近日，以ChatGPT為代表的生成式AI掀起一陣席卷全球的熱潮。作為當下科技界最受關注的話題，ChatGPT、AI等前沿技術在引發公眾廣泛關注的同時，也引起了科技領域的全國人大代表、政協委員們的討論。

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“踢足球都是盤帶、射門，但是要做到梅西那么好也不容易。”中國科技部部長王志剛5日在今年全國兩會的首場“部長通道”上以踢足球為喻回應ChatGPT話題。他指出，ChatGPT之所以引起關注，在于它作為一個大模型，有效結合了大數據、大算力、強算法。它的計算方法有進步。同樣一種原理，在于做得好不好。比如發動機，大家都能做出發動機，但質量是有不同的。

全國政協委員、中國科學院自動化研究所研究員趙曉光指出，我國此前沒有大力發展通用大模型的研究，是因為目前還沒找到很適合的應用場景。

“人工智能技術本身就要跟場景密切結合，這項技術給我們帶來的啟發就是未來如何跟場景更好地落地結合，如何培養更大的市場、挖掘更多的需求，通過滿足用戶的需求產生新應用，帶來更多效益。”趙曉光稱。

隨著ChatGPT在海內外市場的“出圈”，其背后的大模型技術也逐漸走入人們的視野，各行各業紛紛對這一賽道進行布局。其中，金融科技也在以ChatGPT掀起的數字技術浪潮之下展開對大模型技術的積極探索。

依托理解式大模型技術 降低小微企業信貸風險

度小滿CEO朱光認為，比ChatGPT更值得關注的是它背后的技術和技術趨勢。他指出，類似GPT這樣的大模型技術，是下一代AI技術較量的核心課題，有人干脆把它稱為AI 2.0。它的出現，意味著所有圍繞移動互聯網、AI 1.0的競爭和競爭優勢正在告一段落。大模型技術將重塑多個行業的工作方式和格局，其中最明顯的，也許就是金融業。換言之，大模型技術正在重新定義金融科技（Fintech）。

金融行業是數字化、智能化的先行者，也是大模型技術落地的最佳領域。如果將大模型的能力放在金融行業中去處理原有的任務，會對很多工作產生顛覆性的影響。

朱光介紹，大模型可以分為理解式大模型和生成式大模型。理解式大模型優勢在于數據洞察理解能力，可以用在智能推薦、風險管理、智能經營上，幫助金融機構大幅提升經營效率和風險管理決策能力。生成式人工智能可以自主地生成新的數據、圖像、語音、文本等信息，成為理財師、保險經紀人等金融從業人員的得力助手，大幅提升服務效率和服務體驗。

近期，百度基于文心大模型技術推出的生成式對話產品“文心一言”（ERNIE Bot）開放生態合作，深耕AI領域多年的度小滿成為首家接入的金融科技公司。

據了解，度小滿已經開展了一系列基于大模型的應用。以風險管理為例，度小滿已經將大型語言模型LLM應用在互聯網文本數據、征信報告的解讀上，通過用文本數據構造的預訓練模型以及AI算法，能夠將征信報告解讀出40萬維的風險變量，更好地識別小微企業主的信貸風險。隨著模型的迭代，大模型在智能風控上的潛力將進一步釋放。

依托于百度人工智能技術，度小滿已經將大型語言模型LLM應用于海量互聯網文本數據、行為數據、征信報告的解讀，將小微企業主的信貸風險降低了20%。

朱光指出，基于大模型技術，金融機構可以更好地理解和響應用戶需求，讓產品和用戶需求更精準地匹配。在大模型的通用能力基礎上，融合金融行業的知識和數據用于風險評估，有助于金融機構的風險決策，大幅提升風險穩定性；如果把各類金融大數據、不同行業的數據、宏觀經濟數據注入大模型，則可以進行有效的風險預警和預測，降低整個社會的金融風險。

生成式大模型將降低人工成本 重塑客戶體驗

“ChatGPT所依托的大模型的基底是語言生成模型和語義理解模型，它的語義生成空間非常大, 如果將它的能力放在金融行業中去處理原有的任務，性能和效果將會有顯著的提升。”度小滿CTO許冬亮稱。

區別于理解式大模型，生成式大模型不僅能自主生成創造性的內容，如新的文本、語音、圖像、數據等，同時基于人類反饋的強化學習，不斷迭代和提升生成內容的質量。金融業是以客戶為中心的服務行業，與生成式大模型結合，有著廣闊的應用場景。

以客戶和金融從業者為例，朱光列舉了這類生成式大模型在兩個不同應用場景下的職能。

對客戶，生成式大模型可以是“永遠在線的超級金融顧問”。超級金融顧問不代表某一家公司的產品和立場，非常中立地根據客戶的需求、收入情況、身體情況等推薦適合的產品，不管是信貸產品，理財產品，還是保險產品，它都可以依托海量專業知識庫，為客戶提供24小時不間斷的在線服務，和貼心的解決方案。更重要的是，它“永遠在學習”，不斷增進對客戶的洞察理解，這種進化能力超越很多金融的從業者。

對從業者，生成式大模型可以是“全能業務助理”。基于大模型的業務助理不僅了解國內外的宏觀政策、行業信息、產品信息，而且可以自動生成文章、報告，提供專業建議和方案輔助交流。通過這樣的“全能助理”，理財師能更好地滿足客戶的個性化需求，大幅提升服務半徑和服務質量。

生成式大模型還展現了一鍵生成文稿、圖像、視頻等廣告創意內容的能力，應用于廣告和營銷領域，將大幅提升營銷效率。當人們習慣了以上交互體驗，金融行業的智能化進程將大大加快，AI 交互界面將成為行業的新入口，當前客戶服務流程和客戶體驗會被重塑。

而ChatGPT所展現的語義理解能力，也是度小滿在自然語言處理（NLP）領域重點投入的方向。2021年，在微軟舉辦的MS MARCO 比賽中的文檔排序任務中，度小滿NLP團隊排名第一并刷新紀錄；團隊研發的軒轅 (XuanYuan) 預訓練模型也在CLUE分類任務中排名第一。

據了解，度小滿自研的語音機器人可實現多輪復雜對話，無感率達到99%，即99%的用戶不知道跟自己通話的其實是機器人，已經可以替代信貸業務中六成以上重復性工作，在很多金融機構的營銷、催收工作中廣泛應用，大幅度降低了人工成本，也具備一定的情緒識別能力。

積極布局大模型技術在金融領域的應用

今年的政府工作報告指出，要大力發展數字經濟，加快傳統產業和中小企業數字化轉型，著力提升高端化、智能化、綠色化水平，提升常態化監管水平，支持平臺經濟發展。

“通用型認知智能技術突破很可能成為人工智能技術發展上最大的一次技術躍遷，顯著加大人工智能對各行各業的賦能作用。”全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰建議，國家要重視認知智能大模型研發，形成以領軍企業為主體產學研合作的創新體系，加速跟進和追趕國際前沿水平。

朱光亦認為，大模型技術作為移動互聯網之后最大的技術革新，從挑戰性和影響力而言，堪比人工智能領域的“登月計劃”，將影響未來至少二十年的發展效率和發展質量。

移動互聯網時代，中國金融科技公司在移動支付、數字信貸等領域，取得了很多創新成果，大幅提升了金融數字化、智能化水平，在金融科技的全球競爭中占據領先地位。“能不能發展好大模型技術，決定了我們能否在下一代人工智能競爭中繼續引領發展。”朱光稱。

在金融行業，具有通用能力的大模型成為基礎設施，中小銀行應用人工智能技術的門檻將大幅降低，在數字化、智能化進程中有了“換道超車”的機會。由于在數字資源、科技能力、業務場景等方面的天然差距，中小銀行與大銀行相比，在數字化轉型方面相對落后，且面臨差距越拉越大的風險。在大模型時代，所有銀行都可以便捷地用最先進的人工智能技術來解決各自的業務問題，不同規模的銀行重新站在同一起跑線上，將大幅加快中小銀行數字化、智能化進程。

在探索大模型技術在金融行業應用方面，度小滿已經積極布局。基于文心一言的大模型技術基座，結合度小滿業務場景積累的金融行業知識和數據進行交互式訓練，我們希望能在金融行業發揮ChatGPT類人工智能技術的作用和價值，打造全新的智能客服、智能風控、智能交互服務。這些垂直應用不僅具備生成式人工智能（AI）、多模態語義理解等能力，而且適配金融行業高度重視風險、把安全性放在第一位的行業特點，做到高度穩定、自主可控。

朱光表示，金融科技是技術驅動的金融創新。大模型將對金融行業的智能化水平和數字化程度產生深刻影響，金融科技公司要抓住這次技術變革的機遇窗口，積極探索大模型技術的應用和發展，審慎應對其風險和挑戰，助力金融業實現從數字化到智能化的躍升，夯實我國金融科技全球領先地位。

文/王雨晨

校對 柳寶慶