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■邓江 施宇光

随着今年著名人工智能公司OpenAI推出语义大模型ChatGPT后，国内各领域头部金融机构纷纷推出金融领域垂直大模型工具，包括农业银行的ChatABC、度小满的“无涯”、恒上电子的LightGPT在内的先驱产品，已经拉开了国内金融大模型征战序幕。8月28日，业内著名消费金融企业马上消费金融股份有限公司召开发布会，正式发布全国首个零售金融大模型“天镜”，寓意大模型是人类智慧的镜像，将推动金融业高质量发展。

这些数据驱动的智能模型，从投资策略制定到风险评估，从欺诈检测到个性化保险，从自动化营销到智能客服，正凭借其卓越的预测能力和决策支持能力重塑着金融行业的面貌。

以马上消费金融的“天镜”为例，这款基于大模型的风险评估和信贷决策支持系统，能够分析海量客户数据，包括信用历史、消费行为和社交网络等，为客户提供精准的风险评估和信贷决策支持。据介绍，“天镜”已实现“三纵三横”的大模型发展技术布局，“三纵”即实时人机协作、多模态智能、数据决策智能，“三横”即持续学习、模型合规、组合式AI，形成安全、合规、可信的“鲁棒性”技术能力，能够让模型越用越聪明，且更稳定、更安全可控。农业银行的ChatABC同样是一个成功案例。ChatABC是一款基于大模型的聊天机器人，能与客户进行自然语言交流，提供个性化的投资建议和财务规划，帮助客户实现财富增值。此外，它还能实时分析客户消费行为和金融需求，为客户提供精准的金融产品和服务推荐。

从整体上看，金融大模型是一种利用深度学习、机器学习、自然语言处理等技术构建的人工智能算法模型，它的主要原理是通过对海量金融数据进行分析、挖掘和处理，以期从中发现规律性的信息、知识和预测结论，进而辅助金融机构做出更加精准的决策。金融大模型广泛应用于金融服务及风险防控等场景，主要包括以下几大方面：一是风险识别与控制。金融大模型可以利用大数据技术对金融市场的走势进行预测分析，帮助金融机构提前识别可能出现的风险点，为决策提供依据。二是信贷审批与风险评估。金融大模型可以通过对用户信用数据的挖掘分析，为金融机构提供更为精准的风险评估，降低信贷违约风险。三是投资决策辅助。金融大模型可以通过对市场行情、公司财务数据等信息进行深度分析，为投资者提供投资决策辅助，降低投资风险。四是智能客服。金融大模型可被用于智能客服，通过自然语言处理技术识别用户的意图，为用户提供更为精准、个性化的金融服务。五是反欺诈识别。金融大模型可以通过对用户行为数据的挖掘分析，快速发现欺诈行为，为金融机构提供反欺诈保护。

在快速发展的同时，大模型在金融行业的应用也面临一些挑战和问题。首先，大模型的处理能力对计算资源要求很高，需要强大的硬件设施和有效的软件支持。其次，大模型的数据处理和算法选择需要高度专业化的知识和技能，技术的广泛应用存在壁垒。再次，大模型的透明度和可解释性问题也是需要关注的关键问题。由于模型的复杂性和黑箱特性，往往让用户难以理解它们是如何做出决策的，这在一定程度上限制了它们的应用。

不可否认的是，金融大模型正在为金融行业带来前所未有的变革和机遇。这些模型的出现，不仅提高了金融行业的决策效率和准确性，也使得金融服务更加智能化和个性化。未来，随着技术的进步和应用的发展，我们将很快看到更多金融头部企业的大模型在行业中发挥更大的作用，在解放人力的同时带来更大的产业价值。

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