“大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用與展望”研討會(huì)舉行

　　中證網(wǎng)訊（記者 王可）近日，恒生聚源主辦的“大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用與展望”研討會(huì)在上海舉行。會(huì)上，恒生電子高級(jí)副總裁、恒生聚源董事長(zhǎng)王鋒表示，“當(dāng)技術(shù)、模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用快速形成閉環(huán)，將產(chǎn)生真正的業(yè)務(wù)價(jià)值，AI進(jìn)入了從能力涌現(xiàn)走向價(jià)值涌現(xiàn)的新階段。”

　　2022年11月以來(lái)，隨著OpenAI發(fā)布ChatGPT，全球迎來(lái)AI大模型熱潮。到今年3月BloombergGPT的推出，引起對(duì)金融垂直領(lǐng)域大模型應(yīng)用的關(guān)注。

　　恒生研究院院長(zhǎng)、首席科學(xué)家白碩介紹稱(chēng)，基于Transformer架構(gòu)，大模型目前分為兩條技術(shù)路線(xiàn)，其中GPT的單向預(yù)測(cè)模型可以理解為“接龍”，而另一條路線(xiàn)類(lèi)似于“填空”，前者通過(guò)一條示意可以容納包括知識(shí)、推理、引導(dǎo)、詳細(xì)說(shuō)明，甚至代碼的預(yù)測(cè)，后者需要兩邊文本的信息指示。

　　“GPT對(duì)AI行業(yè)的沖擊非常大�！卑状T告訴記者，在此之前機(jī)構(gòu)部署的AI系統(tǒng)都是“煙囪式”的單個(gè)系統(tǒng)，“諸多小模型的訓(xùn)練使分析師淪為數(shù)據(jù)標(biāo)注員，而模型的可用性也難以得到保障�！�

　　富國(guó)基金信息技術(shù)部總經(jīng)理李強(qiáng)提到，在基金行業(yè)的AI應(yīng)用中，自然語(yǔ)言處理、文檔解析、智能客服、發(fā)票識(shí)別、表單提取等小模型應(yīng)用都已相對(duì)成熟，但“煙囪式”發(fā)展問(wèn)題非常嚴(yán)重。

　　“小模型和大模型也存在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的‘不可能三角’�！鄙耆f(wàn)宏源證券研究所所長(zhǎng)助理劉洋提到，小模型強(qiáng)調(diào)了精準(zhǔn)度、利潤(rùn)率，但弱化了智能化程度，大模型恰恰相反，通過(guò)成本的堆疊，實(shí)現(xiàn)了模型的智能化與高效能。

　　“當(dāng)高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)訓(xùn)練到百億級(jí)參數(shù)時(shí)，大模型的語(yǔ)言能力就會(huì)涌現(xiàn)，在意圖理解、文本語(yǔ)言生成等方面的能力將隨著參數(shù)的增加達(dá)到頂峰�！卑状T指出，盡管大模型的語(yǔ)言能力已經(jīng)很強(qiáng)，但是在垂直專(zhuān)業(yè)能力方面還有所欠缺，當(dāng)前普遍適用的解法是，以大模型中控為核心，結(jié)合應(yīng)用、插件等共同構(gòu)建成AI能力中心，將大模型中控成為鏈接大模型與應(yīng)用的“橋梁”。

　　“大模型的涌現(xiàn)能力，讓基于大量計(jì)算的‘暴力求解’成為現(xiàn)實(shí)。”劉洋表示，在算力、算法、數(shù)據(jù)“三駕馬車(chē)”的推動(dòng)下，工程化能力變得尤為重要，特別是在券商、基金這樣的垂類(lèi)大模型應(yīng)用場(chǎng)景下，率先為客戶(hù)提供服務(wù)的廠(chǎng)商將搶占先機(jī)。從應(yīng)用端，李強(qiáng)同樣提到，目前各類(lèi)大模型“百花齊放”，但應(yīng)用落地還需要真正的工程化能力。

　　“我們要解決的一個(gè)核心問(wèn)題是，讓大模型有效應(yīng)用于投資業(yè)務(wù)服務(wù)之中，對(duì)于機(jī)構(gòu)客戶(hù)能帶來(lái)投資收益，對(duì)于我們內(nèi)部的中臺(tái)與后臺(tái)，可以帶來(lái)有效工作效率提升�！敝行抛C券首席數(shù)據(jù)科技分析師張若海指出，在投研領(lǐng)域，大模型可以助力人均價(jià)值的提升，例如在量化領(lǐng)域，對(duì)政策文本數(shù)據(jù)的情緒提煉、中觀景氣研究的指標(biāo)投資有效性識(shí)別，在投資覆蓋寬度與數(shù)據(jù)處理精度大幅提升同時(shí)，人力規(guī)模并沒(méi)有顯著等比例增加。在高頻場(chǎng)景下，可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的定量數(shù)據(jù)跟蹤與觀點(diǎn)提煉，解構(gòu)成交易信號(hào)，從而幫助到機(jī)構(gòu)投資者更加便利地獲得大模型的賦能。

　　李強(qiáng)認(rèn)為，未來(lái)三年內(nèi)代碼生成的效率提升將在30%-50%之間。白碩則提到，從技術(shù)發(fā)展的角度，三年內(nèi)大模型的語(yǔ)言能力將全部上一個(gè)臺(tái)階，而在金融領(lǐng)域的提質(zhì)增效目前主要集中于IT研發(fā)與數(shù)據(jù)分析方面。通過(guò)AI可以實(shí)現(xiàn)低代碼甚至“零代碼”，工作效率可以提升2-3倍，滿(mǎn)足七成以上的數(shù)據(jù)偶發(fā)性即時(shí)需求，提升8-10倍的建模效率。

　　“在ChatGPT3.5橫空出世時(shí)，很多金融從業(yè)者不對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練與微調(diào)，可以達(dá)到很好的效果，但是隨著在業(yè)務(wù)場(chǎng)景的落地，會(huì)發(fā)現(xiàn)這一模型難以滿(mǎn)足各業(yè)務(wù)的精度要求。”恒生聚源副總經(jīng)理白雪表示，為了實(shí)現(xiàn)“語(yǔ)控萬(wàn)數(shù)”，恒生電子與恒生聚源共同推出的智能投研平臺(tái)WarrenQ-Chat利用大模型疊加搜索和聚源金融數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)對(duì)話(huà)指令，輕松獲得金融行情、資訊和數(shù)據(jù)，且每一句生成的對(duì)話(huà)均支持原文溯源，確保消息出處可追溯。