当前，生成式人工智能正在快速迭代和应用，其中，大模型展现出强大功能。各细分行业在探索大模型落地过程中不可避免地面临一些挑战。具体到金融领域，专业、合规、标准是当前行业对大模型应用的期待。

“我们在人工智能大模型研发和应用方面正在研究和探索，未来希望能够共建行业评测标准，为金融业大模型应用提供基准。”一位业内人士告诉《金融时报》记者。

(相关资料图)

“驯化”金融大模型

谈及大模型在金融领域的运用，马上消费人工智能研究院院长陆全用了“驯化”二字。

“如果把通用大模型看作一匹资质超群的野马，打造专注于金融垂直领域和细分场景的大模型应用就相当于对野马的驯化。”陆全说，“首先，需要使用专有的、经过加工的垂直领域数据来喂养它；其次，要在垂直领域对大模型进行精调对齐训练，用大模型的推理加速技术让这匹马跑得更快、更可控；最后，要有足够的应用场景来供这匹马奔驰和迭代，使用的人越多，评估反馈越多，模型迭代越快，效果才会越好。”

交叉信息核心技术研究院常务副院长林常乐在“金融科技50人论坛”主办的研讨会上表示，由于金融专业精度要求很高，大模型与金融行业结合的关键，是怎样产出符合金融专业精度要求的结果。林常乐提出大模型中的相关专业领域参数与专业模型相结合的技术路线，通过将专业模型的精度参数写入大模型，实现专业领域模型与大模型的衔接。

雪球公司资深技术总监张灿群认为，金融领域对准确性、专业性以及实时性的要求非常高，当前大模型主要因为数据无法实时更新、翔实数据依然缺乏、数据准确度不高等问题，导致大模型的生成结果可能无法完全满足金融行业实际需求，而金融企业可以通过模型微调、指令提示和结构化数据检索的方式，有效打通大模型落地的“最后一公里”。

大模型应用存在哪些问题

“虽然国内数据资源丰富，但中文优质数据集仍然稀缺，金融业的数据基础虽然优于多数行业，但也存在非标准化、碎片化、分割化的问题。算力保障方面，我国AI算力规模虽已居于全球前列，但生成式AI大模型的算力质量仍有待提升。”国家金融与发展实验室副主任杨涛表示，当人工智能大模型在金融领域应用时，更需关注大模型的可审计性、可解释性等难题以及参与金融活动引发的风险特征变化、数据保护、责任分担、合规边界等问题，强化数据伦理、算法伦理、主体伦理、行为伦理等方面的治理。

林常乐在谈到大模型应用存在的问题时表示，大模型通常使用公开互联网信息进行训练，使用这些数据和知识会引发利益冲突，涉及数据知识产权的保护问题。同时，大模型自身的风险，比如数据安全也是关注的重点。“在2008年全球金融危机后，大家意识到模型和定价算法会对金融业务产生巨大影响，模型管理需要既要有制度建设，也需要技术支持。在负责任的大模型中，涉及不同国家的价值观标准，需要进行跨领域的研究，使其公理化，形成可以技术化的规则。”

中国社科院哲学所科技哲学研究室主任段伟文认为，生成式人工智能技术会对知识产权和知识生产方式产生重大影响，并可能带来数据隐私、安全、偏见、公平等方面的问题。他表示，对于人工智能大模型的治理应基于相称性原则，即根据其本身的风险确定治理力度，并在此过程中始终明确人工智能应用仅负责推算，而人负责结果判断。

“由于参数在100亿个以下的模型无法具备很多能力，为此，我们必须克服GPU和经验的不足，以获得对这种大小模型精调训练和推理使用的能力，并在自身数据上做模型精调。其中，包括基于自身数据，设计和训练‘问答对’，以保证既要保留原有大语言模型的常识和通用推理能力，又能在独有的金融垂直细分数据上实现类似的能力扩展。”一位业内人士说。

支持负责任大模型在金融业应用推广

在北京国家金融科技认证中心资深专家温昱晖看来，百花齐放的大模型难免会出现良莠不齐的现象，这需要基于多元化的责任主体，遵循负责任人工智能的基本原则，采取适合行业特点的敏捷治理方式来进行规范。基于此，北京国家金融科技认证中心提出负责任的人工智能大模型治理思路，探索研究大模型金融应用多元责任体系，采用循证治理及评价机制，支持负责任大模型在金融业的应用推广，通过建立名录向行业推荐负责任的大模型产品和服务。

采访中，金融从业者普遍表示，大模型技术具备广泛的应用前景，但当前在可控性和精准度方面还有很多挑战。工商银行金融科技研究院资深经理夏知渊认为，未来应选择风险相对可控的企业内部场景开展先行先试，在探索大模型应用的同时，进一步完善相关技术。

民生银行数据管理部总经理沈志勇认为，大模型技术应用可能会涉及知识产权、数据隐私、价值观等问题，需要强化使用主体的社会责任和道德规范，定期开展合规和伦理方面的审查。

光大信托科技部副总经理祝世虎认为，大模型在银行业的落地需要“大合作、大创新、大共存”，即业内大算力的合作、行内大数据的整合、垂直领域内模型的精调，由浅入深、由外及内地开展应用创新，并处理好大模型与小模型的共存关系。

从科技企业的视角看，包括360、华为在内的一些科技企业表示，大模型卓越的性能有赖于底层芯片、基础软硬件的支持，未来希望与各界伙伴携手打造自主可控的技术底座和兼顾各行业标准的开源大模型，加速行业大模型生产和场景落地，赋能金融数字化转型和智能化升级。

据了解，北京国家金融科技认证中心将提出负责任大模型金融应用行动计划并公开征集参与单位，共同推动负责任的金融领域大模型应用落地。

（文章来源：金融时报）

关键词：