文|數(shù)智商業(yè)秀 張弘一
編輯|楊肖若
國內(nèi)的大模型戰(zhàn)場，在經(jīng)歷了數(shù)月的狂飆和扎堆秀“肌肉”后，在日趨降溫中迎來新的戰(zhàn)事。
今年3月以來，隨著以ChatGPT為代表的生成式AI引發(fā)新一輪科技浪潮，國內(nèi)有超過20家的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)競相推出大模型。
到7月6日的2023世界人工智能大會(huì)，更可謂“百模爭流”，甚至形成了“千模大戰(zhàn)”之勢，可與當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展時(shí)期的“千團(tuán)大戰(zhàn)”相媲美。
沒人想在這場AI大模型的浪潮中掉隊(duì)。但眼下，大模型發(fā)展已從“通用”階段進(jìn)入“垂直”階段。
越來越多的企業(yè)理性地認(rèn)識(shí)到，通用大模型只有頭部幾家巨頭才能舉“算力、算法、數(shù)據(jù)”甚至人力、財(cái)力去All in做的事，而聚焦場景應(yīng)用、定制適配的垂直大模型，才更值得中小企業(yè)去投入。
很多企業(yè)因?yàn)樵谧陨砩罡嗄甑念I(lǐng)域積累了數(shù)據(jù)等優(yōu)勢，干脆直接基于國內(nèi)外大模型“底座”，訓(xùn)練出了適配場景的垂直模型。
比如在金融領(lǐng)域，今年5月以來，奇富科技、度小滿、陸金所控股、螞蟻集團(tuán)、馬上消費(fèi)等一批金融科技公司，基于自身場景和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，紛紛布局AI大模型。
一位來自頭部金融科技公司的內(nèi)部人士告訴「商業(yè)秀」，最近兩個(gè)月，但凡在金融行業(yè)擁有大模型建設(shè)能力的金融科技公司和頭部金融機(jī)構(gòu)，都在從探索階段進(jìn)入到落地應(yīng)用階段。
該人士進(jìn)一步稱，擁有自身業(yè)務(wù)場景的金融科技公司或金融機(jī)構(gòu)，都會(huì)優(yōu)先進(jìn)行內(nèi)部使用，通過內(nèi)部產(chǎn)品的打磨來提升大模型的能力。而不具備自身業(yè)務(wù)應(yīng)用的科技公司，更加偏向金融行業(yè)的通用化問題解決能力，有些會(huì)和金融機(jī)構(gòu)合作，共同打造金融行業(yè)和場景的大模型。
一場關(guān)于AI金融大模型的角力，拉開了序幕。
這場由AI大模型引發(fā)的新的金融科技領(lǐng)域的變革，會(huì)給行業(yè)帶來哪些影響？金融行業(yè)因其高度數(shù)據(jù)化、專業(yè)復(fù)雜度較高等特點(diǎn)，接入大模型后會(huì)面臨哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)？未來金融大模型又將會(huì)如何進(jìn)化？
01 角逐國內(nèi)金融GPT
毫無疑問，進(jìn)入2023年，AI的發(fā)展迎來新紀(jì)元。
3月，由人工智能實(shí)驗(yàn)室OpenAI推出的ChatGPT橫空出世，引爆全球AI大模型的新浪潮，開啟AIGC新紀(jì)元時(shí)代，相關(guān)產(chǎn)業(yè)也迎來了價(jià)值重估。
沒多久，AI大模型的熱風(fēng)刮到了金融圈。同月的30日，彭博社就推出了針對(duì)金融業(yè)的大型語言模型——BloombergGPT。這被看作是可能會(huì)對(duì)金融領(lǐng)域產(chǎn)生重大甚至是顛覆性影響的事件。
時(shí)隔兩月，國內(nèi)的金融領(lǐng)域也迎來了它的AI大模型時(shí)刻。5月中旬，奇富科技首先宣布推出自研的金融行業(yè)通用大模型——奇富GPT，這在業(yè)內(nèi)被稱為“國內(nèi)首個(gè)金融行業(yè)通用大模型”。
奇富科技稱，其所支持的產(chǎn)品級(jí)應(yīng)用預(yù)計(jì)會(huì)在今年年內(nèi)推出，面向金融機(jī)構(gòu)開放使用。
一位奇富科技的內(nèi)部人士告訴「商業(yè)秀」，早在去年，奇富科技就開始布局嘗試生成式大模型在內(nèi)部一些場景的應(yīng)用。及今年3月，大模型火爆出圈后，奇富科技也快速成立了大模型研究的部門，加速研發(fā)、推進(jìn)場景落地應(yīng)用。
今年2月9日，360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎和搜狐創(chuàng)始人張朝陽在《星空下的對(duì)話》上對(duì)談時(shí)提出一個(gè)觀點(diǎn)：如果企業(yè)搭不上ChatGPT這班車，很可能會(huì)被淘汰。
更早之前，奇富科技CEO吳海生也表示，當(dāng)前正處于技術(shù)革命的十字路口，從云計(jì)算到現(xiàn)在火爆全球的ChatGPT，將致力于將這些技術(shù)應(yīng)用到金融領(lǐng)域，為金融機(jī)構(gòu)合作伙伴和用戶提供更高效的科技服務(wù)和解決方案。
搶先布局的不止奇富科技。5月下旬，度小滿也宣布推出國內(nèi)首個(gè)垂直金融行業(yè)的開源大模型“軒轅”，隨后陸金所控股、信也科技等也跟著宣布布局和探索生成式大模型應(yīng)用。6月21日，螞蟻集團(tuán)對(duì)外回應(yīng)稱正自研一款名為“貞儀”的語言和多模態(tài)大模型；同月28日，恒生電子金融行業(yè)大模型LightGPT也對(duì)外亮相。
在7月6日的2023世界人工智能大會(huì)上，國內(nèi)外多達(dá)30余款大模型紛紛亮相，而大模型技術(shù)如何應(yīng)用于金融等垂直領(lǐng)域也成為熱議話題。馬上消費(fèi)CTO蔣寧在接受媒體采訪時(shí)指出，人工智能大模型給金融行業(yè)帶來了“強(qiáng)心劑”。同時(shí)他也透露，馬上消費(fèi)也將推出金融大模型。
短短四個(gè)月，各家金融機(jī)構(gòu)和金融科技企業(yè)都在摩拳擦掌、爭相布局，國內(nèi)金融領(lǐng)域的GPT呼之欲出。
02 大模型共識(shí)：從通用到垂直
在各家爭分奪秒推出金融大模型的同時(shí)，業(yè)內(nèi)也逐漸達(dá)成了一個(gè)共識(shí)：大模型必須從通用階段進(jìn)入到垂直階段。
在7月2日的2023全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)上，度小滿CTO許冬亮也提出了類似觀點(diǎn)——“相比通用大模型的能力，金融行業(yè)非常需要垂直行業(yè)大模型?！?/p>
許冬亮進(jìn)一步分析稱，囿于金融行業(yè)在數(shù)據(jù)安全隱私、風(fēng)控、精度以及實(shí)時(shí)性等方面要求較高，使得通用大模型在金融能力上缺乏必要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而對(duì)金融常識(shí)、生成的可控性和準(zhǔn)確性都達(dá)不到這個(gè)行業(yè)的最低要求，因此需要針對(duì)金融機(jī)構(gòu)定制的行業(yè)大模型去發(fā)揮效力。
奇富科技的相關(guān)負(fù)責(zé)人也表示，金融行業(yè)的大模型和其他行業(yè)最大的區(qū)別在于金融行業(yè)的業(yè)務(wù)復(fù)雜程度、行業(yè)經(jīng)營規(guī)范的要求以及安全隱私保護(hù)上，這使得金融行業(yè)相對(duì)其他行業(yè)要更加特殊，業(yè)務(wù)更加復(fù)雜，行業(yè)經(jīng)營規(guī)范要求更高，安全隱私保護(hù)要求更高。
馬上消費(fèi)CTO蔣寧在2023世界人工智能大會(huì)上指出，由于金融行業(yè)具有“數(shù)據(jù)密集型、技術(shù)密集型”等特點(diǎn)，而這個(gè)行業(yè)一直希望將數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，但同時(shí)也面臨著如銀行線下網(wǎng)點(diǎn)的價(jià)值傳遞效率和用戶體驗(yàn)等問題，需要機(jī)構(gòu)持續(xù)創(chuàng)新。
也就是說，從大模型邏輯來看，現(xiàn)有的大模型無法通吃所有行業(yè)，在通用大模型基礎(chǔ)之上，企業(yè)需要針對(duì)垂直領(lǐng)域精細(xì)化訓(xùn)練和定制大模型。
奇富科技相關(guān)負(fù)責(zé)人則表示，尤其是對(duì)于高度數(shù)據(jù)化、專業(yè)復(fù)雜度較高的金融領(lǐng)域而言，它更需要依靠更加專業(yè)的背景和行業(yè)洞察，優(yōu)化與適配特定的應(yīng)用需求。
從行業(yè)發(fā)展需求來看，金融行業(yè)也已經(jīng)從增量市場進(jìn)入到存量競爭階段，整個(gè)行業(yè)都面臨著客戶留存難、競爭加劇等難題。此時(shí)，更需要運(yùn)用科技來提升運(yùn)營效率和用戶體驗(yàn)。
考慮落實(shí)到實(shí)際的科技賦能用戶體驗(yàn)層面，傳統(tǒng)的金融服務(wù)在用戶體驗(yàn)改善的過程中，依然普遍存在著“發(fā)現(xiàn)難、體驗(yàn)難、服務(wù)難”的問題。AI大模型的出現(xiàn)，在很大程度上能夠幫助金融行業(yè)解決這些問題，從而更好地服務(wù)用戶。
但如今，在通用大模型和金融場景落地應(yīng)用之間，還存在著巨大的鴻溝。因此，只有不斷優(yōu)化現(xiàn)有的通用大模型，形成金融領(lǐng)域垂直專業(yè)的大模型，才能讓大語言模型更好地服務(wù)企業(yè)和用戶。
不過，較之于其他領(lǐng)域，金融對(duì)數(shù)據(jù)專業(yè)性以及在風(fēng)控、合規(guī)、安全層面的要求都更高，這也給金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)在探索垂直領(lǐng)域的大模型上帶來了很多挑戰(zhàn)。
03 重新定義金融科技
回顧人工智能的發(fā)展的三次浪潮，人工智能技術(shù)的發(fā)展由算法、算力和數(shù)據(jù)三大要素驅(qū)動(dòng)——算法決定了設(shè)計(jì)出的“大腦”夠不夠聰明，而只有高性能的計(jì)算能力，才能訓(xùn)練一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)，還必須要有大數(shù)據(jù)的支撐。
僅半年時(shí)間，隨著以ChatGPT為代表的AIGC興起，人工智能大模型時(shí)代說來就來。當(dāng)人工智能大模型遇上金融，科技變革和商業(yè)空間得以進(jìn)一步打開，所有產(chǎn)業(yè)的價(jià)值都將迎來價(jià)值重估。根據(jù)艾瑞咨詢測算，2021年AI+金融的核心市場規(guī)模就達(dá)到了296億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模677億元。
可以說，AI大模型的出現(xiàn)，在很大程度上重新定義了金融科技。比如AI大模型助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，構(gòu)建虛擬客服在線交互，給用戶提供更人性的服務(wù)。通過金融GPT可以實(shí)現(xiàn)金融資訊、產(chǎn)品介紹內(nèi)容的文本自動(dòng)生成，提升金融機(jī)構(gòu)內(nèi)容運(yùn)營的效率。
以奇富科技的大模型奇富GPT為例，目前已應(yīng)用到獲客、運(yùn)營、風(fēng)控、貸后服務(wù)等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。在營銷層面，通過大模型構(gòu)建對(duì)話金融業(yè)務(wù)場景，訓(xùn)練現(xiàn)有電銷對(duì)話系統(tǒng)，幫助電銷機(jī)器人精準(zhǔn)理解真實(shí)用戶需求，提高對(duì)答擬真度與服務(wù)專業(yè)度。
奇富科技相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，“經(jīng)過大模型陪練機(jī)器人的幫助，電銷系統(tǒng)通話時(shí)長提升了15.1%。在信貸領(lǐng)域最核心的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)風(fēng)控方面，以大模型為核心衍生的智能征信解讀，能幫助金融機(jī)構(gòu)更加全面、高效地理解和判斷用戶?！?/p>
據(jù)了解，目前奇富科技的團(tuán)隊(duì)正在結(jié)合金融行業(yè)以及內(nèi)部的專有數(shù)據(jù)，做大模型的增量預(yù)訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，并依托內(nèi)部業(yè)務(wù)在一些中小場景上進(jìn)行落地應(yīng)用實(shí)踐。
不過，前述頭部金融科技公司的內(nèi)部人士告訴「商業(yè)秀」，目前國內(nèi)的金融大模型主要是在一些獨(dú)立的業(yè)務(wù)場景下進(jìn)行中小范圍的使用，進(jìn)而觀察大模型對(duì)業(yè)務(wù)增長、風(fēng)險(xiǎn)控制、人效提升等方面的優(yōu)化能力，尚未迎來大規(guī)模商業(yè)化爆發(fā)的階段。
目前國內(nèi)金融大模型還面臨著諸多挑戰(zhàn)，想要實(shí)現(xiàn)大規(guī)模落地應(yīng)用尚需時(shí)日。
馬上消費(fèi)CTO蔣寧認(rèn)為，目前金融行業(yè)的大模型還存在四大挑戰(zhàn)：
第一，在面對(duì)金融行業(yè)的關(guān)鍵任務(wù)和不可預(yù)期的外界變化，大模型還不能保證每一個(gè)決策都穩(wěn)定和精確；第二，金融行業(yè)希望運(yùn)用人工智能實(shí)現(xiàn)用戶的個(gè)性化體驗(yàn)，但需要個(gè)人隱私數(shù)據(jù)和大模型相融合，還存在合規(guī)安全問題；第三，金融行業(yè)一直存在“數(shù)據(jù)孤島”問題，大模型要求構(gòu)建增強(qiáng)學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)，并持續(xù)貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)和反饋，但目前背后市場的數(shù)據(jù)生態(tài)是割裂的；第四，金融行業(yè)大模型應(yīng)用對(duì)底層設(shè)備、基礎(chǔ)架構(gòu)等軟硬件設(shè)施提出更高的要求。
奇富科技相關(guān)負(fù)責(zé)人也表示，金融通用大模型研發(fā)面臨的一個(gè)主要挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)處理方面的復(fù)雜性，此外還要考慮數(shù)據(jù)在保護(hù)隱私和信息安全的問題。該負(fù)責(zé)人還指出，金融通用大模型的難點(diǎn)主要在于模型的準(zhǔn)確性和實(shí)際應(yīng)用的靈活性，“金融市場的變化往往十分迅速，需要模型能夠很快地適應(yīng)新的變化，同時(shí)應(yīng)用場景也非常廣泛，需預(yù)留接口以便在實(shí)踐中進(jìn)行自由聯(lián)接，以適應(yīng)不斷擴(kuò)大的應(yīng)用場景?！?/p>
縱觀過去十年金融科技的發(fā)展史，這是一個(gè)龐大且不斷發(fā)展的行業(yè)。在人工智能領(lǐng)域，這些年來金融行業(yè)一直在持續(xù)探索，我們能夠看到的是，在支付、投資、貸款、個(gè)人理財(cái)、反欺詐銀行和保險(xiǎn)等領(lǐng)域，都出現(xiàn)了人工智能的身影。
但不容忽視的是，金融本質(zhì)仍是風(fēng)險(xiǎn)管理，風(fēng)控是所有金融業(yè)務(wù)的核心。進(jìn)入AI大模型時(shí)代，人工智能大模型扮演的角色，除了讓金融業(yè)務(wù)的服務(wù)和用戶體驗(yàn)更好外，它的核心依然是幫助把風(fēng)險(xiǎn)降到最低。
當(dāng)然，除了考慮風(fēng)控及技術(shù)與場景的融合外，更不能忽略人的參與。在機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中，生成式人工智能中需要人參與到訓(xùn)練中，在金融大模型領(lǐng)域，人在各個(gè)環(huán)節(jié)的參與同樣重要。
在這場AI大模型引發(fā)的技術(shù)浪潮中，新的金融科技變革已悄然開啟。每一家企業(yè)甚至每個(gè)人，都不應(yīng)該錯(cuò)過。