文 | 周天財(cái)經(jīng)

周天財(cái)經(jīng) 原創(chuàng)出品

隨著生成式AI加速落地，金融行業(yè)正在出現(xiàn)一些前所未有的變化，智能客服、智能理財(cái)顧問(wèn)等工具不斷在各大銀行系統(tǒng)中上線；輕點(diǎn)手機(jī)APP，貸款很快就能審批發(fā)放。

麥肯錫報(bào)告分析認(rèn)為：AI助力下，2025年中國(guó)狹義消費(fèi)信貸余額將從約15萬(wàn)億元增至約29萬(wàn)億元，實(shí)現(xiàn)翻倍增長(zhǎng)；廣義上，AI大模型也有望給金融業(yè)帶來(lái)3萬(wàn)億規(guī)模的增量。

而同時(shí)，從大模型廠商角度看，金融行業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)好，出手更有魄力。

國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC的一項(xiàng)調(diào)研顯示，超半數(shù)的金融機(jī)構(gòu)在2023年投資AI大模型技術(shù)。

一些大模型企業(yè)高管透露，目前公司早期客戶(hù)都來(lái)自金融行業(yè)，他們對(duì)技術(shù)的泛化能力更緊迫，更需要生成式AI帶來(lái)的生產(chǎn)力提高工作效率、降低人員成本。

比如在微軟，AI Copilot項(xiàng)目預(yù)計(jì)將為他帶來(lái)100億美元的收入，該項(xiàng)目的主要客戶(hù)就是銀行、對(duì)沖基金、信貸機(jī)構(gòu)。

AI 大模型和金融，正史無(wú)前例地互相需要著。

但在具體實(shí)踐層面，大模型與金融的結(jié)合，依然有很多問(wèn)題需要解決。

金融行業(yè)對(duì)專(zhuān)業(yè)性的要求很高，對(duì)生成內(nèi)容的容錯(cuò)空間很低；提供金融服務(wù)不但要面對(duì)可量化評(píng)估的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，還要有能力處理圖片、視頻、分析報(bào)告等非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容；在信貸業(yè)務(wù)中風(fēng)控、合規(guī)、客戶(hù)隱私等剛性要求，對(duì)大模型也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

走在最前沿的選手，總是需要更大的魄力。隨著新一輪金融行業(yè)調(diào)整期即將到來(lái)，螞蟻、騰訊、奇富科技等頭部高科技企業(yè)，都在試圖以技術(shù)優(yōu)勢(shì)打造競(jìng)爭(zhēng)策略。

正如中國(guó)信通院在《中國(guó)金融科技生態(tài)白皮書(shū)（2023 年）》中指出的：算力是金融業(yè)數(shù)智化發(fā)展的新焦點(diǎn)，大模型為金融業(yè)帶來(lái)新機(jī)遇。風(fēng)口之上，頭部選手們的動(dòng)作更加值得我們關(guān)注。

不久前，螞蟻集團(tuán)提出了「大模型 + 知識(shí) + 服務(wù)」驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)，以 金融專(zhuān)屬任務(wù)評(píng)測(cè)集「Fin-Eval」為基礎(chǔ)，在萬(wàn)億量級(jí)Token的通用語(yǔ)料基礎(chǔ)上，注入千億量級(jí)Token金融知識(shí)，構(gòu)建金融大模型內(nèi)核。其可信AI的技術(shù)架構(gòu)「蟻鑒 2.0」能夠應(yīng)用于反欺詐、反洗錢(qián)、企業(yè)聯(lián)合風(fēng)控、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)在內(nèi)的多個(gè)消費(fèi)金融場(chǎng)景。

騰訊的路徑略有不同，更專(zhuān)注于隱身幕后。其為金融機(jī)構(gòu)提供了一站式MaaS服務(wù), 金融機(jī)構(gòu)可根據(jù)不同細(xì)分場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求，靈活選擇各類(lèi)大模型，降低大模型使用成本。其中東風(fēng)日產(chǎn)融資租賃借助騰訊云的風(fēng)控大模型，在只有較少樣本的情況下就完成了定制化風(fēng)控建模，建模時(shí)間節(jié)省了70%。

另一頭部選手奇富科技的路徑則更加專(zhuān)注于場(chǎng)景和業(yè)務(wù)邏輯。在奇富科技發(fā)布的2024年Q1財(cái)報(bào)中，在大模型的推動(dòng)下，增長(zhǎng)清晰可見(jiàn)：一季度營(yíng)收41.532億元，同比增長(zhǎng)15.39%；凈利潤(rùn)為11.6億元，同比增長(zhǎng)24.77%。截至2024年一季度末，奇富科技已與159家金融機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系，幫助它們?yōu)槌^(guò)5230萬(wàn)小微企業(yè)和個(gè)人消費(fèi)者提供授信服務(wù)。

去年8月，奇富科技與信通院、互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)，共同編制國(guó)內(nèi)首個(gè)金融大模型標(biāo)準(zhǔn)，這一標(biāo)準(zhǔn)的編制旨在促進(jìn)大模型在各個(gè)行業(yè)精準(zhǔn)落地。

對(duì)于奇富科技而言，長(zhǎng)期的黑灰產(chǎn)對(duì)抗經(jīng)驗(yàn)和無(wú)數(shù)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的積累，都讓奇富具備了最真實(shí)的行業(yè)數(shù)據(jù)。奇富金融大模型也因此更專(zhuān)注于業(yè)務(wù)場(chǎng)景洞察，其推出的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品「奇富AI - Copilot系統(tǒng)」將金融業(yè)務(wù)流程拆分成一系列可智能化節(jié)點(diǎn)，以此優(yōu)化業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)，打開(kāi)更大的技術(shù)落地空間。

隨著新的開(kāi)源模型、微調(diào)方法、開(kāi)發(fā)工具的不斷涌現(xiàn)，生成式大模型這條賽道上已經(jīng)人聲鼎沸，人人都積極尋找著更先進(jìn)的算法、更智能的方案。但具體到金融行業(yè)，大模型如何高效地轉(zhuǎn)化出商業(yè)價(jià)值，則是更復(fù)雜的問(wèn)題。

從理論到可商用，看似不遠(yuǎn)，卻仍然有很多待跨越的阻礙。對(duì)此，許多大廠都有著冷靜思考和大膽實(shí)踐。

01 大模型向「小」處去

目前，關(guān)于大模型的技術(shù)架構(gòu)主要有兩個(gè)方向，一個(gè)是生態(tài)開(kāi)放，另一個(gè)是垂直整合。

通用型大模型基于龐大的云上算力，在泛用性和靈活性上的表現(xiàn)更好，能夠用更少的數(shù)據(jù)完成更多的任務(wù)。但是針對(duì)金融行業(yè)這個(gè)特定場(chǎng)景，通用型大模型并不好用，即使是ChatGPT-4也沒(méi)有辦法理解全部金融詞匯，如果因此做出一些虛假的、誤導(dǎo)性的陳述，就會(huì)造成嚴(yán)重的后果。

因此，對(duì)于金融大模型而言，模型精度才是實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地的關(guān)鍵。

從最直接的數(shù)據(jù)層面來(lái)看，奇富GPT的參數(shù)規(guī)模在130億左右，而通用大模型參數(shù)一般在萬(wàn)億級(jí)。雖然奇富大模型的參數(shù)小了，通用型弱了，但是對(duì)金融領(lǐng)域的理解更為深刻，不僅能形成用戶(hù)畫(huà)像，還能捕獲用戶(hù)真實(shí)意圖，甚至能夠用擬人化的語(yǔ)言自然的與客戶(hù)進(jìn)行交流，在復(fù)雜的通話(huà)環(huán)境下，語(yǔ)音識(shí)別綜合準(zhǔn)確率超過(guò)93%，意圖識(shí)別功能準(zhǔn)確率超過(guò)95%，能夠迅速而準(zhǔn)確地識(shí)別用戶(hù)需求并做出響應(yīng)。成為大模型在業(yè)務(wù)增效方面的典范應(yīng)用。

某消費(fèi)金融高管對(duì)于金融大模型兩條技術(shù)路線的評(píng)價(jià)是「通用模型難以勝任金融領(lǐng)域任務(wù)，金融大模型是大模型落地金融行業(yè)的必由之路」。

央行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃 (2019-2021年)》還特別提到，要鼓勵(lì)發(fā)展特色的、面向具體場(chǎng)景的金融科技，而非大而全地發(fā)展。

而就當(dāng)下而言，金融大模型的搭建難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)質(zhì)量和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)。

金融大模型雖然參數(shù)較少，但要做得足夠精、足夠細(xì)，才能更實(shí)用。在這一點(diǎn)上，具有早期金融經(jīng)驗(yàn)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)更具優(yōu)勢(shì)。

以奇富科技為例，這家前身為360數(shù)科的金融科技公司，擁有超2億的私域用戶(hù)，5230萬(wàn)已授信用戶(hù)，這些都是優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)集。這意味著，奇富大模型可以從中學(xué)習(xí)到更豐富的語(yǔ)言知識(shí)，并打造一些差異化產(chǎn)品。

例如，最新的「奇富AI - Copilot系統(tǒng)」不但能夠捕捉、轉(zhuǎn)寫(xiě)標(biāo)準(zhǔn)的普通話(huà)，還能處理各種方言口音。他的做法類(lèi)似同聲傳譯，通過(guò)融合方言信息提取模塊，在方言語(yǔ)音消息轉(zhuǎn)寫(xiě)成文字的同時(shí)，對(duì)文字進(jìn)行解碼修正。整體語(yǔ)音識(shí)別誤差率降低了30%以上，尤其對(duì)川渝魯豫四省的方言平均識(shí)別準(zhǔn)確率提高了25%。

此外，當(dāng)模型變小，效率就會(huì)更高。

比如螞蟻集團(tuán)打造的消費(fèi)金融風(fēng)控體系，把風(fēng)險(xiǎn)挖掘、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)打擊的速度提升至秒級(jí)；度小滿(mǎn)軒轅大模型，能將征信報(bào)告解讀出40萬(wàn)維的風(fēng)險(xiǎn)變量，用來(lái)識(shí)別小微企業(yè)主的信貸風(fēng)險(xiǎn)。奇富科技將AIGC與大模型技術(shù)相結(jié)合，客戶(hù)觸達(dá)規(guī)模提升了21.4%，授信成本優(yōu)化了9%。

大模型對(duì)業(yè)務(wù)增效的邏輯，已經(jīng)清晰可見(jiàn)。

02 大模型向產(chǎn)業(yè)縱深處探尋

如今，金融機(jī)構(gòu)往往都想要「一輛更快的馬車(chē)」，但實(shí)際上他們真正需要的是臺(tái)汽車(chē)，這種變化需要依靠新技術(shù)來(lái)達(dá)成。

用奇富科技首席算法科學(xué)家費(fèi)浩峻的說(shuō)法就是，「從金融這個(gè)行業(yè)誕生以來(lái)，對(duì)技術(shù)的需求和推動(dòng)，都遠(yuǎn)超人們的想象�！�

有資深業(yè)內(nèi)專(zhuān)家認(rèn)為：大模型不僅僅是為企業(yè)降低成本提升效率，最終是要演進(jìn)為超級(jí)智能體，重構(gòu)企業(yè)業(yè)務(wù)流程。這代表著，金融大模型的發(fā)展不僅僅局限于工具，而是需要向產(chǎn)業(yè)縱深處探尋，制造新的體驗(yàn)。

目前頭部大模型廠商對(duì)于金融大模型的共識(shí)是，不過(guò)度追求大參量、大算力，保留開(kāi)放生態(tài)和生長(zhǎng)空間的同時(shí)，專(zhuān)精于推動(dòng)現(xiàn)有金融場(chǎng)景和應(yīng)用的更迭和升級(jí)。

在騰訊金融云的落地實(shí)踐中，通過(guò)從遠(yuǎn)程身份認(rèn)證和貸款審批自動(dòng)化兩方面著手，糅合了語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、活體檢測(cè)等多項(xiàng)AI技術(shù)，使傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)效率大幅提升。在相關(guān)產(chǎn)品的體驗(yàn)中，最快30s就可以完成貸款審批的全流程。騰訊金融云負(fù)責(zé)人朱立強(qiáng)對(duì)此介紹道，「采用智能AI，邊際成本幾乎為0。」

螞蟻集團(tuán)則通過(guò)「仿金融專(zhuān)家多智能體協(xié)同推理」讓智能客服具備邏輯能力。比如針對(duì)「汽車(chē)分期付款怎么辦」這類(lèi)的問(wèn)題，它會(huì)細(xì)致到車(chē)輛類(lèi)別、用戶(hù)偏好等多個(gè)場(chǎng)景，歷經(jīng)十多個(gè)推理環(huán)節(jié)，最后給出建議。螞蟻方面表示，在用足夠多的高質(zhì)量指令集進(jìn)行微調(diào)后，螞蟻金融大模型已經(jīng)掌握95%的金融意圖識(shí)別，達(dá)到專(zhuān)家水平。

類(lèi)似「專(zhuān)家級(jí)」的金融大模型，還有奇富科技推出的高級(jí)客服QI感通。該AI客服可以通過(guò)語(yǔ)音情感計(jì)算，識(shí)別6種語(yǔ)言，同時(shí)有效理解、分析用戶(hù)語(yǔ)音中的情感信息，避免潛在沖突和投訴。在應(yīng)用QI感通后，用戶(hù)服務(wù)滿(mǎn)意度提升至99.2%。

此外，如何為金融企業(yè)省錢(qián)，也是大模型向產(chǎn)業(yè)縱深處探尋的方向之一。

比如，騰訊為金融行業(yè)打造的OCR大模型，金融機(jī)構(gòu)可以不再經(jīng)過(guò)檢測(cè)、識(shí)別、結(jié)構(gòu)化等多個(gè)階段進(jìn)行定制，而是利用大模型自帶的閱讀理解和推理能力，直接通過(guò)TI平臺(tái)對(duì)OCR大模型進(jìn)行精調(diào)。

奇富科技的毓智AI則是能幫助金融機(jī)構(gòu)編寫(xiě)金融軟件，使開(kāi)發(fā)工作效率提升30%。雖然ChatGPT等大模型也可以代替開(kāi)發(fā)人員部分的工作量，但由于金融系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的安全、合規(guī)性具有較高要求，開(kāi)發(fā)人員反而需要花費(fèi)更多的精力來(lái)對(duì)AI生產(chǎn)的代碼進(jìn)行糾錯(cuò)。為解決這一問(wèn)題，奇富科技集成了相當(dāng)一部分金融特有的代碼，構(gòu)成風(fēng)控、交易、獲客運(yùn)營(yíng)等多個(gè)金融專(zhuān)家模型。專(zhuān)家模型可以根據(jù)上下文自動(dòng)完成代碼片段的編寫(xiě)，從而大幅降低了開(kāi)發(fā)成本和開(kāi)發(fā)人員的工作量，縮短軟件的開(kāi)發(fā)周期，目前毓智AI編寫(xiě)的代碼在安全性、可靠性、準(zhǔn)確性和合規(guī)性方面采用率高達(dá)20%。

總而言之，以金融機(jī)構(gòu)的真實(shí)需求為導(dǎo)向做精細(xì)化開(kāi)發(fā)，依然是金融大模型的核心議題。

03 助力中小微企業(yè)發(fā)展

關(guān)于金融大模型的未來(lái)，其實(shí)并不止提質(zhì)增效這一種想象。

當(dāng)信息收集與處理能力得到極大提升后，助貸企業(yè)與經(jīng)營(yíng)主體之間的信息誤差也在降低。因此，在金融大模型的助力下，小微企業(yè)融資難的處境正在被改善。

對(duì)于現(xiàn)代人而言，「身份」往往是流動(dòng)的。對(duì)此，奇富科技打造的小微用戶(hù)知識(shí)圖譜，從最初的強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)廣度，轉(zhuǎn)為強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量。隨著模型不斷完善，該圖譜在2024年第一季度再度補(bǔ)充了591萬(wàn)泛小微用戶(hù)的行業(yè)信息，覆蓋率達(dá)到95.1%。這一功能的升級(jí)無(wú)疑為服務(wù)小微企業(yè)帶來(lái)了更大的便利。截至2024年1季度末，奇富科技累計(jì)服務(wù)1020萬(wàn)泛小微用戶(hù)。

我們常說(shuō)新質(zhì)生產(chǎn)力不是拋棄傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，而是用技術(shù)改造老行業(yè)產(chǎn)品，以新帶舊。

在傳統(tǒng)融資流程中，小微企業(yè)常常因?yàn)槿鄙俚盅何镆约按嬖诮?jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)被拒之門(mén)外。

因此，小微企業(yè)所經(jīng)營(yíng)的產(chǎn)品信息、上下游原材料關(guān)系就成為識(shí)別其信貸額度的關(guān)鍵因素。為此奇富科技利用大模型在信息抽取上的先天優(yōu)勢(shì)，打造了小微產(chǎn)品知識(shí)圖譜。該圖譜收錄了1.9萬(wàn)個(gè)不同領(lǐng)域的產(chǎn)品實(shí)體，能夠深入挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)，對(duì)產(chǎn)品鏈路進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便更好的對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行估值。目前，該產(chǎn)品知識(shí)圖譜對(duì)現(xiàn)有小微用戶(hù)的覆蓋率達(dá)到81.3%。

近期《國(guó)務(wù)院關(guān)于金融工作情況的報(bào)告》指出，要「進(jìn)一步加大金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)力度」，特別是「進(jìn)一步提升新市民金融服務(wù)水平」。這背后關(guān)聯(lián)更多的是「飄在一線的夫妻店」、「等著播種的農(nóng)戶(hù)」、「剛剛創(chuàng)業(yè)的畢業(yè)生」。對(duì)于他們來(lái)說(shuō)，難的不是如何還上錢(qián)，難得是如何證明自身的償還能力，因此他們更需要新質(zhì)生產(chǎn)力來(lái)改善處境。

而這道證明題，奇富科技已經(jīng)做出答案。奇富科技的資產(chǎn)信用全景分析技術(shù)，僅通過(guò)小微經(jīng)營(yíng)者的納稅記錄、經(jīng)營(yíng)流水、收入證明等材料，就可以分析經(jīng)營(yíng)者的資產(chǎn)和信用狀況，并精準(zhǔn)計(jì)算授信額度。目前，奇富資產(chǎn)信用分析系統(tǒng)支持十余種資信類(lèi)別，服務(wù)了60%的小微用戶(hù)，支持優(yōu)質(zhì)用戶(hù)平均授信達(dá)16萬(wàn)元以上，2024年Q1為泛小微用戶(hù)額外放款額超過(guò)400億元。

AI正在拉開(kāi)智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的帷幕。美國(guó)智庫(kù)「太平洋論壇」資深主任約翰·亨明斯曾評(píng)價(jià)說(shuō)，數(shù)字中國(guó)建設(shè)計(jì)劃具有遠(yuǎn)大目標(biāo)，它關(guān)乎到中國(guó)在世界上的地位。

近日，斯坦福大學(xué)發(fā)布一份《2024年人工智能指數(shù)報(bào)告》，這份報(bào)告也是美國(guó)、英國(guó)和歐盟等多國(guó)政策制定者的重要參考資料。其中指出，美國(guó)AI大模型發(fā)布的數(shù)量是中國(guó)的5倍，在投融資活躍度上也有明顯優(yōu)勢(shì)。但同時(shí)，中國(guó)AI專(zhuān)利數(shù)量占據(jù)了全球的61.1%，遠(yuǎn)超美國(guó)的20.9%。

很多業(yè)內(nèi)人士都坦言，我國(guó)AI發(fā)展從整體來(lái)看處于一個(gè)追趕美國(guó)的狀態(tài)，但是在垂直領(lǐng)域后發(fā)優(yōu)勢(shì)明顯。中國(guó)巨大的人口規(guī)模和極高的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)普及程度，使得中國(guó)的AI研究同時(shí)擁有數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)維度的優(yōu)勢(shì)。

360創(chuàng)始人周鴻祎近日也公開(kāi)表示，中美在AI上的差距主要在于「確定技術(shù)方向」上，一旦方向確定，中國(guó)的優(yōu)勢(shì)是學(xué)習(xí)能力很快，在一兩年內(nèi)能夠追上，在一些垂直領(lǐng)域超過(guò)GPT-4是完全有可能的。

當(dāng)前人工智能正在從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)，最終將成為每個(gè)人都看得見(jiàn)、用得起的科技。正如半個(gè)世紀(jì)前，ATM機(jī)重構(gòu)了銀行的存取業(yè)務(wù)。進(jìn)入大模型時(shí)代，所有人都可以通過(guò)人工智能技術(shù)獲得更好的金融服務(wù)。

一年前，OpenAI CEO Sam Altman說(shuō)過(guò)「AI將對(duì)世界帶來(lái)巨大變革，而我們應(yīng)該改變經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)以適應(yīng)它」。如今，AI作為金融領(lǐng)域的新質(zhì)生產(chǎn)力，已經(jīng)出現(xiàn)在投資、交易和每一筆支付中。一個(gè)時(shí)代的科技，終將成為下個(gè)時(shí)代的生活。