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(高志苗 王夢瑤)從通用大模型到垂直大模型，大模型熱還在持續。金融行業作為數字化基礎較為完善的行業，可以和大模型產生怎樣的化學反應？

“通用大模型無法在專業嚴謹的領域直接商用，特別是金融服務對錯誤的容忍度很低，金融大模型要確保領域知識和專業邏輯的嚴謹性，才能真正落地帶來產業價值。”螞蟻集團副總裁、金融大模型負責人王曉航在2023外灘大會上表示，知識力、專業力、語言力以及安全力，保障四大能力是前提條件，也是金融大模型要解的產業真命題。

王曉航判斷，大模型正在為金融產業帶來體驗變革：更自然的交互，更豐富的供給，更有效的表達，更貼身的服務定制，更高效的服務。“金融業務鏈條上每一個關鍵職能，都值得用大模型技術重做一次。”

在海通證券金融科技創新實驗室負責人蔚趙春看來，金融行業要想落地大模型，必須要滿足五個條件，即合規性、安全性、可信性、嚴謹性和經濟性。“金融行業落地大模型的思路應該從內部到外部，在各方面條件成熟的情況下再推向客戶。在智能客服、智能投研等智能交互類場景，可以首先用大模型來捕捉市場上的異常信號。”

中國社科院國家金融與發展實驗室副主任楊濤則指出，大模型要成為金融變革的新“能源”，需使其從“原油”升級為“石油產品”。他說，生成式AI預訓練大模型的快速發展，需要高質量、大規模、多樣性的數據集，其在金融業的應用更需要豐富的行業數據支撐。當前迫切需要推動數據資源、數據要素、數據資產的優化升級。

“從通用大模型到垂直大模型還有很多路要走。”復旦大學教授、上海市數據科學重點實驗室主任肖仰華認為，金融領域的大模型是一種復雜嚴肅的應用場景，這從根本上決定了金融大模型落地的挑戰。

肖仰華解釋，嚴肅意味著準確性要求高、合規性要求高，但大模型尤其是深層次大模型，它先天會“胡說八道”，這和金融行業嚴肅的應用要求具有矛盾，這種矛盾如何調和還需要很多技術方法和手段。他強調，大模型結合領域需求，注入知識從而形成持續的學習能力，是大模型落地應用非常關鍵的問題。(完)

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