在關(guān)于金融大模型的諸多討論中，“落地應(yīng)用”成了最終關(guān)鍵詞。

對金融業(yè)務(wù)而言，精準與安全合規(guī)是任何技術(shù)得以應(yīng)用的最大前提。因此，金融大模型的應(yīng)用便絕非簡單的“拿來主義”，需要在通用基礎(chǔ)上結(jié)合業(yè)務(wù)需求反復(fù)精調(diào)，這也是當前金融大模型的主要發(fā)力點。

據(jù)騰訊研究院調(diào)研分析，國內(nèi)參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型數(shù)量已由5月末的79個增加至116個，其中金融行業(yè)大模型約18個。

作為AI云服務(wù)領(lǐng)航者，百融云創(chuàng)基于深度學(xué)習(xí)Transformer框架，結(jié)合NLP、智能語音等技術(shù)，打造了場景驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)大模型——BR-LLM。百融云創(chuàng)自主搭建了大模型底層框架，通過深度微調(diào)能支持百億級參數(shù)的訓(xùn)練。

百融云創(chuàng)大模型主要提供AI開發(fā)、智能交互、分析決策的三種服務(wù)能力。在開發(fā)端，不僅適用于金融機構(gòu)不同開發(fā)能力的技術(shù)人員，也適用于非技術(shù)人員實現(xiàn)自動化開發(fā)。在交互端，提供語言理解、多輪對話、語言處理、文本生成“聽、說、讀、寫”四種能力，適用于金融營銷、客服等場景;在決策端，為金融全生命場景的智能決策提供更全面的信息，為決策效率的提升注入更為強大的動能。

百融云創(chuàng)大模型能夠帶來哪些產(chǎn)業(yè)驚喜?

在AI開發(fā)層面，百融云創(chuàng)大模型展現(xiàn)出強大的代碼自動化生成能力。在金融機構(gòu)中，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)在某種程度而言是一種“手工作坊”的模式，一個場景一個模型，模型之間的經(jīng)驗也不能互相積累和復(fù)用。百融云創(chuàng)大模型的自動生成能力將顛覆這一現(xiàn)狀，面向不同金融場景的業(yè)務(wù)訴求，百融云創(chuàng)大模型工程師只需要下達清晰的指令，用文字描述出需求，即能自動生成模型，極大提升機器學(xué)習(xí)的開發(fā)效率和生產(chǎn)模式。開發(fā)人員的角色也會隨之發(fā)生變化，如果說此前開發(fā)人員只需要做好技術(shù)的工作，有了大模型的加持開發(fā)人員還要做好“提問者”的角色。

在智能交互方面，百融云創(chuàng)大模型能提供“真人級”對話效果，對客戶的語音識別準確率可達到99%以上，每日進行超過億級規(guī)模的自動交互。

同時，大模型還有“高人一籌”的表現(xiàn)。比如，當銀行工作人員向客戶推銷金融產(chǎn)品時，客戶問到一些如近十年某基金收益率這樣的專業(yè)性問題，工作人員無法及時給出準確的反饋，客戶可能就此流失。而大模型跨模態(tài)、跨語言的深度語義理解與生成能力，在處理復(fù)雜和專業(yè)性金融知識上，具有人工所不具備的能力。

在分析決策方面，以判別式AI為代表的小模型已經(jīng)發(fā)揮重要作用，大模型的進場將進一步激發(fā)小模型的能量。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的快速推進，使得銀行內(nèi)部形成了大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這對信息質(zhì)量要求比較高的判別式AI而言是一片無法觸及的領(lǐng)域。當訓(xùn)練的信息量超過一定閾值，大模型就會出現(xiàn)“涌現(xiàn)現(xiàn)象”，即“在較小的模型中不存在，但在較大的模型中存在的能力”。

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