記者 胡群 以ChatGPT為代表的“生成式AI”（Generative AI）掀起了新一輪AI浪潮，在中國更是引發多家科技公司的追逐，并已推出近百款大模型。
“‘千模大戰’是大家對國內外當前形勢的描述，各種模型在各個行業不同領域的應用也是方興未艾。”恒生電子（600570）董事長劉曙峰稱。
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生成式AI“在提高企業生產力、破除技術限制的同時，也將帶來商業模式和產品創新的革命，甚至對所有行業產生顛覆性影響。”波士頓咨詢預計未來兩到三年內，行業應用場景將迎來井噴式發展。
就金融領域而言，恒生電子AI技術專家林金曙認為，大模型正在對金融行業的智能化水平和數字化水平產生深刻的影響，為金融行業智能化轉型升級打開新的大門。
爭相擠進大模型賽道
生成式大模型時代，“數據+算法+算力”構成了新范式的基本要素。
作為全國范圍內率先對大模型產業落地出臺針對性支持政策的地區，今年5月19日，北京市經信局聯合市科委中關村管委會、市發改委共同啟動“北京市通用人工智能產業創新伙伴計劃”，同時發布了首批39家成員名單，并啟動第二批伙伴征集。
在第一批成員中，阿里云、百度、第四范式、昆侖萬維（300418）、奇虎科技等公司已推出各自的大模型。
“隨著ChatGPT掀起大模型發展熱潮，人工智能產業風頭正勁，（國內）迄今已有八十余個大模型公開發布，其中北京約占一半。”7月2日，北京市經濟和信息化局局長姜廣智在“2023全球數字經濟大會人工智能高峰論壇”上稱。
據了解，截至6月30日，共有416家京內外大模型研發和應用企業申請加入第二批“伙伴計劃”，北京百度網訊科技有限公司、中電數據服務有限公司、北京集智未來人工智能產業創新基地有限公司、京東科技信息技術有限公司、北京神州數碼（000034）云科信息技術有限公司、北京金山云網絡技術有限公司等63家企業入選。
“中國目前還沒有像OpenAI那樣在大模型上絕對領先的公司，也會有更多的大模型。大模型是新的生產力，大家都得有大模型作為底座，所以入局的門檻確實是變高了，在達到這個門檻之后，重點在于如何選擇方向。”第四范式創始人兼CEO戴文淵表示，大模型能夠帶來用戶體驗的提升，開發效率的提升，所以一定會形成軟件行業的飛躍，就是誰率先能做出來的問題。這是一個巨大的市場。大模型是新的生產力，以大模型基礎設施為先導項目，改造整個軟件產業，整個行業的業務價值、商業模式都會得到飛躍。
360公司創始人周鴻祎認為，如果模仿OpenAI，將來中國和全世界可能就只有一兩個大模型，因此有人把大模型比喻為操作系統，大部分公司可能沒有機會。但未來大模型的趨勢不會只有一個，而是會像數據庫一樣，變成每個數字化系統的標配，小到手機上的部署、中等規模的汽車上的部署，當然也包括在企業和政府內部的部署。
當前，國內大部分已推出的生成式大模型中，大都以服務B端為主。“目前國內發展前景是To B和To C戰略并重，大模型在B端發力必須有非常高的搭配行業質量。”昆侖萬維CEO方漢表示，大模型的發展將呈B端碎片化，C端免費化，由于大模型對行業數據的需求，加之數據已經被分割在B端的不同碎片，很難有一家企業能夠拿到全部行業的數據，導致B端碎片化；同時，中國用戶的免費習慣是非常明顯的，所以為C端用戶提供服務的企業必然是以免費模式為主、VIP模式為輔。
方漢認為，目前國內定制大模型企業將快速向頭部匯聚。C端需要搶占的是大模型的服務入口，目前看來，辦公軟件、即時通訊、瀏覽器會成為主要的C端大模型服務入口。
這將意味著生成式AI將面臨著更高的技術門檻和更高的規模門檻。
重新定義金融科技
雖然生成式大模型賽道上已擠入一眾科技公司，但針對金融行業的大模型并不多。
“當我們目光轉向垂直領域，尤其是像金融這樣強監管垂直領域的時候，會發現技術進步的浪潮帶來的顛覆性可能并沒有那么強，但是，每一次科技進步也同樣會催生卓越的企業。信息化時代的招商銀行以科技立行，在零售業務乃至整個銀行業務上成為大中型銀行中成長最快的一家，正是得益于科技特征，它抓住了信息化、科技帶來的力量。”恒生電子董事長劉曙峰稱。
大模型在制造業、醫療保健、教育、娛樂等行業產生的效果已開始顯現，例如,它們可以用于自動化客戶服務,提供個性化的教育資源，協助醫療診斷，甚至參與創作音樂、文學和藝術作品。它們能否在金融科技領域開創新的可能性？
恒生電子AI技術專家林金曙表示，金融行業作為數字化和智能化的先驅，大模型在該領域具有極大的應用潛力和重要性,大模型有望在金融科技領域開創新的可能性，對業務場景智能化和軟件生產力的提升產生深遠影響。
林金曙認為大語言模型可用于輔助投資顧問工作，為投資者提供個性化的投資建議，大大提升投顧的工作效率。金融機構可以利用大語言模型搭建智能客服系統，提供24小時不間斷的在線服務和解決方案，快速響應客戶咨詢。智能客服可以處理各種類型的問題，包括賬戶查詢、交易操作、產品推薦等，大大降低人工客服的工作量。另外，大模型有望幫助金融機構在輿情風控、運營投研以及監管合規等方面提供數據參考，降低金融風險。
為了實現這些功能，恒生電子從3月底開始籌劃、設計金融大模型產品。6月28日，恒生電子和旗下子公司恒生聚源發布基于大語言模型技術打造的數智金融新品，金融智能助手光子和全新升級的智能投研平臺WarrenQ，恒生電子金融行業大模型LightGPT也首次對外亮相。
“LightGPT將于9月底完成新一輪的金融能力升級，并正式開放試用接口。”恒生研究院院長、恒生電子首席科學家白碩表示，現有大模型之所以沒有達到金融特定領域落地需求，主要有三個方面：
第一，模型本身的質量。金融機構使用大模型時，對它回答的內容和服務質量要求非常高，有一點錯誤會被放大，產生的后果會比較嚴重。投顧、合規、運營等場景都有很嚴肅的要求，這些要求不是通用大模型，通過公開數據的訓練可以自動達到的。
第二，合規監管嚴格。金融行業的法規和監管要求較為嚴格，這會在一定程度上限制大模型的應用范圍。金融機構需要在模型開發和應用過程中遵循相關的規定，并且對模型生成內容和數據的流動和安全性要求嚴格。
第三，算力要求高。在相關要求下，金融機構只能用準確的數據得出的高質量結論，這就要求金融機構做私有化部署，或者在很細的范圍內進行私有化部署。而大體量的大模型數據參數，對推理硬件成本要求高。
實際上，在恒生電子發布金融行業大模型之前，國內已有金融行業大模型面世。
今年4月，第四范式首次向公眾展示了大模型產品“式說3.0”。6月27日，北京市首批10個人工智能行業大模型應用案例發布，其中由第四范式和北京中關村銀行共同開發的多模態智慧金融大模型示范應用被納入其中。5月，度小滿宣布正式開源國內首個千億級中文金融大模型“軒轅”。
據第四范式聯合創始人、首席科學家陳雨強介紹，第四范式與中關村銀行攜手，以“式說”大模型為基礎，聯合開展金融多模態智慧金融平臺研發及私有化部署。企業可在私有化部署的情況下保證數據不出本地從而保障數據安全，在行內規章制度及人員信息查詢、行業術語通俗化解釋、客戶經理信貸管理、人工客服問答推薦、理財業務辦理、AI應用快速研發等多個環節形成大模型能力，大幅降低客服管理成本，提升客服人員效率及客戶滿意度。
度小滿首席技術官許冬亮認為，金融行業非常需要垂直的行業大模型，通用大模型能力上會存在一些不足。金融行業數據層面不可以出機構，所以通用大模型缺少知識基礎。金融行業對風險控制要求比較高，對精度要求也比較高，系統又比較復雜，加上金融相關數據實時性要求很高。通用大模型目前還沒有達到金融機構使用的最低門檻，所以需要針對金融行業定制的行業大模型發揮效應。
“金融業數字化轉型的起點是做好數據治理，需要真正完善數據治理體系、增強數據管理能力、加強數據質量控制、提高數據應用能力。人工智能應用同樣離不開高質量的海量數據（603138），但金融機構的數據治理普遍處于起步階段，數據低質量、數據孤島、數據散亂等普遍存在，難以為人工智能提供充足的數據要素支撐。”中國社會科學院金融研究所研究員、支付清算研究中心主任楊濤認為，但對于金融業來說，生成式大模型目前仍面臨數據治理、場景的標準化、技術與方案的高成本門檻以及透明度與不可解釋性等諸多挑戰。
