上證報中國證券網(wǎng)訊（記者 何奎）7月6日至8日，以“智聯(lián)世界 生成未來”為主題的第六屆世界人工智能大會（簡稱WAIC）在上海舉辦。馬上消費金融股份有限公司（下稱“馬上消費”）副總經(jīng)理兼首席信息官蔣寧在現(xiàn)場接受記者采訪時表示，金融行業(yè)是數(shù)據(jù)、技術(shù)密集型行業(yè)，具有數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)類型多等特點，與大模型訓(xùn)練所需要的底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)要求十分契合。
“大模型在金融領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景，幫助推動構(gòu)建用戶個性化服務(wù)體驗。在數(shù)字中國的建設(shè)背景下，大模型將有效提升金融領(lǐng)域營銷、運營等價值鏈效率，進一步拓展數(shù)據(jù)決策在風(fēng)控領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用效果，助力金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生實質(zhì)性的飛躍。”蔣寧說。
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據(jù)蔣寧介紹，近期，馬上消費將正式發(fā)布自主大模型，與社會各界共享、共創(chuàng)更多有價值的探索。目前，公司基于自主研發(fā)的金融大模型和動態(tài)自適應(yīng)強化學(xué)習(xí)技術(shù)，在營銷、服務(wù)運營、數(shù)據(jù)決策等領(lǐng)域已經(jīng)實現(xiàn)落地。未來，公司將更加聚焦三項核心關(guān)鍵能力，一是自主動態(tài)強化學(xué)習(xí)能力的大模型（AIGC+RLHF），二是多種模型組合式的AI系統(tǒng)，三是多模態(tài)音視頻實時人機結(jié)合的能力。
三項技術(shù)應(yīng)對四大挑戰(zhàn)
當前，人工智能大模型的發(fā)展在全球都還處在初期階段，在金融領(lǐng)域的探索也才剛剛起步，面對的困難和挑戰(zhàn)依舊不少。蔣寧表示，金融領(lǐng)域探索大模型的困難和挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在關(guān)鍵性任務(wù)和動態(tài)適應(yīng)性、個性化要求和隱私保護、安全可控需求提升、大數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施能力挑戰(zhàn)四個方面。
一是由于金融各項業(yè)務(wù)是動態(tài)且變化的，面對不可預(yù)期的外界環(huán)境和突發(fā)意外情況，當前的大模型并不能做到每一份決策都穩(wěn)定、精確，這是金融機構(gòu)在運用大模型等人工智能技術(shù)的一個非常大的挑戰(zhàn)。
二是金融行業(yè)希望利用人工智實現(xiàn)極致的用戶體驗，包括個性化、定制化的用戶產(chǎn)品和服務(wù)，但這需要個人隱私數(shù)據(jù)和大模型相融合，涉及到合規(guī)和安全問題，需要行業(yè)不斷探索。
三是金融行業(yè)一直存在的“數(shù)據(jù)孤島”問題，跨行業(yè)、跨組織、跨機構(gòu)的數(shù)據(jù)共享沒有打通，數(shù)據(jù)共享體系建設(shè)需要持續(xù)探索。大模型要不斷發(fā)展成熟，就必須構(gòu)建一個巨大的增強學(xué)習(xí)或者強化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)平臺，金融機構(gòu)在這個平臺上持續(xù)貢獻數(shù)據(jù)并實時反饋，促進平臺不斷升級和進化。
四是金融行業(yè)大模型應(yīng)用對底層設(shè)備、基礎(chǔ)架構(gòu)等軟硬件設(shè)施提出更高的要求。現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、芯片等軟硬件設(shè)施需要不斷迭代升級，以滿足后摩爾時代高速增長的數(shù)據(jù)和算力要求。
如何解決上面四個挑戰(zhàn)？蔣寧認為，大模型有三個關(guān)鍵技術(shù)值得關(guān)注：強化學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)、魯棒性決策、組合式AI系統(tǒng)技術(shù)。
蔣寧詳細解釋道，首先，大模型具備強化學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)。OpenAI的核心能力不僅是表面的ChatGPT巨量模型參數(shù)，更在于其幕后的強化學(xué)習(xí)機制和各種生態(tài)能力的建設(shè)，通過不斷使用讓系統(tǒng)越用越聰明、越用越“人性”。目前，國內(nèi)的各種大模型還未完成自適的生態(tài)體系建設(shè)，強化學(xué)習(xí)能力仍需進一步發(fā)展。
其次，魯棒性決策（機器學(xué)習(xí)模型在非期望的輸入或者變動的環(huán)境中，仍然能夠提供非常可靠的輸出結(jié)果）也是大模型在關(guān)鍵決策領(lǐng)域落地的核心能力，如何幫助排除噪音以及干擾性問題，在突發(fā)和不可預(yù)期情況，實現(xiàn)關(guān)鍵決策的持續(xù)穩(wěn)定和合規(guī)可信尤其重要。
最后，大模型另一個關(guān)鍵技術(shù)是組合式AI系統(tǒng)技術(shù)。組合式AI系統(tǒng)技術(shù)可以有效結(jié)合各種垂直領(lǐng)域的判別式模型的可用性和專業(yè)性，以及具備生成式大模型的遷移學(xué)習(xí)和泛化能力強的特點，可以在工業(yè)界真正發(fā)揮大模型的泛化能力優(yōu)勢。
“三橫三豎”發(fā)展戰(zhàn)略
從趨勢來看，大模型持續(xù)強化學(xué)習(xí)解決了魯棒性問題，同時能把判別式模型和生成式模型的優(yōu)勢進行組合，這是人工智能未來發(fā)展趨勢。
據(jù)蔣寧介紹，基于上述認知，在未來大模型的探索和研究方面，馬上消費制定了“三橫三豎”的發(fā)展戰(zhàn)略。
蔣寧表示，“三橫”包括：通過持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)、模型控制、組合式 AI 系統(tǒng)技術(shù)形成安全、合規(guī)、可信的魯棒性決策能力。“三豎”包括：一是數(shù)據(jù)智能，在數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化；二是多模態(tài)等非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)判別式模型的綜合能力；三是實時人機協(xié)作。
“得益于與客戶廣泛的交流和互動，我們已經(jīng)為利用大模型技術(shù)訓(xùn)練人機協(xié)作、人機對話等模型建立了龐大的數(shù)據(jù)要素，為‘三橫三豎’發(fā)展戰(zhàn)略奠定了深厚的基礎(chǔ)。”蔣寧說，目前該公司已經(jīng)累計獲取了約40PB的數(shù)據(jù)，包括文字、聲音、圖片等。
作為前沿科技的探索者和踐行者，談及大模型的應(yīng)用落地，蔣寧用三個詞總結(jié)了馬上消費在金融大模型的優(yōu)勢和特點，即安全可控、個性化決策和體驗、持續(xù)學(xué)習(xí)。目前，該公司已經(jīng)研發(fā)了實時人機決策模型、多模態(tài)大模型、數(shù)據(jù)智能模型等，并在內(nèi)部正式上線測試。
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