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在人工智能快速發展的今天，大模型技術正迅速滲透金融領域，揭示出其巨大的應用潛力。在日前舉行的“北大光華度小滿 金融大模型技術與應用論壇”上，與會人士認為，以大模型為代表的新一代人工智能技術將加速金融數字化進程，與此同時，其應用實踐也面臨安全合規、與金融場景契合度仍待提升等挑戰。

從目前的實踐看，金融機構可以通過大模型技術實現更智能的客戶服務、風險管理以及數據分析，提升用戶體驗和業務效率。“金融行業作為人工智能應用場景密集的行業，是大模型技術落地的最佳領域之一。以大模型為代表的新一代人工智能技術將加速金融數字化和金融智能化的發展，重塑現有業務流程，改變產業格局。”北京大學光華管理學院金融系主任劉曉蕾表示。

度小滿CTO許冬亮也說，大模型目前在營銷、電商和內容等領域已經形成了生產力，而金融作為數字化基礎充分、由數據和技術驅動的行業，更是大模型落地的高潛場景。

據許冬亮介紹，度小滿在風險管理領域應用大語言模型解讀文本數據和征信報告，能夠識別超過40萬維的風險變量，更好地判別小微企業主的信貸風險。在智能獲客和提升用戶體驗方面，通過大模型應用和算法升級，度小滿客服機器人的有效對話率已超越人工水平，無感對話率達到95.5%。

不過，與會人士也表示，金融行業大模型的應用實踐也面臨不小挑戰。中國農業銀行研發中心大模型研發負責人耿博表示，AI大模型面臨算力需求大、訓練和推理成本高、數據質量不佳、隱私和安全問題等挑戰。

“金融本身是一個高合規要求的行業，大模型又是具有顛覆性的新技術，我們對它的風險還沒有完全了解，隨著大模型落地的不斷推進，如何平衡大模型落地收益和潛在合規風險，會是一個越來越突出的問題。”許冬亮說。

另外，通用大模型與金融業需求的契合度仍待提升。例如，現有大模型在數字處理上相對粗糙，而金融涉及大量數字和表格文本，需要更精確的數字處理技術。清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松建議，企業可以在調用通用大模型相應功能的同時，針對各項金融業務開發各類專門的插件，為需求提供精準支持。

許冬亮認為，解決大模型在金融行業落地應用難題，科技公司和金融機構的合作非常有必要。“未來，科技公司和金融機構或將聯合訓練大模型，后者可以利用私有的高質量數據，借助科技公司的通用大模型，訓練自己的專業化大模型。”

記者了解到，今年5月，度小滿開源了國內首個千億級中文金融大模型“軒轅”，自開源以來已有數百家金融機構申請試用。度小滿數據智能部總經理楊青透露，他們將繼續探索大模型在金融場景的應用，預計10月將全面開源發布“軒轅”2.0版本。（記者 張莫 實習生 劉鴻秀）

編輯：王韻

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