7月2日，微眾媒體學(xué)院系列活動(dòng)在北京舉行，本期活動(dòng)以“大模型時(shí)代AI前沿與金融應(yīng)用”為主題，邀請(qǐng)瀾舟科技合伙人、聯(lián)席CEO李京梅，微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)，微眾銀行人工智能首席科學(xué)家范力欣等多位行業(yè)專家學(xué)者與媒體記者分享趨勢(shì)洞察，探討AI技術(shù)前沿與金融落地實(shí)踐。

大模型和生成式人工智能的發(fā)展進(jìn)入快車道

近年來(lái)，以大模型為代表的AI技術(shù)進(jìn)入發(fā)展快車道，成為當(dāng)下最受大眾矚目的熱點(diǎn)話題。伴隨大模型技術(shù)的飛速發(fā)展，全球人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用迭代速度都得到了極大提升，大模型技術(shù)也被認(rèn)為是通用人工智能技術(shù)的核心引擎。

工信部發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，leif

瀾舟科技合伙人、聯(lián)席CEO李京梅表示：“近年來(lái)人工智能逐步演進(jìn)，從只能做單個(gè)任務(wù)的專用模型的AI 1.0時(shí)代，到一個(gè)通用模型做廣泛任務(wù)的AI 2.0時(shí)代，最終走向通用人工智能（AGI）。人工智能也從感知智能走向認(rèn)知智能，再到生成智能及決策智能?！彼赋?，隨著AI能力越來(lái)越強(qiáng)，其開(kāi)發(fā)和使用越來(lái)越簡(jiǎn)單，結(jié)果也越來(lái)越可控。同時(shí)，AI產(chǎn)業(yè)具備廣闊潛力，大模型的產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用才剛剛開(kāi)始，隨著各個(gè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級(jí)對(duì)人工智能的需求不斷增強(qiáng)，未來(lái)的滲透率還將進(jìn)一步增加。

李京梅在微眾媒體學(xué)院發(fā)表演講

在業(yè)內(nèi)專家看來(lái)，大模型技術(shù)在發(fā)展應(yīng)用中顯現(xiàn)三大挑戰(zhàn)：一是從算力角度，大模型的訓(xùn)練過(guò)程中需要龐大的硬件算力資源支撐，大模型參數(shù)規(guī)模呈持續(xù)擴(kuò)張趨勢(shì)，對(duì)算力提出了更高要求；二是從算法角度，大模型生成內(nèi)容可能存在安全風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)廣泛存在隱形偏見(jiàn)的可能性；三從數(shù)據(jù)角度，近年來(lái)各項(xiàng)法律法規(guī)對(duì)私域數(shù)據(jù)的使用有“數(shù)據(jù)可用不可見(jiàn)”的要求，在醫(yī)療、金融等行業(yè)都存在海量自治的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，但受限于隱私無(wú)法共享利用。

微眾銀行積極探索AI技術(shù)的金融落地應(yīng)用

在大模型的實(shí)踐應(yīng)用中，金融行業(yè)由于具備數(shù)字化程度高、商業(yè)化應(yīng)用場(chǎng)景潛在價(jià)值高等優(yōu)勢(shì)，成為了AI大模型落地應(yīng)用的最佳場(chǎng)景之一。作為一家全球領(lǐng)先的數(shù)字銀行，微眾銀行積極探索將大模型等人工智能前沿技術(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域的多樣化可能性，同時(shí)堅(jiān)持“審慎發(fā)展”的原則，關(guān)注數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。以業(yè)界領(lǐng)先的隱私計(jì)算聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)為特色，微眾銀行構(gòu)建起能夠支撐和服務(wù)金融業(yè)務(wù)的場(chǎng)景化生成式AI Agent Store（人工智能業(yè)務(wù)助理矩陣）。

微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)在分享時(shí)表示，大模型的應(yīng)用落地涉及數(shù)據(jù)管理、算法優(yōu)化、系統(tǒng)設(shè)計(jì)和成本控制等多方面的綜合挑戰(zhàn)，需要持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和策略調(diào)整，以推動(dòng)AI技術(shù)更加成熟、高效地服務(wù)于社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。他進(jìn)一步指出，“AI Agent（人工智能業(yè)務(wù)助理）是大模型面向應(yīng)用端發(fā)展的下一階段，其基于大模型的通用能力，并結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)適應(yīng)不同場(chǎng)景需求?！?/p>

楊強(qiáng)在微眾媒體學(xué)院發(fā)表演講

據(jù)了解，在業(yè)務(wù)實(shí)踐中，微眾銀行自研的生成式AI技術(shù)能夠有效解決大模型幻覺(jué)（大模型在生成內(nèi)容時(shí)產(chǎn)生錯(cuò)誤或誤導(dǎo)性結(jié)果）等技術(shù)難點(diǎn)，滿足監(jiān)管合規(guī)要求，已深度應(yīng)用于客服、營(yíng)銷、質(zhì)檢、反欺詐、科技金融等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，覆蓋金融服務(wù)“前-中-后臺(tái)”各個(gè)環(huán)節(jié)，提升金融服務(wù)的質(zhì)效。

具體而言，在客戶服務(wù)環(huán)節(jié)，微眾銀行通過(guò)客服Agent輔助坐席，不斷提升24小時(shí)線上客服的分析和理解能力，讓多輪對(duì)話更流暢自然；在營(yíng)銷環(huán)節(jié)，通過(guò)生成式大模型快速生成“千人千面”的海量營(yíng)銷素材，并通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)更精準(zhǔn)地找到需要金融服務(wù)的個(gè)人和小微企業(yè)群體；在風(fēng)控環(huán)節(jié)，微眾銀行將人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別等AI技術(shù)應(yīng)用在開(kāi)戶、授信、放款等金融服務(wù)多個(gè)環(huán)節(jié)，有效甄別欺詐行為，提升銀行風(fēng)控能力；在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新方面，基于生成式AI與專利大模型打造的專利系統(tǒng)，幫助降低專利撰寫難度，提高專利申請(qǐng)效率。

談及聯(lián)邦大模型與前沿探索時(shí)，微眾銀行人工智能首席科學(xué)家范力欣提出，聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種先進(jìn)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)范式，允許參與方在不直接共享原始數(shù)據(jù)的情況下協(xié)作訓(xùn)練模型，為解決大模型應(yīng)用落地的技術(shù)難題提供了創(chuàng)新路徑。聯(lián)邦大模型技術(shù)路線通過(guò)其獨(dú)特的設(shè)計(jì)，不僅解決了數(shù)據(jù)時(shí)效性、模型幻覺(jué)、專業(yè)知識(shí)融合及算力資源消耗等挑戰(zhàn)，而且在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和促進(jìn)AI技術(shù)公平性方面邁出了重要一步，為大模型在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用開(kāi)辟了新的可能。

范力欣在微眾媒體學(xué)院發(fā)表演講

雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))了解到，目前，微眾銀行已經(jīng)在聯(lián)邦大模型領(lǐng)域進(jìn)行了諸多研究與探索，將最新研究成果陸續(xù)開(kāi)源發(fā)布于聯(lián)邦大模型開(kāi)源框架FATE-LLM，推動(dòng)前沿技術(shù)落地應(yīng)用與普惠，并在多個(gè)國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議中發(fā)布了相關(guān)論文，促進(jìn)前沿學(xué)術(shù)研究與交流。

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