今年3月底，全球最大的財(cái)經(jīng)資訊公司彭博社發(fā)布擁有500億參數(shù)的大型語言模型——BloombergGPT，標(biāo)志著全球首個(gè)金融大模型的誕生，也掀起了國內(nèi)金融大模型的浪潮。隨后，星環(huán)科技、度小滿、馬上消費(fèi)金融等陸續(xù)推出金融領(lǐng)域的大模型。
有觀點(diǎn)認(rèn)為，大模型技術(shù)重新定義了金融科技。從定位上看，大模型對金融行業(yè)的質(zhì)效提升，是過去金融科技的延續(xù)，但效果無限拔高，無異于開啟全新紀(jì)元。而本文所探討的正是大模型與金融科技的新互動。
文章認(rèn)為，大模型徹底改變了金融服務(wù)生態(tài)。對比來看，大模型推動了第三次數(shù)字信息化浪潮，而中國金融科技發(fā)展也同樣有“三浪”的變化：第一輪是信息化，在零售業(yè)務(wù)上取得突破性發(fā)展；第二輪是互聯(lián)網(wǎng)，第三方支付工具等金融服務(wù)產(chǎn)品出現(xiàn)；第三浪是數(shù)據(jù)集業(yè)務(wù)，AI帶來量化投資方面的創(chuàng)新。
作者表示，金融科技的范式從場景流量為王或逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閺乃惴?、算力和?shù)據(jù)三角元素支撐的，以數(shù)據(jù)為核心要素的新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，出現(xiàn)了語通萬素、大才能強(qiáng)、行業(yè)大模型等邏輯上的變化。未來可以通過選模型、估規(guī)模、建場景等途徑來落地金融機(jī)構(gòu)或企業(yè)自己的大模型應(yīng)用。來源 | 中國財(cái)富管理50人論壇
作者 | 劉曙峰
近日，由中國財(cái)富管理50人論壇（CWM50）主辦的“中國財(cái)富管理50人科創(chuàng)金融大會”在南京成功召開。
與會嘉賓聚焦科創(chuàng)金融領(lǐng)域的重點(diǎn)問題，圍繞“科創(chuàng)金融戰(zhàn)略性問題思考與展望”“科創(chuàng)金融政策與實(shí)施重點(diǎn)問題分析”“科創(chuàng)金融發(fā)展現(xiàn)狀、經(jīng)驗(yàn)及建議”等重要議題展開深度研討交流，分享真知灼見，以期為推動科創(chuàng)金融良性健康發(fā)展、促進(jìn)“科技—產(chǎn)業(yè)—金融”良性循環(huán)建言獻(xiàn)策。
本文為恒生電子股份有限公司董事長劉曙峰在會上的專題演講。
01
大模型推動第三次信息化浪潮
近期最新的有關(guān)大模型的事件是Meta發(fā)布開源Llama2模型，從測試數(shù)據(jù)結(jié)果來看，各種指標(biāo)基本可以與GPT3.5追平。ChatGPT的爆火引發(fā)了大模型熱潮，令幾乎所有的企業(yè)都站在了同一個(gè)起跑線上，這也從側(cè)面展示了這一輪的大模型帶來的影響還在持續(xù)進(jìn)展。大模型研究、產(chǎn)品和資本投入每周都在發(fā)生巨大變化，ChatGPT在刷新機(jī)器智能方面的新進(jìn)展以及可能對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的影響都是前所未有的，歷史上從未出現(xiàn)如此盛況（圖1）。圖1：ChatGPT刷新機(jī)器智能
將這樣的變化放在更大的宏觀背景中來看，實(shí)際上推動了數(shù)字信息化浪潮的第三浪。第一浪是信息化過程，科技代替體力勞動，人工操作電子化，通過計(jì)算機(jī)和IT技術(shù)解決了信息處理的問題，提升了工作效率，解決了信息孤島問題，使得業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化。第二浪是網(wǎng)絡(luò)化過程，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入全面展開的階段，科技延伸了人類觸角，發(fā)揮媒介作用，通過互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)解決了信息傳輸?shù)膯栴}，大幅降低信息差，傳統(tǒng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)+改造的模式重塑。第三浪是數(shù)智化過程，科技替代腦力工作，通過物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、AI大模型和數(shù)據(jù)解決了信息感知、模型知識、行動實(shí)現(xiàn)的問題，使得萬物互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)智能化、決策智能化、管理科學(xué)化（圖2）。在每一次信息化浪潮中都會出現(xiàn)一些偉大的企業(yè)（圖3）。第一浪中，IBM實(shí)現(xiàn)了從硬件廠商向服務(wù)型轉(zhuǎn)型的大策略，微軟信息化成為了巨頭。第二浪中，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)谷歌、蘋果迅速發(fā)展。今天的第三浪中，增速最快的英偉達(dá)市值最快到了萬億美金。圖3：三次浪潮中出現(xiàn)的全球偉大企業(yè)
如果我們把目光縮小到金融領(lǐng)域，中國金融科技的發(fā)展也同樣有三浪的變化。第一浪信息化的過程中，從招商銀行一卡通開始，從電子報(bào)單到訂單電子化，邊際成本大大降低，效率提升，逐漸在零售業(yè)務(wù)上取得突破性發(fā)展。第二浪網(wǎng)絡(luò)化的過程中，第三方支付工具的金融服務(wù)產(chǎn)品出現(xiàn)，用戶體驗(yàn)提升，金融普惠化、社交化、開放互聯(lián)，深入生活場景。而在今天的第三浪數(shù)智化的過程中，數(shù)據(jù)集業(yè)務(wù)出現(xiàn)，大模型徹底改變了金融服務(wù)生態(tài)，加速產(chǎn)品推廣，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，全面提升用戶體驗(yàn)，大模型互動AI建設(shè)成本由邊際成本向固定成本轉(zhuǎn)變，成本越來越低，金融信創(chuàng)成為數(shù)智生態(tài)和行業(yè)建設(shè)的基礎(chǔ)（圖4）。近幾年成長最快的資產(chǎn)部門是量化投資，短短幾年，投資基金從零發(fā)展到千億規(guī)模，表現(xiàn)最好的基金實(shí)際上是使用了機(jī)器深度學(xué)習(xí)帶來的交易增強(qiáng)策略，規(guī)模的增長和收益的增強(qiáng)，其背后核心就是AI和超算力量。AI帶來的效果已經(jīng)初步顯現(xiàn)出來，大模型推動的數(shù)字化浪潮全面展開，將會給行業(yè)帶來新的變化和新的體驗(yàn)，以及哪些金融機(jī)構(gòu)能夠借助科技力量實(shí)現(xiàn)超越發(fā)展，這些都是值得期待的事情。大模型和傳統(tǒng)的AI模型有本質(zhì)上的巨大差別，是從“可用”到“好用”的差異（圖5）。傳統(tǒng)的AI模型是“可用”，能處理簡單、小規(guī)模的問題，有更快的推理速度，在低功耗設(shè)備上運(yùn)行，成本低，結(jié)果精準(zhǔn)可控，但是在通用性和適用場景以及持續(xù)表現(xiàn)還達(dá)不到完全滿意的效果。大模型是“好用”，在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等方面表現(xiàn)良好，需高性能計(jì)算資源支持，成本高，幻覺可能。大模型開創(chuàng)性地提出預(yù)訓(xùn)練模式，可以一次性解決多個(gè)問題，提出精調(diào)模式，可以實(shí)現(xiàn)“場景+任務(wù)”，培養(yǎng)0樣本泛化和場景學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)發(fā)展。
02
大模型下的金融科技產(chǎn)業(yè)范式初探
大模型技術(shù)突破是一次大的技術(shù)進(jìn)步，是范式發(fā)生了變化，不僅僅要看到它帶來的現(xiàn)象變化，更需要理解背后邏輯的變化。相對應(yīng)地，金融科技的范式從場景流量為王，逐漸地可能會轉(zhuǎn)變?yōu)閺哪Ｐ退惴ā⑺懔蛿?shù)據(jù)三角元素支撐的、以新的數(shù)據(jù)為核心要素的產(chǎn)業(yè)形態(tài)（圖6）。圖6：大模型下的金融科技產(chǎn)業(yè)范式初探
在這樣的范式下，可能有幾個(gè)邏輯上的變化觀察：
一是語控萬物（NL2X）。原來用戶習(xí)慣的是傳統(tǒng)的菜單甚至是圖形界面，現(xiàn)在語言會成為一個(gè)新的入口，語言不僅僅指講話、對話框，代碼也是一種語言。因?yàn)榇竽Ｐ捅旧硎谴笳Z言的模型，是基于語言邏輯的學(xué)習(xí)。語言成為入口，這個(gè)變化可能會帶來流量關(guān)注度、流量體系的重構(gòu)（圖7）。
圖7：語控萬物（NL2X）
二是大才能強(qiáng)。一些創(chuàng)新、驅(qū)動力的建設(shè)進(jìn)步很多時(shí)候是由大型的企業(yè)創(chuàng)源推動的，“大才能強(qiáng)”就是要集中一定的資源，在一個(gè)充分競爭的環(huán)境下不斷地創(chuàng)新，具體到大模型則需要大算力、大數(shù)據(jù)、大投入。這些都需要有大型平臺的支撐，同時(shí)要有充分競爭從而變化演化的環(huán)境，才能夠產(chǎn)生“涌現(xiàn)”現(xiàn)象。大模型超過300億參數(shù)的時(shí)候出現(xiàn)了“涌現(xiàn)”現(xiàn)象，在現(xiàn)實(shí)中，有一定的復(fù)雜度后才會出現(xiàn)突變（圖8）?！按蟛拍軓?qiáng)”這一范式，對科創(chuàng)投資的各方面也會帶來邏輯上的變化。三是大模型的部署。大模型的部署有兩種形態(tài)，一種是連橫的模式，因?yàn)榇竽Ｐ偷耐ㄓ眯?，各行各業(yè)都可以通過插件的方式，與基礎(chǔ)模型的平臺實(shí)現(xiàn)行業(yè)的應(yīng)用。另外一種是合縱模式，在基礎(chǔ)大模型的基礎(chǔ)上訓(xùn)練一個(gè)專門針對行業(yè)的模型，并且進(jìn)行部署（圖9）。目前這兩種形態(tài)都存在，尤其是連橫模式的通用性使得它在多行業(yè)中得到普遍應(yīng)用。同時(shí)隨著模型逐步逼近自身能力天花板時(shí)，在開源的行業(yè)共享和普惠性的推動下，在行業(yè)大模型的邊界、行業(yè)數(shù)據(jù)的邊界、行業(yè)應(yīng)用的場景、行業(yè)應(yīng)用的黏性等方面越來越成為重要因素時(shí)，垂直領(lǐng)域生態(tài)建設(shè)、應(yīng)用場景建設(shè)和模型能力的不斷提升和訓(xùn)練就成為了更加重要的因素。從長期看，垂直領(lǐng)域可能會有它自己的合縱模式。
03
落地大模型應(yīng)用的步驟
一是選模型。金融大模型的五大能力為金融專業(yè)問答、超長文本處理能力、代碼能力、邏輯推理和多模態(tài)交互能力，要考慮落地效果、部署成本、安全合規(guī)、開放程度。目前仍然處在“百模大戰(zhàn)”甚至“千模大戰(zhàn)”的狀態(tài)下，各種大模型層出不窮，但基本上可以分為三個(gè)梯隊(duì)，第一梯隊(duì)是國際大公司，第二梯隊(duì)、第三梯隊(duì)的能力則參差不齊，但是可能在一兩年之內(nèi)會逐步逼近語言、多模態(tài)的天花板（圖10）。圖10：落地途徑1——選模型
二是估規(guī)模。算力的限制與數(shù)據(jù)規(guī)模要達(dá)到的程度有關(guān)。比如自己訓(xùn)練一個(gè)公域數(shù)據(jù)的大模型，需要超過1,000塊的A100顯卡才能從頭預(yù)訓(xùn)練，這時(shí)可能就需要幾億元甚至幾十億元的投資規(guī)模；如果是做行業(yè)模型精調(diào)，那實(shí)際上可以將投入控制在幾千萬元之內(nèi)；如果是專屬應(yīng)用，投資規(guī)模也很??；如果只是調(diào)用，可以不用投資，直接進(jìn)行使用。所以投入規(guī)模最終還是取決于模型想要達(dá)到的程度（圖11）。圖11：落地途徑2——估規(guī)模
三是建場景。場景建設(shè)分為兩個(gè)部分，一部分是對業(yè)務(wù)的場景，另一部分是內(nèi)部的場景，相較于業(yè)務(wù)場景，內(nèi)部場景落地會更有效（圖12，13）。舉一個(gè)例子，將一個(gè)80億參數(shù)模型調(diào)出來的效果用在金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營業(yè)務(wù)上，比如用在簡單的TA這樣的業(yè)務(wù)場景中，基本上模型訓(xùn)練簡單搭建一個(gè)應(yīng)用場景，可以減少大約80%的工作量。所以在一些小的應(yīng)用場景上，與傳統(tǒng)的AI相比，大模型確實(shí)能夠極大地提高效能，這也就是它的力量所在。圖12：落地途徑3——建場景（金融業(yè)務(wù)應(yīng)用場景）圖13：落地途徑3——建場景（內(nèi)部賦能場景）
在這樣的場景不斷延伸、做深、做廣之后，大模型會逐漸地從嵌入到現(xiàn)有的工作邏輯和場景，慢慢成長為新的生態(tài)，形成新的邏輯，改變我們的時(shí)代。（本文僅代表作者觀點(diǎn)，不代表平臺立場。）
