11月11日下午，2023金融街論壇年會“金融科技創新與合規安全”平行論壇在北京舉辦。度小滿CTO許冬亮在會上表示，大模型高度依賴數據、算力和人才，只有極少的企業能夠從頭到尾地完成產業級研發，尤其是在金融領域，更需要多方共建生態。

他解釋說，“一方面，金融領域的數據分散在各個金融機構，通用大模型缺少金融數據進行訓練，金融專業知識不足；另一方面，如果從底層開始訓練大模型，所需要投入的算力成本非常高，比如千億級別的通用大模型，訓練一次需要付出幾千萬的成本。因此，金融大模型的產業應用需要場景應用方（金融機構）、模型提供方、訓練工具提供方等多方共建，共同參與”。

行業內不同角色的分工協作，才能推動大模型的產業應用。據了解，今年5月份，度小滿開源了千億參數的金融大模型——“軒轅”，9月22日宣布“軒轅70B”金融大模型開源,所有用戶均可自由下載和試用。2023年10月，中國工程院院士鄔賀銓在百度世界大會上認為，在“軒轅”大模型的底層模型上，金融企業可以在上面繼續做自己的開發和私有化部署。

在許冬亮看來，金融機構還需要處理好五大關鍵問題：一是基礎模型應該怎么選；二是金融機構自身的業務數據怎么融到大模型中；第三是如何控制幻覺問題等模型缺陷問題；四是未來每個機構都會部署大模型的情況下，機構如何構建競爭壁壘。最后是模型的安全合規的如何保障。

據介紹，大模型技術已經應用在度小滿各個業務場景，從營銷、客服、風控、辦公再到研發，已經初見成效。在代碼助手方面，用大模型輔助生成的代碼，采納率能夠達到42%，幫助公司整體研發效率提升了20%；在客服領域，大模型推動服務效率提升了25%。在智能辦公領域，大模型目前的意圖識別準確率已達到97%。

隨著大模型技術在越來越多金融機構落地應用，如何防范大模型的潛在合規風險也備受關注。許冬亮表示，金融是強監管行業，安全合規是大模型落地的前提條件和重要保障。金融大模型安全合規既需要監管政策的約束，更需要大模型企業自身的主動作為；大模型需要學習人類的價值觀，保護好用戶的個人權益，確保輸出結果可信可控。

責任編輯：王超