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【資料圖】

AIGC的發展正在從概念開始走向落地應用，金融行業作為AI應用場景密集的行業，大模型技術如何落地成為公眾密切關注的領域之一。8月23日，在北大光華度小滿“金融大模型”技術與應用論壇上，度小滿首席技術官（CTO）許冬亮表示，金融行業數字化基礎好，高度依賴數據和技術，是大模型落地的高潛力場景，但現階段想在金融領域發揮大模型的能力，仍有三個挑戰需要解決。

首要挑戰是目前通用模型能力不能滿足金融場景需要。在許冬亮看來，通用大模型本身精度不夠，而行業數據流通性非常差進一步造成大模型金融知識缺失。“做通用模型的公司和機構幾乎沒有辦法獲取到這些數據，那他們的模型自然也不具備這方面的知識。”許冬亮表示，同時金融對時效要求高，要求大模型必須能夠實時跟蹤金融市場的變化和趨勢，但目前大模型快速更新迭代困難不小。

其次，大模型高效植入現有業務場景仍面臨比較大的挑戰。在實際探索過程中，一個團隊需要既懂業務場景，又要理解大模型的使用方法，同時還需具備較強的工程能力，才可能選擇出適合應用大模型的場景，并高效地將大模型嵌入到實際業務流程中去。“大模型的微調和提示詞工程等等都是很有技巧的。”許冬亮表示，但就當下而言，具備這樣能力的公司和團隊是極少的，懂大模型技術的大多沒有具體的行業經驗，行業老兵又對大模型的技術理解不夠深入，需要時間去磨合和培養。

大模型生成內容的安全合規和隱私保護問題也備受業內關注。“金融本身是一個高合規要求的行業，加上大模型是顛覆性的新技術，我們對它的風險還沒有完全了解，監管部門對它的落地應用也比較審慎。”許冬亮稱，8月15日，《生成式人工智能服務管理暫行辦法》落地實施，隨著大模型落地的不斷推進，如何平衡大模型落地收益和大模型風險控制，是一個越來越突出的問題。

“上面這三大挑戰是整個行業都會碰到的關鍵挑戰，而每家機構獨立去解決這些問題既是不現實的，也是不經濟的。”在許冬亮看來，未來行業需要進一步整合國內頂尖高校及金融機構資源，降低大模型落地應用的門檻。據他透露，2023年5月，度小滿開源了自研千億參數金融大模型“軒轅”，截至目前已經有超過百家金融機構申請試用，落地了營銷、客服、辦公、研發等場景，近期團隊還將開源發布軒轅2.0金融大模型。

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