新火種
2023-09-20 
騰訊云副總裁胡利明：大模型將激發更多金融行業潛能，落地應用分化態勢已初露端倪
財聯社9月12日訊（記者 沈述紅）近半年內，全球近百家公司和機構相繼發布大語言模型相關產品，國內同樣面臨著“百模大戰”，騰訊、螞蟻等巨頭已紛紛入局。以騰訊混元等為代表的大模型源自實踐、面向千行百業的應用而生。而這，也勢必將推動金融行業數字化轉型更進一步。
在近日舉辦的2023騰訊全球數字生態大會金融云專場上，騰訊云副總裁胡利明指出，在云計算快速發展的推動下，將云架構作為科技底座加速數字化轉型，已經成為金融行業的共識。隨著相關大模型的發布，通用人工智能和大模型加速在各個場景實現落地，其應用將全面重塑金融服務，幫助金融行業激發更多潛能與價值。
當下，金融機構對于擁抱AI已形成共識，但他們在實操層面卻出現了分化：頭部實力雄厚的金融機構在積極投入資源；少部分腰部機構會選擇與1-2家大型云廠商合作，用少量經典場景和資源做試點；大部分腰部和小型金融機構則處于觀望和跟隨狀態，不急于投入。此外，金融機構智能化在戰略目標，實施路徑，組織架構以及人才的匹配方面也面臨不小的挑戰。
在采訪中，胡利明表示，大模型在金融行業業務場景的應用，很多還處于摸索階段。未來要實現在投研、投顧等方面效率的大幅提升，需要和行業有更深入且更高質量的數據結合，需要更長時間的深度訓練和調優?！皣鴥葘Υ竽Ｐ偷膽糜懻摲浅崃?，但我們要一步一步來，不能急于一時。”
激發更多金融行業潛能
智能化正推動金融行業數字化轉型穩步前進。
據艾媒咨詢數據顯示，2028年，AIGC的核心市場規模預計將達2767.4億元。在金融領域，隨著技術不斷創新，未來大模型將持續深入到金融風控、零售金融、財富管理、投研、保險理賠等更多的場景，持續推動金融行業的數字化轉型。
騰訊云副總裁徐翊鳴表示，“金融創新的大背景是數字化轉型，云和智能是兩大抓手，而多方協作是解題路徑?！?/p>
在騰訊云副總裁胡利明看來，金融行業數字化呈現兩大發展趨勢：云架構已成為行業共識，新智能正加速落地。
其背后的邏輯在于：在云計算快速發展的推動下，將云架構作為科技底座加速數字化轉型，已經成為金融行業的共識。同時，隨著騰訊混元大模型的發布，通用人工智能和大模型加速在各個場景實現落地，其應用將全面重塑金融服務，幫助金融行業激發更多潛能與價值。
針對這兩大趨勢，騰訊金融云整合各項云計算與金融科技能力，打造了自下而上的數字化轉型全景圖。胡利明介紹，在云架構領域，騰訊云已搭建出一整套國產產品矩陣，成為國產云架構的主力軍。而在新智能領域，騰訊云則圍繞大模型推出了涵蓋算力層、平臺層、模型層和應用層的整體解決方案，為金融機構的智能化應用提供了豐富的產品和工具。
“對于金融機構而言，善用AI大模型，相當于配備了一群不限數量的優秀‘大學畢業生’，可以快速學習各個金融領域的專業知識，并服務行業不同的場景。疊加金融機構在不同應用場景的專業能力，經過不斷訓練，AI大模型甚至可以成為金融業各個領域的‘專家’?！焙髦赋觥?/p>
目前，AI已經應用于投研投顧、風險管理、輿情、客服、營銷、內容生成、內容識別、交易的執行、投教、代碼助手等多個領域?！癆I在客戶服務、金融數據分析（包括決策參考）、交易智能化的執行等方面都能發揮作用，而且未來程度會越來越高，場景會越來越多?！?/p>
分化與挑戰
AIGC的火爆帶來了AI大模型參數量從億級到萬億級的飆升，同時也為金融行業智能化孕育了更廣闊的發展空間。當下，金融機構對于擁抱AI已形成共識——長期看，金融機構如果不具備基于AI的金融服務能力，經營效率、服務效率和質量會弱于在大模型技術應用走在前列的金融機構，一定會被淘汰。
但在實操層面卻出現了不小的分化。一方面，頭部實力雄厚的金融機構都在積極投入資源，愿意去探索。他們往往會和多家云廠商合作，采購GPU算力資源池、機器學習平臺和調度平臺，同時并行構建開源大模型，并選擇不同的業務場景進行試點。
另一方面，少部分腰部機構則會選擇與1-2家大型云廠商合作，用少量經典場景和資源做試點，找一兩個精準的場景能不能出現效果；大部分腰部和小型金融機構則處于觀望和跟隨狀態，不急于投入。
此外，金融機構智能化在戰略目標，實施路徑，組織架構以及人才的匹配方面也面臨不小的挑戰。
胡利明觀察到，金融機構需要制定明確的戰略目標及實施路徑，讓轉型能夠逐步產生階段性成果，避免持續投入，但短期看不到明顯效果。
不僅如此，金融機構要為轉型匹配適合的內部組織架構及人才?！皵底只?、智能化轉型不是一次性的項目，而是對金融機構的戰略性重塑，從高管到每個員工的經營思路都要與時俱進，否則效果會大打折扣。”
目前，AI人才的缺口也非常大。胡利明介紹，現在頭部金融機構都在招算法博士，盡管他們可以借力云廠商，但最終金融機構還是要具備自主使用和創新的能力，去主導AI大平臺的構建、優化及不斷疊加新的應用場景。
他提醒道，大模型在金融行業業務場景的應用，很多還處于摸索階段。未來要實現在投研、投顧等方面效率的大幅提升，需要和行業有更深入且更高質量的數據結合，需要更長時間的深度訓練和調優。“國內對大模型的應用討論非常熱烈，但我們要一步一步來，不能急于一時。”
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