新火種
2023-10-20 
馬上消費CTO蔣寧：近期將發布金融大模型具備組合式AI能力
今年，ChatGPT的火熱再次掀起了全球對人工智能（AI）的高度關注，目前，各行各業都在探索，生成式人工智能到底能給行業帶來哪些顛覆，金融機構是這方面的先行者。7月12日，在2023新京報貝殼財經夏季峰會的“AI如何助力金融行業服務實體經濟”的圓桌論壇上，馬上消費CTO蔣寧表示，生成式AI的先進之處在于其遷移學習能力、泛化能力較強，但目前金融機構大多使用的是工業級判別模型，即一定要給出結果，而不像GPT一樣，它給你的回答可以是錯誤的，但經過訓練，模型準確性會逐漸提升。所以，未來對大模型探索的主要思路應該是，將生成式模型的泛化能力、遷移學習能力與判別模型進行有效結合，才能解決金融機構的實際問題。同時蔣寧透露，馬上消費將會在近期發布金融大模型，結合了持續學習、組合式AI等能力，將在組合決策上作出實踐。組合式AI能力才能解決金融機構實際問題公開資料顯示，馬上消費成立于2015年，是一家經監管批準，持有消費金融牌照的科技驅動型金融公司。
據蔣寧介紹，目前，馬上消費已有3000多名員工，其中，超過2000名都是人工智能和大數據專業的科技人員，8年來，公司累計申請專利已達1300多件，資產管理規模已過千億元。其實，過去幾年，AI在金融領域的應用并不少見，但如今的生成式AI依然掀起了金融領域的高度關注，蔣寧認為，生成式AI的先進之處在于其遷移學習能力、泛化能力較強，但目前金融機構大多使用的是工業級判別模型，即一定要給出結果，而不像GPT一樣，它給你的回答可以是錯誤的，但經過訓練，模型準確性會逐漸提升。所以，未來對大模型探索的主要思路應該是，將生成式模型的泛化能力、遷移學習能力與判別模型進行有效結合，才能解決金融機構的實際問題。
在這一大思路下，組合式AI能力應該給金融機構帶來哪些改變？蔣寧提出了三個方面，一是金融機構如何基于新型數字化技術，深入洞察消費者，并提供個性化體驗；二是提升傳統金融的運營效率，如營銷、獲客等；三是做合規安全的決策智能。
以用戶洞察為例，蔣寧認為，未來的用戶畫像應該要實現每秒鐘上億的畫像，且畫像是自動化、動態化、貫穿全生命周期的，更智能、精細、準確、及時、深入的洞察用戶可以自動優化營銷、風險等標簽。又以提升傳統金融運營效率為例，蔣寧表示：“今天我們接到許多電話，能聽出是機器人打的，這其實很影響消費者的體驗，我相信在不久的將來，每個人都能接到個性化的營銷電話，就像真人打的一樣，可以與客戶進行非常個性化的聊天，這就是通過語音技術、交互技術的深化，大大提升傳統金融服務的效率。”金融機構應用生成式AI的風險主要是可信與安全不過，對于嚴監管的金融機構而言，使用生成式AI的風險仍值得高度關注。
在蔣寧看來，金融機構使用生成式AI面臨的風險和挑戰主要是可信及安全?？尚偶慈绾伪ＷCAI決策在任何情況下都結果可信。蔣寧以馬上消費舉例，“我們有幾十萬張表，將近上百萬的變量，2000多個模型，且有風險、營銷、決策等不同應用場景，在這其中，數據有傾斜、變量有漂移、模型有衰減，在如此龐大的系統下，如何保證結果穩定，不出現如變量計算錯誤、新邏輯改變、模型突然衰減等情況，讓結果可預期、可控，這是我們持續探索的?！卑踩珓t屬于對抗學習領域，即一種算法的基本邏輯勢必會被另一種算法找到，比如，金融領域中人臉識別的對抗樣本就至少有20、30種，在這種情況下，如何保證AI模型的安全？蔣寧表示，公司能做到多模塊、多算法的組合，且不斷研究對抗學習，能夠保證在突發、惡意的情況下，結果依然安全，這是單一算法難以實現的。
未來AI如何更與時俱進值得探索面向未來，蔣寧認為生成式AI有算法、算力、數據、規范四方面值得關注和探索。在算法方面，他表示，以往人工智能最大的問題是沒有動態適應性，即人工智能會隨著環境的變化而減弱能力。大模型有動態的適應性，但是中國沒有看到很多這種大模型，如果沒有持續的生態的參與者反饋數據讓這個模型越來越成熟，那么一次性的模型都是挑戰。未來，人工智能如何更適應環境變化，更能與時俱進，持續學習，是需要探索的。
在數據方面，蔣寧表示，如果希望大模型更有效，一定需要全社會的參與和共同反饋，持續強化開放生態，實現金融領域的群體智能，但目前受合規、隱私保護及技術等方面限制，難以做到行業金融數據的歸集，所以，單個機構的模型難以形成行業共享。在算力方面，蔣寧稱，大模型給算力的基礎架構帶來了較大沖擊，也讓金融機構面臨著芯片、技術架構的選擇，在這方面仍有較大探討空間。在監管治理方面，蔣寧認為，金融機構的大部分決策都非常嚴謹，而目前大模型最廣泛應用于助手領域，而無法作出決策，這并不符合金融機構的需求。因此，我們提出要打造組合式AI，幫助金融機構做出穩定的、抗干擾的決策。“后續，馬上消費也會發布大模型，結合了持續學習、組合式AI等能力，將在組合決策上作出實踐?！笔Y寧說。
面對生成式AI帶來的風險和挑戰，蔣寧表示，馬上消費的人工智能將在三個領域、三個能力上加大布局，三大領域包括數據決策智能，多模態語言、文字、視頻的AI能力以及實時的人機協作；三大能力則包括持續學習能力，這是大模型最核心的生命力，其次是組合式AI能力，將工業屆的判別式模型與生成式模型有效結合，才能真正解決金融運營過程中的具體問題，第三個能力，即大模型能在合規、安全、魯棒性能力上均有較大提升。
新京報貝殼財經記者 潘亦純
編輯 王進雨
校對 陳荻雁
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