金融投資網(wǎng)重慶訊“大模型是炒作還是真革命？”投行高盛在研報中提出的這個尖銳問題，揭開了行業(yè)的集體焦慮。顛覆、變革、重塑，形容大模型變革的前綴如此似曾相識。猶記得，前幾輪科技熱潮中，每隔一段時間都會冒出個概念“溜”一圈，引發(fā)一陣炒作和狂歡后，悄然熄火。 大模型會不會成為這組劇目中的篇章？這個AIGC的“時代之問”顯得真實(shí)又迫切。
于是，通用大模型之風(fēng)狂飆半年后，大模型的命運(yùn)齒輪開始轉(zhuǎn)動，鐘表指向垂直大模型落地應(yīng)用的時區(qū)。能不能落地、有沒有解決業(yè)務(wù)需求的能力，成了參數(shù)比拼之外，檢測大模型成色的黃金標(biāo)準(zhǔn)。
(資料圖)
從想象力到生產(chǎn)力
長期以來，AI的概念總是懸浮在半空，常描繪一個激動人心的效果圖，但具體怎么去“施工” “建設(shè)”并未回答清楚。
大模型出現(xiàn)后，AI找到新的著力點(diǎn)，科技仿佛又一次站在新紀(jì)元的門口。以ChatGPT、Llama 2、文心一言為代表的通用大模型，詩詞歌賦、聊天作畫信手拈來，展現(xiàn)出極高的“智商”，驚艷世界。
而通用大模型狂飆半年后，風(fēng)向變了。
ChatGPT成為互聯(lián)網(wǎng)史上最快突破1億用戶的產(chǎn)品后，用戶開始出現(xiàn)負(fù)增長。這讓“虛火論”又一次籠罩行業(yè)。有人擔(dān)憂AI又一次“遇冷”，如煙花般絢爛的綻放卻只有一瞬。
事實(shí)上，大模型非但沒有變冷，還變得更加務(wù)實(shí)，技術(shù)的想象力正快速轉(zhuǎn)為生產(chǎn)力，從業(yè)者已經(jīng)取得共識：架構(gòu)層只容得下有限的玩家，更多參與者必須聚焦在模型層和應(yīng)用層，將好看、好玩的能力變成頂用、好用的工具。
于是，在大模型改變世界、改變產(chǎn)業(yè)的宏大敘事之外，更多人把視線焦點(diǎn)聚在眼前業(yè)務(wù)的細(xì)微處，把目光從通用大模型轉(zhuǎn)向垂直大模型在行業(yè)中落地的路徑，致力于用技術(shù)創(chuàng)新來解決問題，提高產(chǎn)業(yè)效率。
例如，華為盤古大模型發(fā)布會上，旗幟鮮明地提出“不作詩，只做事”的口號，用大模型賦能政務(wù)、礦山、氣象等行業(yè)，還宣布盤古大模型在礦山領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)首次商用；京東靈犀也把觸角深入零售、物流、健康等場景，解決真實(shí)產(chǎn)業(yè)問題；辦公軟件WPS則在文檔軟件中集成大模型能力，讓創(chuàng)作更輕松；近日，消費(fèi)金融行業(yè)頭部企業(yè)馬上消費(fèi)也表示，將基于自身堅(jiān)實(shí)的技術(shù)積累和金融行業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)布金融大模型，助力業(yè)務(wù)提質(zhì)增效。
這批企業(yè)一致的選擇表明，大模型不僅是平臺級的工業(yè)革命，也可以是各細(xì)分領(lǐng)域的小機(jī)會。應(yīng)用導(dǎo)向者正擼起袖子，當(dāng)起實(shí)干家，爭相進(jìn)入大模型龐大體系的縱深處，扳動能給業(yè)務(wù)場景帶來增益的一顆顆齒輪。
三橫三縱，扎根產(chǎn)業(yè)場景
據(jù)《經(jīng)濟(jì)觀察報》不完全統(tǒng)計，全國已經(jīng)出現(xiàn)了超106個大模型。它們集體“浮出水面”，給外界一種錯覺：大模型可以速成，不過是將已有的技術(shù)換個概念裝“舊酒”。
事實(shí)上，大模型并非橫空出世。在被ChatGPT引爆前，BAT們就在研發(fā)自己的大模型。而馬上消費(fèi)員工成長平臺“馬科大研究院”的培訓(xùn)通知也顯示，2021-2022年期間，該公司技術(shù)團(tuán)隊(duì)數(shù)次就“語言模型應(yīng)用”“機(jī)器學(xué)習(xí)模型可視化”等話題展開內(nèi)部技術(shù)交流。
這表明，早在ChatGPT出現(xiàn)之前，這些企業(yè)就已著手大模型研發(fā)與應(yīng)用探索。
AI能給行業(yè)帶來什么價值？大模型技術(shù)如何走向市場？除了要在技術(shù)上達(dá)到領(lǐng)先，更要關(guān)注兩個核心問題：供給端能提升哪些效率而形成廣闊的市場；需求端能如何提質(zhì)增效，重塑體驗(yàn)。
比如客戶服務(wù)，傳統(tǒng)的人工客服占用巨大人力資源，而通過大模型在自然語言處理上的優(yōu)勢，可以大大降低服務(wù)成本，提高效率；再如，風(fēng)險管理是金融的核心，大模型可以通過數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，更精準(zhǔn)地預(yù)測和評估風(fēng)險，提高風(fēng)控技術(shù)的精度。
據(jù)了解，目前馬上消費(fèi)的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在三大場景：一是金融智能對話，實(shí)現(xiàn)實(shí)時人機(jī)協(xié)作、持續(xù)學(xué)習(xí)、可信安全合規(guī)；二是金融數(shù)字人，通過大模型+組合式AI多模態(tài)能力，實(shí)現(xiàn)有溫度的數(shù)字人；三是金融服務(wù)的AI核心引擎，通過大模型的大腦與心理學(xué)的有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)有情感的人機(jī)互動體驗(yàn)。
馬上消費(fèi)CTO蔣寧認(rèn)為：“大模型在金融領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景，能構(gòu)建用戶個性化服務(wù)體驗(yàn)。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(yùn)營等價值鏈效率，進(jìn)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(shí)質(zhì)性的飛躍。”
馬上消費(fèi)CTO 蔣寧
在馬上消費(fèi)看來，大模型是一道“應(yīng)用題”，作答要以用為先，扎進(jìn)場景，鍛造自我造血和商業(yè)化的能力。
生成式AI，顧名思義，輸出的結(jié)果是大模型“涌現(xiàn)”出來的結(jié)果，會有一定“胡說八道”的可能。一旦要落地到對精準(zhǔn)度要求甚高的產(chǎn)業(yè)，這種不確定性將是致命的。對合規(guī)工作要求甚嚴(yán)的金融機(jī)構(gòu)來說就更是如此。
而且，金融行業(yè)在數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)等方面都有嚴(yán)格要求，金融大模型必須既聰明又靠譜，確保事實(shí)上的準(zhǔn)確性和邏輯的可控性。
基于這些特性，蔣寧表示，為實(shí)現(xiàn)大模型落地領(lǐng)跑，馬上消費(fèi)制定了“三橫三縱”戰(zhàn)略，形成了獨(dú)特的方法論。
在“三橫”能力維度，包括持續(xù)學(xué)習(xí)、模型控制、組合式AI，要達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先；在“三縱”場景，包括實(shí)時人機(jī)決策、多模態(tài)大模型、數(shù)據(jù)智能，要做深做透，做到更聰明、更穩(wěn)定、更安全可控。
在AI坐標(biāo)系上，通用大模型如同一橫，廣度有余，深耕程度不足。馬上消費(fèi)嘗試將金融業(yè)垂直化的那一豎找到，扎根向下，將生成式模型強(qiáng)大的遷移學(xué)習(xí)和泛化能力，與垂直領(lǐng)域辨別式模型的可用性和專業(yè)性相結(jié)合，嵌入并優(yōu)化金融行業(yè)的流程，找到精準(zhǔn)的、重塑用戶體驗(yàn)的價值點(diǎn)，積聚勢能。
從數(shù)據(jù)到知識，從單點(diǎn)到矩陣
當(dāng)前，全世界科研機(jī)構(gòu)仍未能弄清大模型內(nèi)在的運(yùn)作機(jī)理，但對于如何做好大模型，已經(jīng)形成共識：參與者要有深厚的技術(shù)池積累，并具備高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)，否則，再多的概念、風(fēng)口也無濟(jì)于事。
一直以來，金融業(yè)，尤其是消費(fèi)金融對技術(shù)都極敏感，且以產(chǎn)業(yè)應(yīng)用為導(dǎo)向。因?yàn)楹Ａ繕I(yè)務(wù)處理場景下，一小步的技術(shù)提升，都可能為行業(yè)運(yùn)營效率帶來巨大提升，重塑客戶體驗(yàn)。
踐行數(shù)字化的8年里，馬上消費(fèi)一直致力于挖掘數(shù)據(jù)價值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，積累高質(zhì)量原生數(shù)據(jù)，包括32億通真實(shí)用戶對話和金融領(lǐng)域資料萬億級token，形成了多模態(tài)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
而數(shù)據(jù)并不等于能力。馬上消費(fèi)人工智能研究院院長陸全認(rèn)為，“金融行業(yè)能共享的數(shù)據(jù)很受限，大模型要能把數(shù)據(jù)沉淀成知識，并復(fù)用在同一行業(yè)其他用戶中而實(shí)現(xiàn)共贏。”這種沉淀、轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵，正是扎根產(chǎn)業(yè)的技術(shù)“洞見”。
作為全國領(lǐng)先的技術(shù)驅(qū)動的消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)，馬上消費(fèi)在長期攀高運(yùn)動中，對金融行業(yè)有了系統(tǒng)的認(rèn)知，對技術(shù)擁有更底層的思考，并在算力、算法與數(shù)據(jù)這三大支柱上建立了護(hù)城河，能夠讓數(shù)據(jù)成為驅(qū)動大模型做深做透的燃料。
為響應(yīng)國家擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略，以小額、分散、普惠為核心的消費(fèi)金融，必須用技術(shù)推動運(yùn)營成本下降，打通從“普”到“惠”的道路。截至目前，馬上消費(fèi)已自主研發(fā)1000多套系統(tǒng)，組建2000余人的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，提交專利申請1300余件。這些技術(shù)已經(jīng)為過億用戶提供自動化營銷、風(fēng)控等服務(wù)。
現(xiàn)今，它們也為馬上消費(fèi)大模型技術(shù)的成長、應(yīng)用撐起了空間。
推動大模型這場被視作工業(yè)革命級的變革，既要頭部企業(yè)發(fā)揮帶動作用，也需要上下游形成合力。就金融業(yè)來說，馬上消費(fèi)等一批有硬核實(shí)力的企業(yè)，以聚焦業(yè)務(wù)的大模型解決方案為杠桿，撬動金融生態(tài)伙伴轉(zhuǎn)型，形成矩陣效應(yīng)。
當(dāng)前，馬上消費(fèi)聚焦“自營+開放平臺+金融云”戰(zhàn)略，不斷向同業(yè)輸出自身科技解決方案。可以預(yù)見，大模型也將成為該戰(zhàn)略的一環(huán)，用安全、可信、合規(guī)的大模型去解決更多用戶需求，也讓生態(tài)伙伴享受技術(shù)普惠的紅利。
在這場擁抱、押注、追趕的大模型潮流中，馬上消費(fèi)是順時而動者，也是造浪助瀾者，將不斷深入金融服務(wù)場景中，以更實(shí)在的科技力在“長坡”鋪上“厚雪”。
