文|腦極體
幾年前，我采訪一位產(chǎn)業(yè)專家，他提到了一個(gè)高科技到產(chǎn)業(yè)落地的主要困惑：兩層皮。
一些特別牛的技術(shù)成果在論文上發(fā)表了，這是一層皮。企業(yè)的技術(shù)人員，將這些成果產(chǎn)品化、商品化的時(shí)候，可能出于工程化的原因，會做一些簡化，這是另一層皮。
兩層皮之間，是有g(shù)ap的，就像賣家秀和買家秀一樣，并不是融合且一致的。
而往往是那些有技術(shù)人才、研發(fā)能力、轉(zhuǎn)化意愿的企業(yè)，會先碰到“兩層皮”的問題，產(chǎn)生對技術(shù)有效性、ROI回報(bào)率不明確的疑慮。
在沖入大模型熱潮的各路人馬中，金融機(jī)構(gòu)可能是率先遭遇“兩層皮”挑戰(zhàn)的。
我們知道，金融產(chǎn)業(yè)一貫是新技術(shù)的早期采用者，在AI方面的嘗試很早就開始了，可以說是產(chǎn)業(yè)AI化的“優(yōu)等生”，更是有著良好的信息化、數(shù)字化基礎(chǔ)。金融機(jī)構(gòu)的前中后臺各個(gè)場景中，都有被大模型降本增效的空間。因此，金融也被認(rèn)為是大模型落地的首選場景。
作為大模型落地的先行者，金融領(lǐng)域如果解決不了“兩層皮”的問題，意味著大模型在實(shí)際應(yīng)用中還是存在賣家秀和買家秀的差距。
本文希望說清楚，究竟是哪些問題拉開了金融和大模型之間的gap？
問題一：以誰為主？
既然是做大模型，當(dāng)然是由OpenAI/BAT這樣的科技企業(yè)和技術(shù)公司為主導(dǎo)了，而這也是金融機(jī)構(gòu)不想看到的事。
有個(gè)金融領(lǐng)域的專家告訴我們，這波大模型的熱度起來之后，金融機(jī)構(gòu)都特別焦慮，有一種FOMO（Fear of Missing Out害怕錯(cuò)過）情緒。
因?yàn)樯弦徊夹g(shù)浪潮，智能手機(jī)和移動互聯(lián)網(wǎng)崛起，導(dǎo)致傳統(tǒng)銀行、券商的很多業(yè)務(wù)，被互聯(lián)網(wǎng)金融公司分走了。在業(yè)內(nèi)人看來，這種“史詩級的悲劇”絕不能重演。
在技術(shù)焦慮的驅(qū)動下，金融機(jī)構(gòu)非常積極想跟上大模型的風(fēng)口，幾乎不需要科技廠商做太多市場教育，整個(gè)行業(yè)在接納大模型這件事上表現(xiàn)極其良好。
同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)也非常重視將金融大模型的“核心籌碼”牢牢掌握自己手里，強(qiáng)調(diào)“以我為主”。有銀行業(yè)人士提出：只有適應(yīng)銀行的大模型，才是真正可以深度應(yīng)用到場景里、業(yè)務(wù)流程中的大模型。具體怎么做呢？
一類是硬籌碼。
對金融機(jī)構(gòu)來說，數(shù)據(jù)安全隱私合規(guī)，是沒有妥協(xié)的硬指標(biāo)，有非常嚴(yán)格的要求。這也就導(dǎo)致，大模型落地金融更加需要本地化的搭建和私有化部署、運(yùn)行。
本地部署的要求，對大模型廠商來說有利有弊。有利的地方是，相比其他行業(yè)直接調(diào)用API接口的MaaS模式，本地部署的客單價(jià)高、利潤大，商業(yè)價(jià)值更高。不利的地方在于，私有部署需要在云化方案、數(shù)據(jù)處理、存儲、模型訓(xùn)練、提示工程、運(yùn)維服務(wù)等多方面，形成一套完整的解決方案，競爭焦點(diǎn)不僅是基座模型本身，這就增加了技術(shù)服務(wù)商的成本和難度。
另一類是軟籌碼。
金融大模型要表現(xiàn)良好，需要專有數(shù)據(jù)的精調(diào)、領(lǐng)域知識的引入、基于場景的反饋，而銀行業(yè)本身的數(shù)字化基礎(chǔ)非常好，數(shù)據(jù)積累深厚，這便成了掌握在手中的軟籌碼。
摩根斯坦利公司在研發(fā)生成式AI產(chǎn)品中，就結(jié)合超過10萬份財(cái)務(wù)報(bào)告、內(nèi)部資料和金融文獻(xiàn)等，對OpenAI的基礎(chǔ)模型進(jìn)行微調(diào)。據(jù)透露，我國農(nóng)業(yè)銀行業(yè)也沉淀了2.6TB的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用于大模型的訓(xùn)練。此外，基礎(chǔ)大模型雖然通識能力很強(qiáng)，但“專業(yè)課”能力不足，缺少金融專業(yè)知識，加上金融場景業(yè)務(wù)復(fù)雜，初出茅廬的大模型，要形成高質(zhì)量的服務(wù)能力，成為優(yōu)秀的“AI副駕駛”，并不容易。
這就要求，大模型廠商和技術(shù)公司，改變“技術(shù)為中心”“我是來賦能/顛覆你的”的慣有思路，增強(qiáng)服務(wù)意識，與金融客戶合作，以金融客戶為主。
大模型落地金融絕不是，也不能是又一次“技術(shù)顛覆行業(yè)”。無論是通用大模型廠商還是ISV服務(wù)商集成商，都要在“客戶為主”這條baseline（基線）上跳舞。
問題二：融合為什么難？
以金融機(jī)構(gòu)為主，那科技公司豈不是成了“大模型施工隊(duì)”，只能收點(diǎn)辛苦費(fèi)，發(fā)揮不了技術(shù)創(chuàng)新性了？
大no特no。
一來，金融AI不是新事物。
金融機(jī)構(gòu)，并不是大家想的那樣，面對AI一竅不通。事實(shí)上，在所有行業(yè)里，金融領(lǐng)域的“含AI量”絕對是排名前列的。幾年前我采訪國內(nèi)某985高校人工智能學(xué)院的院長，對方直言，AI方向的學(xué)生畢業(yè)后不去BAT、不去創(chuàng)業(yè)公司，去的是招商銀行這類金融機(jī)構(gòu)下面的信息中心/技術(shù)中心，搞金融的人工智能。
所以，金融AI的趨勢其實(shí)早在幾年前，就已經(jīng)大幅開展了，這也是為什么今年大模型熱度剛起，國內(nèi)工行、平安、農(nóng)行、招商銀行、中信銀行等一大波銀行，能很快組建了自己的GPT大模型專項(xiàng)研究團(tuán)隊(duì)。銀行能及時(shí)行動，靠的就是幾年來投入AI的積累。所以，以金融機(jī)構(gòu)為主，也做得好金融大模型。
二來，大模型是個(gè)新事物。
大模型究竟比這些“傳統(tǒng)AI”強(qiáng)在哪里，能干什么？這是一個(gè)完全空白的新問題。
理論上講，大模型可以貫穿銀行全產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)，每條業(yè)務(wù)線、每個(gè)智能都能找到LLM的應(yīng)用場景。但現(xiàn)實(shí)中，全環(huán)節(jié)全面上馬大模型，怎么跟業(yè)務(wù)結(jié)合都不清楚，意味著會有大量探索是失敗的、浪費(fèi)的。
要加速探索、減少成本、降低風(fēng)險(xiǎn)就必須金融機(jī)構(gòu)和科技公司一起，讓金融專家、算法科學(xué)家、工程師、測試員等坐在一起，一點(diǎn)一點(diǎn)地共同探索，深入洞察場景，對需求“去偽存真”。
有金融機(jī)構(gòu)的負(fù)責(zé)人直言，今天金融業(yè)能夠獲取的智能化應(yīng)用非常豐富，翻開AI企業(yè)的金融產(chǎn)品推介手冊，可以看到上百個(gè)細(xì)分能力，但如何選取最合適的整合到自家機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)中，這個(gè)過程中會有大量的試錯(cuò)。
目前來看，業(yè)內(nèi)基本已經(jīng)達(dá)成共識，金融大模型，必須優(yōu)選場景。有幾個(gè)關(guān)鍵詞：
1.高頻次。在一些重點(diǎn)場景、重點(diǎn)應(yīng)用上，盡快讓大模型可以上崗解決問題，降低應(yīng)用的門檻。比如智能客服、智能投顧等原本的勞動密集型崗位，可以很快帶來顯著的降本增效成果。
2.高價(jià)值。對于一些有社會價(jià)值、商業(yè)價(jià)值的領(lǐng)域，率先開始探索。比如普惠金融，就是目前從政府到民間都非?？粗械慕鹑诜?wù)，需要精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)洞察、更低成本、高可及性的服務(wù)能力，去綜合降低中小微企業(yè)/商家的金融成本。其中，大模型的多模態(tài)表達(dá)能力、強(qiáng)大的理解分析能力都可以發(fā)揮很好的作用。
3.易部署。不少金融從業(yè)者，聽到大模型的第一反應(yīng)是，這事兒小模型能干嗎？大模型對硬件基礎(chǔ)設(shè)施的算力、穩(wěn)定性等都提出了更高的要求，金融機(jī)構(gòu)又在加速推進(jìn)國產(chǎn)化硬件，各個(gè)業(yè)務(wù)線都部署大模型，帶來的性能壓力、成本壓力、部署壓力都是非常大的。所以，大模型壓縮優(yōu)化后或者同樣效果的小模型，可以落地的業(yè)務(wù)場景，比如大模型生成銀行理財(cái)產(chǎn)品推薦建議，大模型作為券商機(jī)構(gòu)的研究助理，對這些已經(jīng)在應(yīng)用的傳統(tǒng)AI，用大模型進(jìn)行升級，不會增加過高的算力成本和工程量，是更易落地的漸進(jìn)式場景。
正因?yàn)榇竽Ｐ褪且粚悠?，?shí)際應(yīng)用是另一層皮，兩層皮怎么融合，在哪些場景優(yōu)先融合，是一條無人走過的路。金融機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)，都不能獨(dú)行，唯有緊密配合，才能尋找到金融場景與大模型之間的最佳融合之路。
問題三：鐐銬怎么這么多？
是不是找到場景，重點(diǎn)攻克，然后規(guī)?；瘡?fù)制，金融大模型就能突飛猛進(jìn)了？
我們說金融機(jī)構(gòu)“人多、錢多、技術(shù)多”，只是相對其他行業(yè)而言?，F(xiàn)實(shí)中，金融機(jī)構(gòu)也不可能拿出無限的預(yù)算、投入無限的人力、開放無限的場景，供大模型隨意大顯身手。而且，金融領(lǐng)域還存在大量的中小銀行、券商，能負(fù)擔(dān)的技術(shù)創(chuàng)新成本也是有限的。
一位銀行從業(yè)者提到AIGC就說：競爭是加劇的，人員是有限的，人才是缺乏的，費(fèi)用是緊張的。
可以說，帶著鐐銬跳舞，正是金融和大模型“兩層皮”“賣家秀和買家秀”的關(guān)鍵原因。
比如算力的問題。國產(chǎn)化替代進(jìn)程中，金融大模型要打破訓(xùn)練昂貴、算力成本高的桎梏，對模型廠商的硬件基礎(chǔ)、自研能力、生態(tài)兼容能力、軟件協(xié)同優(yōu)化，提出了綜合的考驗(yàn)。
目前，頭部云廠商都下大力氣在自研硬件上，比如百度的昆侖、阿里的倚天、華為的昇騰，以及配套的軟件、生態(tài)，沒有這些很難真正拿下金融大模型。
還有技術(shù)本身的限制。坦率來說，大模型技術(shù)本身還存在不少問題，尤其是在金融領(lǐng)域落地，必須解決幻覺問題，胡說八道對嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕鹑跇I(yè)務(wù)是不可接受的。模型黑箱性會導(dǎo)致AI智能決策不可信、不敢信，無法真正用于金融投顧、市場分析決策。
另外，金融機(jī)構(gòu)也會衡量ROI投入產(chǎn)出比。但因?yàn)榻鹑趫鼍爸?，已?jīng)沉淀了大量的傳統(tǒng)AI，比如智能客服，大家可能都接過機(jī)器人打來的產(chǎn)品推銷電話、賬單催收電話。
所以引入大模型后，究竟能給客戶帶來多少收益，回報(bào)產(chǎn)出比ROI怎么評估，哪些是大模型帶來的提升，這些目前還沒有一個(gè)明確的衡量標(biāo)準(zhǔn)。
無法量化大模型給業(yè)務(wù)帶來的貢獻(xiàn)，顯然會導(dǎo)致大模型廠商的無序競爭，或者比拼客戶關(guān)系，這也成為金融大模型效果不彰的一個(gè)隱憂。
消除產(chǎn)業(yè)和大模型之間的gap，將會是接下來，大模型賽道的標(biāo)準(zhǔn)動作。
這個(gè)過程中，最早遇到“兩層皮”問題的金融大模型，或許會提供大量有益的參考和實(shí)踐，而金融機(jī)構(gòu)也會成為更早挖掘到金礦的第一批大模型淘金者。