新火種
2023-11-14 
馬上消費CTO蔣寧：金融大模型行業標準需行業共建
近段時間，包括電信運營商、互聯網在內的多個企業加快通用大模型迭代升級，同時推出面向工業、金融、交通等領域的行業大模型。有業內人士認為，大語言模型技術給金融行業的人工智能技術應用注上一針“強心劑”。大模型在金融行業的應用情況如何？目前還面臨哪些挑戰？未來是否會向投資交易、客戶服務、風控、合規、內控等核心場景發展？需要做好哪些舉措來擁抱新技術帶來的變革？近日，馬上消費CTO蔣寧就以上問題接受了新華財經記者專訪。
大模型為金融業人工智能技術應用注上一針“強心劑”
金融天然是數據密集型、技術密集型行業，但面對的挑戰很多，例如銀行線下網點的價值傳遞效率、用戶體驗問題，都需要機構持續創新。目前，金融機構也一直在挖掘數據價值，包括在風險、營銷、運營等方面進行嘗試。
截至目前，包括螞蟻、騰訊、京東科技、度小滿、奇富科技、馬上消費金融等多家機構，均在緊鑼密鼓布局，并已應用于獲客、運營、風控、貸后服務等多個業務環節。大模型應用有望降低金融機構運營成本、提高運行效率，但在成本投入、可信度挑戰等多個難點之下，金融大模型要大范圍落地，仍有較遠距離。
蔣寧認為，大模型在金融行業的標準要求高、挑戰多。歸根結底，金融行業是一個計算密集型、數據密集型，信息密集型行業。在金融科技創新的過程中，最敏感的數據被當成了一種新型的生產要素，并且還全面參與到了各類金融業務場景當中。
在這一過程中，數據與算法所映射出來的人、財、物和現實中的人、財、物交織在一起，使得原來的人與人之間、人與物之間、人與資本之間的關系發生了巨大變化、出現了諸多挑戰，在此影響下就產生了各種金融科技倫理問題。
大模型新技術面臨安全、合規、算法和生態四大挑戰
在蔣寧看來，大模型新技術給行業帶來了很多期望，使很多領域出現新機會，但同時也面臨著安全、合規、算法和生態四個方面的挑戰，以及在算法、數據和算力這三個層次也尚且存在短板。
蔣寧表示，首先大模型的挑戰來自于安全、合規。“在談大模型決策之前，首先要保證數據安全。我們要解決數據從哪里來，并有效地組織管理起這些數據”蔣寧說。目前數據的使用者、加工者、統籌者、利用者和管理者權益是分離的，需要從傳統的君主制數據管理向聯邦制數據管理構建，既有統籌、又有專業，既有應合、又有整體，才能有效規避大模型的潛在金融風險。
其次，大模型在魯棒性決策中存在著巨大挑戰，大模型可靠性依然存在巨大風險。蔣寧認為，“大模型在交易安全、生命安全等領域，在相當長一段時期里依然面臨著巨大挑戰，特別是在自動駕駛、醫療衛生等關乎社會安全和生命安全的領域，大模型還不能給出100%的正確建議，我們應該有效地利用大模型的建議，并對它進行有效管理”。
“大模型的挑戰還來自于生態建設。良性大模型的構建需要行業各方共同努力，以實現各方共享大模型的技術紅利。”對此，蔣寧表示，“大模型技術還沒有形成一個連續學習和強化學習的機制，我們要在聯邦學習的基礎上，發揮群體智慧，來實現互利共贏。特別是在金融領域，各家金融機構要利用自身數據優勢，建立起共研、共創、共享的生態機制”。
金融大模型行業標準需行業共建
今年來，金融科技行業涌現“大模型熱”，從多家金融機構的動作就不難窺出。比如，對于大模型的安全合規建設，馬上消費從算法、數據、算力這三個維度做了一些有益嘗試和探索。
蔣寧介紹，在算法層面，基于集中協作系統，馬上消費已構建起2000多個機器學習小模型，通過自我連續學習實現在線決策，基于多層防御增強金融模型的魯棒性。在數據層面，馬上消費通過高質量且合規的數據，有組織地投入到大模型，目前已累加100PB數據和20多萬張數據庫表，依托10多萬個變量和特征，搭建起2000多個風控模型，形成行業領先的數據生態，實現全息用戶級、全景環境級的數據資產。在算力層面，馬上消費“天鏡”大模型在自動化營銷、風控等業務環節廣泛應用，目前平臺擁有智算中心算力200PFlops和1萬余臺服務器支持，以此來保障平臺每秒150萬次運算和每月30%的算力增長。
蔣寧表，對于金融行業大模型全域標準規范建設，馬上消費積極探索，努力從構建基礎設施、金融全域數據規范、金融算法規范和金融應用規范等四個維度尋求突破，通過對自身基礎設備規范、數據采集、數據處理、模型合規、模型可信等環節的篩查把關，構建起一套完整的大模型安全合規應用評估體系。
“金融大模型行業標準需要行業共建，完善生態，建立數據共享的機制，馬上消費有幸參與到重慶大模型聯盟，積極推動行業的發展，相信未來在監管、協會和同業機構的共同努力下，金融大模型客觀能力評價和行業標準也將盡快落地。”蔣寧說。
（文章來源：新華財經）
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