大模型时代 AI 前沿与金融应用：机遇与挑战并存

7月2日下午，微众媒体学院系列活动在北京举行，本期活动以“大模型时代AI前沿与金融应用”为主题，邀请多位行业专家学者分享趋势洞察，探讨AI技术前沿与金融落地实践。会上业内专家表示，大模型和生成式人工智能的发展进入快车道，金融行业由于具备数字化程度高、商业化应用场景潜在价值高等优势，成为AI大模型落地应用的最佳场景之一，大模型技术在发展应用中也显现出三大挑战。

伴随大模型技术的飞速发展，全球人工智能技术发展和应用迭代速度都得到了极大提升，大模型技术也被认为是通用人工智能技术的核心引擎。工信部数据显示，截至2023年6月，我国人工智能核心产业规模已经达到5000亿元，人工智能企业数量超过4400家。

澜舟科技合伙人、联席CEO李京梅表示，近年来人工智能逐步演进，从只能做单个任务的专用模型的AI 1.0时代，到一个通用模型做广泛任务的AI 2.0时代，最终走向通用人工智能。

人工智能也从感知智能走向认知智能，再到生成智能及决策智能。AI产业具备广阔潜力，大模型的产业落地应用才刚刚开始，随着各个领域的产业升级对人工智能的需求不断增强，未来的渗透率还将进一步增加。

在与会业内专家看来，大模型技术在发展应用中显现三大挑战：

一是从算力角度，大模型的训练过程中需要庞大的硬件算力资源支撑，大模型参数规模呈持续扩张趋势，对算力提出了更高要求；

二是从算法角度，大模型生成内容可能存在安全风险，同时广泛存在隐形偏见的可能性；

三从数据角度，近年来各项法律法规对私域数据的使用有“数据可用不可见”的要求，在医疗、金融等行业都存在海量自治的高质量数据，但受限于隐私无法共享利用。

在大模型的实践应用中，金融行业由于具备数字化程度高、商业化应用场景潜在价值高等优势，成为AI大模型落地应用的最佳场景之一。

微众银行首席人工智能官杨强在分享时表示，大模型的应用落地涉及数据管理、算法优化、系统设计和成本控制等多方面的综合挑战，需要持续的技术创新和策略调整，以推动AI技术更加成熟、高效地服务于社会各个领域。