北京
11月11日消息，2023金融街论坛年会上，度小满CTO许冬亮表示，“大模型高度依赖数据、算力和人才，只有极少的企业能够从头到尾地完成产业级研发，尤其是在金融领域，更需要多方共建生态”。
“一方面，金融领域的数据分散在各个金融机构，通用大模型缺少金融数据进行训练，金融专业知识不足；另外一方面，如果从底层开始训练大模型，所需要投入的算力成本非常高，比如千亿级别的通用大模型，训练一次需要付出几千万的成本”，许冬亮解释道，“因此，金融大模型的产业应用需要场景应用方（金融机构）、模型提供方、训练工具提供方等多方共建，共同参与”。
今年5月，度小满发布了开源金融大模型“轩辕”。9月，度小满“轩辕-70B”金融大模型在C-Eval和CMMLU两大榜单上位列所有开源模型第一，并通过了注册会计师考试、银行/证券/保险/基金/期货从业资格、理财规划师、经济师等金融领域权威考试。
许冬亮认为，金融机构还需要处理好五大关键问题：一是基础模型应该怎么选；二是金融机构自身的业务数据怎么融到大模型中；第三是如何控制幻觉问题等模型缺陷问题；四是未来每个机构都会部署大模型的情况下，机构如何构建竞争壁垒。最后是模型的安全合规的如何保障。
目前，大模型技术已经应用在度小满各个业务场景，从营销、客服、风控、办公再到研发，已经初见成效。在代码助手方面，用大模型辅助生成的代码，采纳率能够达到42%，帮助公司整体研发效率提升了20%；在客服领域，大模型推动服务效率提升了25%。在智能办公领域，大模型目前的意图识别准确率已达到97%。
随着大模型技术在越来越多金融机构落地应用，如何防范大模型的潜在合规风险也备受关注。“金融是强监管行业，安全合规是大模型落地的前提条件和重要保障。金融大模型安全合规既需要监管政策的约束，更需要大模型企业自身的主动作为”，许冬亮认为，“大模型需要学习人类的价值观，保护好用户的个人权益，确保输出结果可信可控”。（一橙）
本文来源：网易科技频道
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