大模型技术引爆金融科技革命，十位专家解析其背后奥秘
由ChatGPT引发的AI大模型技术变革正在金融行业爆发。
3月9日，度小满CEO朱光发表最新署名文章《发展大模型技术 提升我国金融科技全球竞争力》，系统阐述了大模型技术的发展趋势以及在金融行业的应用，朱光认为，大模型技术正在重新定义金融科技。
朱光在这篇文章中表达了两个核心观点：一是大模型技术大幅加速金融行业的智能化进程，定义行业新入口；二是呼吁各方把握技术浪潮，提升金融科技全球竞争力。
原文链接：《度小满CEO朱光：发展大模型技术 提升金融科技全球竞争》
对此，《看懂经济》邀请了多位在银行领域、AIGC等领域一线从业的专家，对此话题进行了深度解读。
潘淳
微软技术俱乐部（苏州）执行主席、邮储银行（苏州）RPA AI 实验室负责人
期待大模型技术的应用在金融行业中的推广和发展
作为一名银行从业人员，我期待大模型技术在金融行业中的应用。度小满CEO朱光强调了大模型技术在金融领域中的潜力和优势，这样的优势正可以提高金融机构的经营效率、风险管理能力和客户体验，成为银行转型升级的重要驱动力。
比如，智能咨询是智能化转型中的重要组成部分。银行正在尝试开发各种自动问答系统，为客户提供咨询和业务办理服务，为员工提供内部服务。但是，目前很多自动问答系统仍受限于“提取+判别”模式，无法直接生成问题解决方案。“智能判断直接生成结果”模式，直接提供给用户所需的问题解决方案，大大节省了客户选择所需的学习成本，也更容易实现个性化的匹配。
大模型技术的发展和应用将帮助银行提供更高效、精准和智能的服务，提升银行从业人员的服务水平和客户体验。或许度小满能发挥其在金融领域的优势和技术能力，帮助银行在竞争激烈的市场中取得更好的成绩。
武艳军
百信银行首席研究员
依托百度大模型和自身在金融垂直领域的深度积累，度小满未来一定能够充分发挥大模型技术的作用和价值
度小满CEO朱光最近发表了题目为《发展大模型技术提升我国金融科技全球竞争力》的文章，大模型技术将深刻改变金融行业的工作方式和格局，重塑金融科技。对此，我表示高度认同，大模型技术在人类通向通用人工智能（AGI）的道路上又迈出了重要一步。之所以称作大模型，是因为其参数和训练数据都达到了千亿、万亿级别。量变引起质变，由于海量数据和参数的输入，大模型的自然语言处理能力出现了涌现，其产出内容已经达到了无法分辨作者是机器还是人的地步。某种意义上看，基于大模型的AIGC应用已经通过了图灵测试。但大模型技术也有一些局限性，体现在大模型输出结果不受控、可解释性较差、可信程度较低，从而限制了其应用场景。具体应用中最好是大模型辅以垂直领域的小模型，以求达到最佳效果。
当前，金融行业数字化转型正在进入“数智化”的新阶段，大模型技术发展将为金融机构数智化发展提供强大的新动能。具体来看，大模型技术在金融行业可以从智能客服、智能投资顾问、AI写作、数字人以及代码编写等五个方向进行应用。比如，智能客服方面，大模型技术能够更好地理解用户碰到的问题和意图，可以与用户进行更加自然流畅的沟通。数字人方面，大模型技术可以作为数字人底层的驱动模型，为用户提供对话式交互体验等等。
相信度小满依托百度大模型和自身在金融垂直领域的深度积累，未来一定能够充分发挥大模型技术的作用和价值，为中国金融科技的发展和全球竞争力的提升做出自己的贡献。
苏筱芮
易观分析金融行业高级咨询顾问
拥有深度技术储备的金融科技公司将迎来重大机遇
近期，ChatGPT不断引爆市场热点，使得各行业对人工智能的关注热潮前所未有地高涨。正如度小满CEO朱光在其署名文章中点出了关键，ChatGPT背后的大模型将对金融行业的智能化水平和数字化程度产生深刻影响，在大幅加速金融行业智能化进程的同时定义行业新入口。
在我看来， ChatGPT“让机器理解”的能力为金融行业智能化转型升级打开了新的大门，通过在通用基础能力的AI底座中引入高级认知能力，整合碎片知识与多样化需求，形成创新的产品化模型与业务解决方案。从场景层面来看，大模型与金融行业拥有诸多优良的结合点，包括但不限于客户服务、营销、风控、投教、研发、内控合规等，以业务理解为导向加速金融行业智能化升级。未来，随着AI应用场景与产品类型不断丰富，金融行业将迈入以需求为导向的拉动阶段。
在探索金融业务场景应用的同时，融合大模型的基础能力亦会持续精进，使得金融与科技二者之间形成良性促进的协调关系。这无疑会给金融科技公司，尤其是拥有深度技术储备的金融科技公司发展带来重大机遇。例如度小满已前瞻性地开启探索大模型技术在金融行业的应用，依托百度大模型技术基座优势，结合自身业务场景积累的金融行业知识和数据进行交互式训练，有望在此次技术变革机遇窗口中发挥先导作用。
陈顺利
葫芦笔记创始人、AIGC领域创业者，人工智能专家
期待度小满以生成式大模型为客户打造“永远在线的超级金融顾问”
本文主要探讨了大模型技术在金融行业中的应用，以及如何通过大模型技术来提升金融机构的经营效率和风险管理决策能力，改善客户服务体验，降低金融风险等方面的作用。大模型可以分为理解式大模型和生成式大模型，其中理解式大模型可以帮助金融机构更好地理解和响应用户需求，提升数据洞察理解能力，降低金融风险；生成式大模型可以自主地生成新的数据、图像、语音、文本等信息，成为理财师、保险经纪人等金融从业人员的得力助手，大幅提升服务效率和服务体验。
期待度小满的大型语言模型LLM在风险管理上的应用落地，大模型在智能风控上有很大潜力，基于大模型的客户服务将使金融机构在客户服务方面更加个性化、精准和高效，为客户提供更好的体验，提升客户黏性和忠诚度，降低人工成本提高产品服务质量，促进金融交易转化。以生成式大模型为客户打造“永远在线的超级金融顾问”，不断增进对客户的洞察理解，提供更好的服务体验。
马超
银行业资深科技从业者、金融科技专家
金融机构应该快速应用大模型技术
目前金融行业的数字化、智能化变革已经进入到了关键时期。正如度小满CEO朱光所说，大模型技术能够让金融机构更好地理解和响应用户需求，从而匹配产品和用户需求更加精准，在颠覆式技术不断攻城掠地的过程中，能够快速适应发展趋势的金融机构将获得极大的竞争力提升。
移动互联网时代，中国金融科技公司在移动支付、数字信贷等领域取得了很多创新成果，但是在AI技术快速突破的当下，大模型领域的发展成果将决定我们能否在下一代人工智能竞争中继续引领时代潮流。而金融行业能大模型的落地实践，提供众多的使用场景，让智能金融创造更高的价值。金融机构应该抓住机遇，快速应用大模型技术，全面推动金融业务数字化、智能化的转型工作，提升自身竞争力。同时，像度小满等金融科技公司要充分发挥自身在技术及数据方面的领先优势，加快大模型技术领域的技术发展，为我国在智能时代保持领先打好基础。
安光勇
金融科技专家、全联并购公会信用管理委员会专家
大模型对未来至少二十年都将产生深远的影响
本文重点强调了大模型技术在金融科技领域中的重要性和应用前景。金融机构可以通过使用该技术来提高经营效率和风险管理决策能力，同时提升服务效率和服务体验。大模型技术是AI 2.0的核心课题，对未来至少二十年的发展效率和发展质量都将产生深远的影响。金融科技公司有必要开始关注并把握这一技术浪潮，以提升自身在全球金融科技竞争中的地位。
大模型技术的出现使得金融机构能够更好地理解和管理风险，并提供更好的服务。这对于金融行业的智能化进程以及整个金融科技领域的发展都具有重要意义。此外，大模型技术也能够自主地生成新的数据、图像、语音、文本等信息，成为金融从业人员的得力助手，大幅提升服务效率和服务体验，这也为金融从业人员的工作带来了极大的便利性和效率提升。
当然，大模型技术在金融科技领域的应用还有很多潜力和前景。例如，大模型技术可以用于金融服务中的自然语言处理，可以实现更加智能化的对话服务和信息提取。同时，大模型技术也可以用于金融行业的智能投资决策，通过对海量数据的分析和学习，提供更加精准的投资建议和决策支持。
度小满作为一家金融科技公司，在大模型技术方面也具有很强的技术储备和应用实践经验。例如，度小满在风控领域应用了大规模机器学习和深度学习技术，提升了风控决策的准确性和效率。而且在智能客服、智能投顾等领域进行了探索和应用实践，推动了金融科技领域的智能化进程。这些都让度小满在这个新的技术变革中占据了有利的地位。
车宁
中国政法大学法治与可持续发展中心副主任
大模型有望金融服务水平提升至新的高度
近期，ChatGPT关注热度持续狂飙，直接带火了以其为代表的大语言模型技术，形成了人工智能由弱到强持续进化的新基座。展望大语言模型技术的应用前景，金融可能是最具想象力的领域之一。从技术本质而言，大语言模型的优势在于能够在大数据时代提供智力劳动的廉价替代，通过与细分领域专业知识结合，降低后者的经营成本，提升工作效率。而作为在信息不对称前提下进行资金融通的行业，金融对信息智能应用最为敏感，特别是目前行业多数机构都在如火如荼地推进各自的数字化转型工作，大语音模型的加入势必能为其提供更强势能。在大语音模型赛道上目前已涌现诸多种子选手，度小满将其与自身独特的场景知识、数据信息相结合，有望将客服、风控乃至获客、活客等提升至新的高度，通过向机构输出构建整个行业持续健康发展的基础。
金天
金融科技专家、新浪财经意见领袖
大模型技术将促进金融机构真正实现以客户为中心
技术迭代重塑金融生态。“强人工智能”融入实践有望促动金融行业客户洞察能力的全方位跃升。比如，过去客户搜索“北大”的时候，很容易得到与“北大街”、“北大荒”等涵盖关键词但其实并不相关的搜索结果，说明人工设定规则与客户真实诉求之间仍有巨大差距。大模型技术则可以充分调取客户以往搜索记录、当前所处的时空场景和社交关系等信息，更好地解析包括文本等在内的非结构化数据，对客户特征、需求、偏好、潜在商业机会和风险点等有更加全面、准确地把握和判定，且通过自主学习不断形成新的数据和完成能力强化，为金融产品迭代提供更加直接、可用的决策依据。届时，金融机构在数字化产品应用方面将更加敏捷、灵活，将“以产品为中心，把给定产品卖给好卖的客户”真正转变为“以客户为中心，为客户提供恰如其分的金融解决方案”。
王鹏
北京社科院研究员、南昌理工数字经济研究院院长
大模型技术的应用有助于我国金融科技提升全球竞争力
如度小满CEO朱光所言，以ChatGPT为代表的新一代大模型技术的确会重塑金融行业的工作方式，甚至竞争格局。朱光先生在文章中系统地、深入地阐明了自己的观点，从大模型技术分类入手，分别分析了理解式大模型和生成式大模型对于金融科技的重要意义，并点明了我国在这一技术浪潮中需要重点把握的各个方面。
总的来说，大模型在金融科技上的应用场景在未来极为丰富。随着AI2.0技术的不断进步，大模型技术将会更好地帮助金融机构理解并响应客户的多样化需求，更精准地匹配产品和市场以及客户需求，并会在诸如规避社会金融风险、提高客户金融服务体验、提高金融从业者业务效率等诸多方面大放异彩。
值得肯定的是，我国一部分拥有高精尖AI技术的企业已经拥有了可观的技术储备。例如，度小满已经开展了一系列基于大模型的金融应用，在风险管理方面，度小满已经将大型语言模型LLM应用在诸多文本解读上，通过构造AI算法，实现了40万维的变量解读能力，可以快速、完整识别企业主的风险信息。类似的金融科技实践将会助力我国金融业智能化发展，提高我国金融科技在全球范围内的竞争力。
李庚南
中央财经大学绿色金融国际研究院特邀高级研究员
在应用新技术时要处理好创新与合规、风控与科技的矛盾
ChatGPT的出现，无疑让金融业对AI的潜力及运用有了更多的理解。而度小满CEO朱光于3月9日发表的署名文章《发展大模型技术提升我国金融科技全球竞争力》则让我们透过ChatGPT的光环，了解到了其背后的“根技术”，即GPT（生成型预训练变换模型），也给我们展示了大模型技术作为人工智能基础设施在金融领域运用的广阔前景。
朱光认为，大模型技术正在重新定义Fintech。如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。无论是理解式大模型在智能风控方面的运用，还是生成式大模型在重塑客户服务流程和体验、打造“有温度的金融“方面的赋能，大模型技术都将给金融业带来深刻的影响。特别是在助力中小银行数字化转型方面，正如朱光所言，中小银行有了“换道超车”的机会。
当然，在这过程中，金融机构需要处理好创新与合规、风控与科技的矛盾。在金融科技发展的浪潮中，金融机构如何利用大模型技术，需要更科学的理念，更强的合规意识。