新火種
2025-01-06 
工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤：建設(shè)金融行業(yè)人工智能+未來的五個關(guān)鍵要素
12月22日上午，由中國財(cái)富管理50人論壇學(xué)術(shù)指導(dǎo)、國民財(cái)富發(fā)展研究合作平臺主辦的“AI+金融”峰會暨中國財(cái)富管理50人論壇2024年會主題論壇順利舉行，峰會主題是“AI浪潮下的金融業(yè)應(yīng)變”，工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤在會上發(fā)言。
呂仲濤認(rèn)為，當(dāng)前大模型技術(shù)廣受關(guān)注，但大模型應(yīng)用落地，目前業(yè)界尚無標(biāo)準(zhǔn)的方法論。企業(yè)可按照場景通用化、專業(yè)化程度，結(jié)合自身實(shí)際分別使用基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型、企業(yè)大模型、任務(wù)大模型。四層模型規(guī)模和算力投入各有差異，專業(yè)屬性逐層增強(qiáng)。
隨后，呂仲濤詳細(xì)介紹了四層模型規(guī)模的差異：
基礎(chǔ)大模型——基于互聯(lián)網(wǎng)通識數(shù)據(jù)從零開始訓(xùn)練構(gòu)建。可直接用于文本摘要生成等通用場景。可類比于高中生，基本能力有、可塑潛質(zhì)強(qiáng)，但無法解決特定行業(yè)的專有問題。
行業(yè)大模型——基于基礎(chǔ)大模型，通過行業(yè)公共數(shù)據(jù)二次訓(xùn)練，無各企業(yè)私域數(shù)據(jù)，行業(yè)普適性強(qiáng)。現(xiàn)階段，醫(yī)療、金融等數(shù)字化程度較高的行業(yè)已發(fā)布行業(yè)專屬大模型，可較好解決行業(yè)普適問題。可類比于大學(xué)生，經(jīng)過金融、計(jì)算機(jī)等四年專業(yè)學(xué)習(xí)，具備較好的行業(yè)理論知識，但不具備解決企業(yè)問題的具體實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
企業(yè)大模型——在行業(yè)大模型基礎(chǔ)之上，在企業(yè)內(nèi)部結(jié)合企業(yè)私域數(shù)據(jù)訓(xùn)練，兼具行業(yè)普適性和企業(yè)特性。對于特別敏感的企業(yè)私域數(shù)據(jù)，則不做訓(xùn)練。通過外掛知識庫方式，做好合理授權(quán)和敏感數(shù)據(jù)的實(shí)時更新。
任務(wù)大模型——對于企業(yè)大模型無法較好解決的業(yè)務(wù)場景，采用少量數(shù)據(jù)微調(diào)形成。
呂仲濤還從算力、數(shù)據(jù)、智能體、安全和人才培養(yǎng)五個方面展望了金融行業(yè)人工智能+未來。
呂仲濤表示，大模型遵循的規(guī)模準(zhǔn)則，只有充足的算力才能滿足金融企業(yè)高質(zhì)量AI應(yīng)用的需要。大模型算力設(shè)施因功耗、網(wǎng)絡(luò)傳輸效率等原因，目前正在從風(fēng)能集群、液冷集群向超節(jié)點(diǎn)集群過渡，通過集群化方式快速提升集群算力水平并顯著降低集群故障發(fā)生率。
“新型基礎(chǔ)設(shè)施的機(jī)房、網(wǎng)絡(luò)、云化等工作，相比于傳統(tǒng)服務(wù)器均有更高的要求”呂仲濤指出：“金融機(jī)構(gòu)應(yīng)結(jié)合自身體量，推進(jìn)算力基建規(guī)劃、算力云化管控、算力集約運(yùn)用等核心工作，夯實(shí)企業(yè)AI算力基石，高質(zhì)量支撐企業(yè)AI應(yīng)用創(chuàng)新。”
同時，呂仲濤提出，數(shù)據(jù)是AI動力引擎的核心資源，只有充分挖掘應(yīng)用好數(shù)據(jù)資源，才能高質(zhì)量推動數(shù)字化企業(yè)轉(zhuǎn)型。
他表示，金融機(jī)構(gòu)要抓住國家數(shù)據(jù)要素行動戰(zhàn)略機(jī)遇，加快構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)空間，聯(lián)動城市數(shù)據(jù)空間、行業(yè)數(shù)據(jù)空間、跨境數(shù)據(jù)空間、個人數(shù)據(jù)空間等數(shù)據(jù)流動共享中樞，大幅拓展企業(yè)可使用的數(shù)據(jù)資源。
據(jù)其介紹，大模型的應(yīng)用模式可分為直接使用、提示詞、思維鏈、智能體和多智能體聯(lián)合應(yīng)用五個發(fā)展階段。模型能力的釋放，正在由挖掘內(nèi)部潛能向應(yīng)用外部工具轉(zhuǎn)變。
“智能體技術(shù)構(gòu)建了企業(yè)大模型數(shù)字生產(chǎn)力釋放的決策編排和任務(wù)執(zhí)行工程能力”呂仲濤認(rèn)為：“企業(yè)下一步要想繼續(xù)釋放大模型潛能，必須建立完備的智能體工程能力，提高大模型對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的探查能力和自主調(diào)度能力，實(shí)現(xiàn)配置化的AI原生應(yīng)用構(gòu)建，加快推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程。”
此外，金融機(jī)構(gòu)也必須建立可靠的AI安全框架，聚焦基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)鏈安全、基模合規(guī)可靠、數(shù)據(jù)內(nèi)容可信、模型價(jià)值對齊、應(yīng)用可控可用五大領(lǐng)域來建立全鏈路、全過程安全體系，夯實(shí)人工智能的安全基石，保障企業(yè)AI應(yīng)用的可持續(xù)性。
呂仲濤還強(qiáng)調(diào)，人才是AI創(chuàng)新應(yīng)用的第一資源，AI大模型業(yè)務(wù)應(yīng)用成效是前期投入的集中映射，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)培養(yǎng)更多技術(shù)底座人才、原生應(yīng)用人才以及融通創(chuàng)新人才，充分挖掘大模型內(nèi)涵知識的潛力，打造更多突破性的場景。
(編輯：王欣宇)
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