今年以來，ChatGPT的火熱帶動了AI大模型井噴式發(fā)展，將人工智能技術帶進新拐點。金融行業(yè)是大模型率先應用的重點行業(yè)之一，華為、騰訊、馬上消費等公司和金融機構都積極布局大模型。

　　面向未來，金融機構應用大模型的能力將成為關鍵生產力。如何迎接和擁抱大模型? 10月19日-20日，華為云聯合中國互聯網金融協(xié)會開展“共話數字化轉型”交流活動，就金融AI發(fā)展前景、大模型在金融領域的機遇和挑戰(zhàn)展開熱議。

　　釋放數據的價值 ?提升大模型含金量

　　大模型是數據驅動的一種表現模式，若要讓大模型更加智能，也就意味著需要海量的數據進行模型訓練，也是衡量大模型含金量的重要指標之一。討論現場，馬上消費人工智能研究院算法總監(jiān)肖冰介紹了該公司研發(fā)的全國首個零售金融領域“天鏡”大模型的情況。

　　“數據積累是訓練模型的前提。馬上消費創(chuàng)業(yè)初期就啟動了數據體系建設，共積累12大領域和59個業(yè)務區(qū)域各類型數據，為用戶精細化運營、數據分析提供了良好的數據基礎，更為馬上消費天境大模型提供了充足和多樣的訓練數據?！彼f。

　　模型和數據驅動，解決行業(yè)痛點問題

　　大模型在金融行業(yè)的發(fā)展迅猛，逐漸有了“百模大戰(zhàn)“之勢。但究其根本，如何應用在金融典型場景中，才是關鍵競爭力。頭部金融機構在大模型的應用上已經有了很多落地的場景。

　　目前馬消天鏡大模型在智能對話、智能超級員工、智能輔助、智能合規(guī)四大核心領域已經成功落地相應的場景產品，包括在營銷獲客、客戶服務、辦公提效、客戶運營、安全合規(guī)、貸后管理這六個零售金融最典型的場景，以模型和數據驅動業(yè)務，解決行業(yè)痛點問題。

　　另外一方面，大模型在金融場景應用過程中，還面臨著不少難題，最明顯的就是AI在人機對話時語義表述不夠嚴謹甚至出現錯誤。對此，肖冰坦陳大模型還有較大的成長空間?！榜R上消費將持續(xù)深入研究大模型的應用，不斷發(fā)揮其在金融場景使用中的作用，努力為用戶提供個性化乃至定制化的服務?！?/p>