21世紀經濟報道
2023-12-25 
火山引擎和智譜AI聯手打造的金融大模型會成為行業客戶首選嗎？
文/白楊
過去一年，是大模型狂奔的一年，各類基礎模型百花齊放，各類榜單成績也被不斷刷新。但是，通用大模型距離產業仍然遙遠，如何讓大模型真正落地應用，整個行業一直在摸索。
而行業大模型，已被公認為是銜接通用大模型與產業的最佳形式之一。12月14日，火山引擎攜手智譜AI共同發布了高性能金融大模型（以下簡稱：火山-智譜金融大模型），這也讓大模型的真正落地應用又向前邁出一步。
今年初，很多業內人士在探討大模型落地方向時，都不約而同地提到了金融行業。這是因為金融行業屬于信息密集型行業，數字化起步比較早，沉淀了大量高質量數據，而且其前中后臺都有廣泛的降本增效空間。
事實也證明，在擁抱大模型方面，金融行業確實擁有更高的積極性。IDC早前的一項調研結果顯示，樣本中超過半數的金融機構計劃在2023年在生成式人工智能技術上進行投入，只有10%的金融機構表示，他們目前沒有試驗計劃。
在金融行業，大模型擁有很廣泛的應用場景，不過現階段最容易實現的場景是用戶體驗、知識管理和應用開發等，包括智能投顧、自動化客服、風險評估、報告自動化生成、代碼生成應用等。
然而，雖然大模型在金融行業有著巨大的前景，但金融作為監管最為嚴格的行業之一，其對數據安全和隱私有極高的要求，所以在推動大模型落地金融行業的過程中，如何做到安全、合規也是技術提供商必須回答的問題。
火山引擎總裁譚待便表示，“金融業具備大模型應用的天然土壤，同時在風控、安全、效率等方面有嚴格的要求，所以，金融機構需要的大模型將是一個技術和行業交叉融合的系統化工程。”
強底座+強服務推出金融大模型
在合作打造火山-智譜金融大模型時，火山引擎和智譜AI分工明確，后者負責提供基礎底座大模型，前者負責大模型平滑落地。
智譜AI是中國較早投入大模型研究的企業之一，其在2020年就研發了GLM 預訓練架構并開始訓練百億參數模型。2021年，智譜AI成功訓練出萬億級別稀疏模型，2022年，其進一步推出高精度開源千億模型 GLM-130B型。2023年2月，智譜AI研發了ChatGLM，該模型是基于 GLM-130B 持續進行文本和代碼預訓練而來，并通過有監督微調等技術實現了人類意圖對齊。
而火山-智譜金融大模型的底座就是智譜AI于今年10月剛剛發布的ChatGLM3大模型，相比前幾代產品，ChatGLM3在模型性能、功能及底層架構均完成了全方位升級。
據悉，在44個中英文公開數據集測試中，ChatGLM3在國內同尺寸模型中排名首位。其Agent智能體率先開啟國產大模型原生支持工具調用、代碼執行、數據庫操作、知識圖譜搜索與推理、操作系統等復雜場景能力，智能規劃和執行能力比二代提高1000%。此外，ChatGLM3還通過采用最新的高效動態推理和顯存優化技術，實現推理速度提升2-3倍，且成本降低1倍。
火山引擎則為ChatGLM3大模型的落地提供了工程化解決方案。具體包括解決穩定性、性能優化、推理加速等算力挑戰的輕量級模型訓練方案；可同時適配國內外硬件生態，以及滿足金融機構自主創新需求的私有化或者云端部署方案；能確保數據安全和模型產出合規有效的安全架構和內容安全方案；幫助金融機構縮短落地周期，更高效地開發出適用于自身企業大模型應用的大模型工具鏈和多場景落地方案。
今年6月，火山引擎正式發布大模型服務平臺“火山方舟”。當時，譚待就強調，火山引擎提供的不是模型能力，而是幫助應用方更好使用模型的能力。這些能力既包括模型試用、評測、接入、精調等，也包括訓推一體、彈性調度、算子優化等。
對于雙方的合作，智譜AI CEO 張鵬也表示，智譜AI專注于做大模型的中國創新，火山引擎則具備高效的算力基礎設施、開放安全的大模型生態、豐富的金融行業實踐以及完善的交付保障。通過雙方優勢互補，可以加速大模型的行業化落地。
助力金融行業提效
此前，通過對傳統AI技術的引入，已經打破了金融行業存在的流程復雜、周期較長、工作單一且重復、審批方式以及流程耗費時間長等問題。
但是有研究指出，傳統AI技術依然存在弊端，比如無論是預先設定業務流程，還是結構化數據提煉要求，傳統AI技術都需大量專業人員參與，導致工作量大且專業性要求高，且對AI深度學習訓練的成效，往往只能在事后進行分析調整。
而大模型技術可以將眾多非結構化數據融入于相對便捷的特征工程，所以大模型技術不但可以大幅簡化專業人員工作量，還能提供事前、事中的效果評測與及時調整優化，讓金融場景的AI服務效率進一步提升。
比如基于大模型，金融企業可以利用機器學習算法進行數據分析，根據客戶的風險狀況進行準確評估，從而實現貸款審批流程的自動化，確保貸款的準確性和效率。以及借助大模型技術，金融機構還可以實時監測交易和市場波動，從而及時制定策略。
所以，大模型在金融行業的應用具有很大的想象空間。據悉，經過海量金融數據集精調打造，火山-智譜金融大模型已具備金融領域的常識知識和認知能力。測試顯示，火山-智譜金融大模型在自動生成代碼、自動解讀研報、智能客服、智能助理、智能數據分析等行業場景已有良好表現。
未來，選擇由大模型企業和云廠商合作打造的行業模型，或許會成為企業落地大模型的主要方向。因為對企業而言，光選個好模型還不夠，還需要讓模型能力落地。像火山引擎等云廠商推出的MaaS（Model-as-a-Service）服務，實際上就是為企業提供了大模型使用的一站式工作臺。
更重要的是，未來企業應用的大模型也不會只有一個，而是多模型。所以，企業需要借助火山方舟這樣的平臺，來同時接入使用多個模型產品，進而節省大量時間和精力，投入到更核心的業務場景當中。
（文章來源：21世紀經濟報道）
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