升金融領(lǐng)域營銷、運營等價值鏈效率,進一步拓展數(shù)據(jù)決策在風(fēng)控領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用效果,助力金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生實質(zhì)性的飛躍。”
 
  當(dāng)前,人工智能大模型的發(fā)展在全球都還處在初期階段,在金融領(lǐng)域的探索也剛剛起步,面對的困難和挑戰(zhàn)依舊不少。蔣寧表示,金融領(lǐng)域探索大模型的困難和挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在關(guān)鍵性任務(wù)和動態(tài)適應(yīng)性、個性化要求和隱私保護、安全可控需求提升、大數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施能力挑戰(zhàn)四個方面。
 
  一是由于金融各項業(yè)務(wù)是動態(tài)且變化的,面對不可預(yù)期的外界環(huán)境和突發(fā)意外情況,當(dāng)前的大模型并不能做到每一個決策都穩(wěn)定、精確,這是金融機構(gòu)在運用大模型等人工智能技術(shù)時存在的一個非常大的挑戰(zhàn)。
 
  二是金融行業(yè)希望利用人工智實現(xiàn)極致的用戶體驗,包括推出個性化、定制化的用戶產(chǎn)品和服務(wù),但這需要個人隱私數(shù)據(jù)和大模型相融合,涉及到合規(guī)和安全問題,需要行業(yè)不斷探索破解之道。
 
  三是金融行業(yè)一直存在的“數(shù)據(jù)孤島”問題,跨行業(yè)、跨組織、跨機構(gòu)的數(shù)據(jù)共享沒有形成,數(shù)據(jù)共享體系建設(shè)需要持續(xù)探索。大模型要不斷發(fā)展成熟,就必須構(gòu)建一個巨大的增強學(xué)習(xí)或者強化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)平臺,金融機構(gòu)在這個平臺上持續(xù)貢獻數(shù)據(jù)并實時反饋,促進平臺不斷升級和進化。
 
  四是金融行業(yè)大模型應(yīng)用對底層設(shè)備、基礎(chǔ)架構(gòu)等軟硬件設(shè)施提出了更高的要求?,F(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、芯片等軟硬件設(shè)施需要不斷迭代升級,以滿足后摩爾時代高速增長的數(shù)據(jù)和算力要求。
 
  如何迎接上述挑戰(zhàn)?蔣寧認(rèn)為,金融大模型有三個關(guān)鍵能力值得關(guān)注:強化學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)、魯棒性決策、組合式AI系統(tǒng)技術(shù)。
 
  首先,大模型具備強化學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)。OpenAI的核心能力不僅是表面的ChatGPT巨量模型參數(shù),更在于其幕后的強化學(xué)習(xí)機制和各種生態(tài)能力的建設(shè),通過不斷使用讓系統(tǒng)越用越聰明、越用越人性化。目前,國內(nèi)的各種大模型還未完成自適的生態(tài)體系建設(shè),學(xué)習(xí)能力仍需進一步強化。
 
  其次,魯棒性決策也是大模型在關(guān)鍵決策領(lǐng)域落地的核心能力,如何幫助排除噪音以及干擾性問題,在突發(fā)和不可預(yù)期情況下實現(xiàn)關(guān)鍵決策的持續(xù)穩(wěn)定和合規(guī)可信尤其重要。
 
  再次,大模型另一個關(guān)鍵能力是組合式AI系統(tǒng)技術(shù)。組合式AI系統(tǒng)技術(shù)可以有效結(jié)合各種垂直領(lǐng)域判別式模型的可用性和專業(yè)性,具備生成式大模型的遷移學(xué)習(xí)和泛化能力強的特點,可以在真正發(fā)揮大模型的泛化能力優(yōu)勢。
 
  “得益于與客戶廣泛的交流和互動,我們已經(jīng)為利用大模型技術(shù)訓(xùn)練人機協(xié)作、人機對話等建立了龐大的數(shù)據(jù)要素,為金融大模型實踐奠定了基礎(chǔ)。”蔣寧說,金融大模型落地要做到安全可控、個性化決策和體驗、持續(xù)學(xué)習(xí)。據(jù)了解,目前,馬上消費公司已經(jīng)研發(fā)了實時人機決策模型、多模態(tài)大模型、數(shù)據(jù)智能模型等,并在內(nèi)部上線測試。

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