ChatGPT帶來的AIGC（人工智能生成內(nèi)容）熱潮仍在持續(xù)。

繼各互聯(lián)網(wǎng)大廠躬身入局之后，金融科技公司也開始進軍大語言模型。近日，某金融科技公司宣布，將組建一級戰(zhàn)略部門大模型部。《中國經(jīng)營報》記者采訪了解到，目前頭部的金融科技企業(yè)均在嘗試應(yīng)用AIGC技術(shù)，具體包括進行訓(xùn)練封閉域的生成式對話引擎等。

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用戶關(guān)心的是，嘗試訓(xùn)練與實際應(yīng)用之間還需要多長時間？應(yīng)用的實際效果如何？在采訪中，業(yè)內(nèi)對此有不同的預(yù)期。部分觀點認(rèn)為在年內(nèi)便有望實現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用；也有部分觀點認(rèn)為，受制于數(shù)據(jù)質(zhì)量、合規(guī)問題等原因，落地或許仍需時日。而共識在于，AIGC在金融領(lǐng)域的應(yīng)用需要更復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)“投喂”，這需要從體制、行業(yè)和商業(yè)舉措多方面促進才能不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而提升技術(shù)的應(yīng)用效果。

AI的智能化升級

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，AIGC在金融領(lǐng)域有較多契合的場景。陸金所控股（06623.HK）CTO毛進亮告訴記者，AIGC很可能導(dǎo)致所有的“專家系統(tǒng)”領(lǐng)域都會受到?jīng)_擊，包括咨詢顧問、代碼技術(shù)專家等。具體將在金融行業(yè)的智能運營、智能風(fēng)控、智能投顧、智能營銷、智能客服等多個場景產(chǎn)生影響。在金融服務(wù)方面，AIGC能夠?qū)⒃靖右蕾噷＜摇皞€體”知識與經(jīng)驗的服務(wù)，擴展到可以支持到所有的從業(yè)者，不僅提升整體行業(yè)服務(wù)水平，也會大大提升服務(wù)能力。由此，毛進亮認(rèn)為，在機器人對話領(lǐng)域會越來越多地采用類ChatGPT訓(xùn)練架構(gòu)，不過大部分是封閉域的訓(xùn)練，尤其是貸款等金融領(lǐng)域。

全聯(lián)并購公會信用管理委員會專家安光勇也表示，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，金融機構(gòu)也將逐漸意識到AIGC技術(shù)的重要性和應(yīng)用價值。AIGC技術(shù)可以幫助金融機構(gòu)在客戶服務(wù)、風(fēng)控、投資管理等方面提高效率和準(zhǔn)確性?？梢哉J(rèn)為，金融科技公司入局AIGC正在成為行業(yè)趨勢。

近日，奇富科技（3660.HK）首席執(zhí)行官兼董事吳海生向公司全體員工發(fā)布內(nèi)部郵件，宣布將組建一級戰(zhàn)略部門——大模型部（以下簡稱“大模型部”），并向CEO匯報。據(jù)悉，奇富科技大模型部將致力于開發(fā)和運用各種深度學(xué)習(xí)算法、生成式人工智能技術(shù)、在金融領(lǐng)域的場景化應(yīng)用。大模型部具體職能包括：推進公司在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新；探索如何將生成式人工智能技術(shù)應(yīng)用于公司的產(chǎn)品和服務(wù)中，提高用戶體驗；改善工作方式，用人工智能提升工作效率；為機構(gòu)客戶提供強大的人工智能產(chǎn)品。

關(guān)于大模型部的具體情況，奇富科技首席算法科學(xué)家費浩峻向記者介紹，大模型部已經(jīng)完成基礎(chǔ)組建工作，先期已經(jīng)有六十多名員工加入。目前，部分崗位在持續(xù)招聘中。費浩峻還表示，該公司業(yè)務(wù)對于AI的訴求，并不是因為AIGC的出現(xiàn)而突然出現(xiàn)。實際上，該公司從很早就開始探索AI對于業(yè)務(wù)的改進，并在業(yè)務(wù)的某些環(huán)節(jié)實現(xiàn)了AIGC參與的降本增效。比如核心的業(yè)務(wù)風(fēng)控環(huán)節(jié)，以奇富科技自研的金融大模型基座為核心衍生的智能征信解讀，可以幫助金融機構(gòu)更加全面、高效地理解和判斷用戶，這種模式的進一步升級和優(yōu)化，有可能替代和優(yōu)化過去在智能征信解讀上千萬級變量衍生和眾多深度模型建設(shè)工作。也就是說，大模型是對無數(shù)AI模型更智能化的替代。

毛進亮也表示，目前陸金所控股通過結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，打造出智能機器人，能夠與客戶進行多輪對話，已經(jīng)應(yīng)用在業(yè)務(wù)當(dāng)中。例如，在業(yè)務(wù)流程中全面應(yīng)用AI智能貸款解決方案“行云”，通過擬人AI客服小惠全程與客戶“面對面”交流，可實現(xiàn)最少零文字輸入、大幅降低等待時間。該AI客服可同時在線服務(wù)數(shù)百位客戶，一方面節(jié)省大量人力成本，另一方面能更智能地服務(wù)好客戶，讓客戶足不出戶就可完成整個貸款流程。此外，陸金所控股正在嘗試訓(xùn)練封閉域的生成式對話引擎，以更好更智能地滿足客戶服務(wù)的多樣化需求。

在信也科技（FINV.N）算法科學(xué)家倪博溢看來，目前有實力的企業(yè)應(yīng)該都在嘗試基于AIGC技術(shù)服務(wù)于業(yè)務(wù)，首先會有在企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用（知識搜索、辦公、代碼輔助）和一些務(wù)虛場景，如企業(yè)形象、外宣等場景，這些甚至已經(jīng)有部分實例。其次，比如客服、營銷和各種與業(yè)務(wù)結(jié)合的服務(wù)會不斷涌現(xiàn)，預(yù)計2023年會有很多企業(yè)樂意做“第一個吃螃蟹的人”，在實際業(yè)務(wù)中運用AIGC生成真實產(chǎn)品或服務(wù)成果。

落地時間與效果待觀察

從組建模型開始，到實際應(yīng)用至產(chǎn)品與服務(wù)中，還有哪些路要走？安光勇告訴記者，從組建AIGC模型到實際應(yīng)用，大致需要以下幾個步驟：數(shù)據(jù)采集和清洗、模型訓(xùn)練、模型測試和評估、部署和應(yīng)用。目前可以看到，互聯(lián)網(wǎng)廠商已發(fā)布的模型還需要不斷迭代和優(yōu)化，才能取得更好的效果。相比較而言，金融領(lǐng)域的AIGC應(yīng)用可能會更加復(fù)雜，需要考慮數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性等問題。至于我國AIGC能否應(yīng)用在金融業(yè)務(wù)中并產(chǎn)生有效成果，取決于不同的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)質(zhì)量。一些應(yīng)用場景可能已經(jīng)具備了較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，效果可能更容易突出；而一些應(yīng)用場景可能需要更多的數(shù)據(jù)采集和“清洗”等工作，需要更多的時間和精力。

天使投資人、互聯(lián)網(wǎng)專家郭濤認(rèn)為，AIGC大模型研發(fā)需要深厚的人工智能相關(guān)技術(shù)沉淀、海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、持續(xù)優(yōu)化的算法模型和完善的生態(tài)體系等，從研發(fā)到商業(yè)化應(yīng)用需要較長的時間，基于AI大模型的AIGC耗費的時間需要更長，面臨的各類阻礙也更復(fù)雜，商業(yè)化的時間少則幾年多則數(shù)十年。

在薩摩耶云科技集團首席經(jīng)濟學(xué)家鄭磊看來，大部分金融科技公司所做的應(yīng)是基于大模型的AIGC應(yīng)用類產(chǎn)品研發(fā)，要從零開始訓(xùn)練一個大模型，所需的成本和時間是大多數(shù)企業(yè)無法承受的。AIGC可以將已有的大模型作為基座，開發(fā)行業(yè)垂直應(yīng)用。但需要注意的是，目前的語言大模型輸出結(jié)果仍不夠可靠，內(nèi)容不一定正確，有些時效性不強，在金融等對安全性、準(zhǔn)確性有較高要求的行業(yè)，距離“可使用”還存在不小的差距。同時，基于大模型的AIGC產(chǎn)品需要使用行業(yè)數(shù)據(jù)進行更多訓(xùn)練和微調(diào)，而數(shù)據(jù)的使用是否安全、合規(guī)存在疑問，需要進一步作出規(guī)范或制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，這些工作很難在短時間內(nèi)完成。此外，AIGC除了可以基于大模型，也存在其他技術(shù)路線，企業(yè)在產(chǎn)品研發(fā)過程中有較高的不確定性，這類產(chǎn)品更多是試驗性的，可能有助于提高一些崗位的工作效率，產(chǎn)品本身需要不斷完善和迭代升級。

北京社科院研究員王鵬也表示，AIGC應(yīng)用在金融行業(yè)，數(shù)據(jù)的合規(guī)確實是一大挑戰(zhàn)，具體到個人隱私的保護、數(shù)據(jù)本身的合規(guī)性與風(fēng)險，是需要行業(yè)共同討論的話題。對此，企業(yè)需要緊跟有關(guān)部門出臺的相關(guān)規(guī)定，行業(yè)內(nèi)部可以建立自律性組織，也可以通過技術(shù)方法來增加合規(guī)性，或根據(jù)行業(yè)發(fā)展及時作出必要的調(diào)整以增加靈活性。

對于如何應(yīng)對數(shù)據(jù)質(zhì)量和合規(guī)挑戰(zhàn)的問題，費浩峻認(rèn)為，對于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，可以從數(shù)字化改造的源頭進行標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，以大模型基座對數(shù)據(jù)進行“清洗”和篩選，做增量可積累的數(shù)據(jù)清洗工作，最重要的是對數(shù)據(jù)質(zhì)量問題有充分的重視，并且設(shè)置有嚴(yán)格一致性的評估指標(biāo)和方法。而在合規(guī)方面，商用級需要重點解決的問題是輕量級和易用性。未來，金融領(lǐng)域?qū)τ诖竽Ｐ偷膽?yīng)用一定是在其私有化部署之上的應(yīng)用，私有化部署的專業(yè)垂類金融大模型，加上與之匹配的可擴展的API（應(yīng)用程序編程接口），二者相結(jié)合將會充分保護數(shù)據(jù)。

對于AIGC應(yīng)用與金融業(yè)的前景，倪博溢表示，作為公共服務(wù)的大模型技術(shù)在快速持續(xù)迭代之中，它背后的數(shù)據(jù)質(zhì)量才是主要因素，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量需要從體制、行業(yè)和商業(yè)舉措多方面促進才能實現(xiàn)。合規(guī)問題也是同樣的邏輯，企業(yè)自身的應(yīng)用是最后一個把關(guān)者，企業(yè)的私有數(shù)據(jù)決定了最終應(yīng)用的效果和邊界?？傮w而言，AIGC的發(fā)展使得數(shù)字內(nèi)容的質(zhì)量、生產(chǎn)效率都有了巨大提升。有AIGC的賦能后，未來的金融產(chǎn)品個性化一定更為精細(xì)。此外，考慮到AIGC有與元宇宙等其他技術(shù)結(jié)合的潛在空間，可以想象未來的金融客戶體驗?zāi)軌虻玫綐O大提升。