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狂卷大模型,銀行、保險、券商都拼了

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狂卷大模型,銀行、保險、券商都拼了

金融大模型熱背后的冷思考

文|節(jié)點(diǎn)商業(yè)組  七公

大模型的熊熊烈火在金融行業(yè)越燒越旺。

5月,度小滿推出千億級中文大模型“軒轅”,集中文、金融、開源特色于一身。

6月,騰訊云攜手神州信息開展金融大模型的合作;同月,恒生電子發(fā)布金融行業(yè)大模型LightGPT,預(yù)計于9月底開放試用接口;

7月,騰訊與信通院牽頭編制國內(nèi)金融行業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)體系及能力架構(gòu)。

據(jù)騰訊研究院副秘書長楊望調(diào)研分析,截至7月末,國內(nèi)參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型數(shù)量達(dá)116個,其中金融行業(yè)大模型約18個,占比超過15%。

但在“風(fēng)口”之下,暗流涌動和謀局落子仍在繼續(xù)。

8月,馬上消金之于全國首個零售金融大模型——“天鏡”,在數(shù)位院士和多家金融機(jī)構(gòu)高管的擁躉中,隆重登場。

9月,上海,黃浦江邊,外灘大會。一向高關(guān)注度的螞蟻集團(tuán)正式亮相了自家的“螞蟻金融大模型”,以及兩款應(yīng)用產(chǎn)品:智能金融助理“支小寶2.0”和服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”。

顯然,在金融業(yè)步入發(fā)展“深水區(qū)”,一段差異化逐漸消弭、同質(zhì)化角力愈發(fā)激烈的新征途,逐浪大模型,已成為圈內(nèi)選手爭搶的新賽點(diǎn)、加碼的“新基建”。

誰在逐浪金融大模型?

“基礎(chǔ)大模型投入數(shù)據(jù)量大、算力成本高、算法難度大,所以由頭部AI公司進(jìn)行建設(shè)。雖然通識能力較強(qiáng),但其缺少金融專業(yè)知識,對金融場景應(yīng)用有限。”

今年6月10日,在新金融聯(lián)盟舉辦的“金融機(jī)構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與大模型技術(shù)應(yīng)用”內(nèi)部研討會上,新金融聯(lián)盟學(xué)術(shù)理事、工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤的發(fā)言,大致盤帶出了金融大模型的陣型。

目前,逐浪金融大模型的玩家,除了BAT、華為等高科技巨頭,試圖以技術(shù)優(yōu)勢充當(dāng)產(chǎn)業(yè)鏈的“賣鏟人”,更多的還是金融和類金融企業(yè),包括銀行、保險、互金、券商等,既不想被喧賓奪主,又不想肥水外流,都在押注自己的大模型。

這其中,家底厚實(shí)、賺錢不累的銀行系,尤其是國有大行,先行一步。

早在春寒料峭的3月,農(nóng)行和工行便前后腳上線類ChatGPT的大模型應(yīng)用ChatABC、基于昇騰AI的金融行業(yè)通用模型,打響戰(zhàn)斗第一槍;

4月,地處“魚米之鄉(xiāng)”的江蘇銀行再接再厲,宣布自主研發(fā)的擁有最大1760億參數(shù)的大語言模型平臺,“智慧小蘇”順利投產(chǎn),實(shí)現(xiàn)客服場景首次應(yīng)用。

據(jù)潮汐榜統(tǒng)計,中國銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、浙商銀行等多家銀行均在半年報中提及,正在進(jìn)行大模型相關(guān)的布局和研究。

數(shù)據(jù)來源:各公司財報

經(jīng)過政策洗禮的互金系,盡管近些年有所沉寂,但對熱點(diǎn)的感知和反應(yīng)還是很靈敏,諸如度小滿、馬上消金等,已經(jīng)拿出成形的作品。

奮勇“趕潮”的還有一眾險企,年內(nèi),中國太保、眾安保險、陽光保險都匯報了各自的大模型成果:中國太保打造了基于大模型建設(shè)應(yīng)用探索的科技產(chǎn)品——數(shù)字員工,具備自主規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行能力;眾安保險出爐了保險行業(yè)首份AIGC應(yīng)用圖譜,并帶來眾安AIGC中臺靈犀及首批保險垂直場景AIGC應(yīng)用工具——易創(chuàng)內(nèi)容運(yùn)營平臺和集智經(jīng)營分析平臺;陽光保險已把大模型技術(shù)植入“夢客全線上銷售機(jī)器人”項目,使信息抽取任務(wù)準(zhǔn)確率提升15%,意圖識別和智能問答準(zhǔn)確率顯著拔高。

財富管理機(jī)構(gòu)與運(yùn)營商亦不甘落后。

海通證券、申萬宏源、廣發(fā)證券、西南證券、國海證券、財達(dá)證券等10家券商和“文心一言”共結(jié)生態(tài)合作聯(lián)盟,以同花順、東方財富為代表的財富管理運(yùn)營商也公告稱將重點(diǎn)打造AI投顧平臺,深入AIGC、交互式AI等細(xì)分領(lǐng)域的研究,完善內(nèi)容生態(tài)構(gòu)建,增強(qiáng)智能運(yùn)營能力。

當(dāng)時當(dāng)下,若說大模型在金融行業(yè)有多火熱,大概只能用“空前繁榮”四個字來形容了。

金融大模型走到了哪一步?

正如螞蟻集團(tuán)副總裁、金融大模型負(fù)責(zé)人王曉航在外灘大會所說,他認(rèn)為,大模型正在為金融產(chǎn)業(yè)帶來體驗(yàn)變革,“金融業(yè)務(wù)鏈條上每一個關(guān)鍵職能,都值得用大模型技術(shù)重做一次?!?/p>

麥肯錫研究顯示,人工智能整體將為全球經(jīng)濟(jì)帶來高達(dá)25.6萬億美元的正面影響,而來自GenAI(生成式AI)的貢獻(xiàn)將高達(dá)7.9萬億美元。金融行業(yè)則是賦能潛力最大的賽道之一。

具體到中國市場,據(jù)艾瑞咨詢測算,2021年AI+金融核心市場規(guī)模達(dá)到296億元,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模677億元,到2026年,核心市場規(guī)模達(dá)到666億元,CAGR為17.6%,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模1562億元,CAGR為18.2%。

理論上來講,GenAI能夠進(jìn)一步拓展金融業(yè)的生長半徑和下勘深度,就以銀行業(yè)為例,GenAI將會為之帶來2,000億-3,400億美元的新增價值,相當(dāng)于行業(yè)年收入的2.8%—4.7%,占比僅次于高科技行業(yè),還可以幫助各行增強(qiáng)客戶滿意度,改善決策和員工體驗(yàn),更好地監(jiān)控欺詐和風(fēng)險,從而有效降本增效。

不過,從現(xiàn)狀出發(fā),大模型雖已是炙手可熱的話題和構(gòu)筑“護(hù)城河”的中樞部件,但其在金融業(yè)的應(yīng)用仍局限在個人聊天、知識問答、工作/學(xué)習(xí)助理的場景,AI并沒有像曾經(jīng)的銀行卡、網(wǎng)購和移動支付那樣,孕育出巨大的變革力、生產(chǎn)力,在人群中廣泛普及并成為“硬通貨”,乃至顛覆和重構(gòu)社會關(guān)系、交易模式等。

換言之,金融大模型距離滲透到核心業(yè)務(wù),直至迸發(fā)強(qiáng)勁的商業(yè)化能力還很遠(yuǎn)。

中國工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤表示,當(dāng)前階段大模型并不成熟,因此,短期內(nèi)不建議直接對客使用,應(yīng)優(yōu)先面向金融文本和金融圖像分析理解創(chuàng)作的智力密集型場景,以助手形式,人機(jī)協(xié)同提升業(yè)務(wù)人員工作質(zhì)效。         

據(jù)潮汐榜觀察,智能客服、數(shù)字員工、虛擬助手,是迄今AI在金融范疇最常見、最主要的應(yīng)用方向,似乎也是大同小異、必不可少的宣傳口徑。

比如度小滿的軒轅大模型,憑借通用語音或文本的交互,為金融用戶提供24小時在線咨詢和答疑服務(wù);騰訊云的"小閩助手",為市民帶來包括辦事指南、政策咨詢、數(shù)據(jù)查詢等在內(nèi),零距離、7X24不間斷的管家式政務(wù)辦事體驗(yàn);盤古大模型根據(jù)客戶的問題,為柜臺工作人員自動生成流程和操作指導(dǎo);工行用大模型支撐智能客服接聽客戶來電……

然而在實(shí)踐中,面對用戶多樣化、復(fù)雜邏輯溯源、更深入的提問,智能客服常常表現(xiàn)出“智障”,或停留在最淺層的名詞解釋。

一言蔽之,眼下的大模型,在金融垂直領(lǐng)域還未展現(xiàn)出價值涌現(xiàn)效應(yīng)。

大模型熱背后的冷思考

聲勢浩大的大模型盛宴在熱鬧之余,冷靜的審視與思考不可或缺:過往不乏新技術(shù)曇花一現(xiàn),金融大模型能否走出“工具層”,保有持續(xù)進(jìn)化的動力?能否擺脫拼參數(shù)、拼數(shù)量的“短視主義”,邁向長期的價值成長?

這背后,根植于金融本身的專業(yè)性、強(qiáng)監(jiān)管、可控性、高時效等屬性,大模型的實(shí)際落地需要突破三大“桎梏”。

其一是技術(shù)層面的“桎梏”。

由于大模型誕生時間較短,技術(shù)層面的精度、準(zhǔn)度和判斷力、深度學(xué)習(xí)、動態(tài)適應(yīng)性、一致性等能力明顯缺陷,對數(shù)據(jù)選擇、清洗和改造的工程化能力不足,以及應(yīng)對意外或異常情況時魯棒性偏弱,而金融往往要求100%可靠和信任,要秉持絕對忠臣的信仰說懂行的“真話”,不能像在文學(xué)創(chuàng)作中一樣大開腦洞或自由發(fā)揮。

也就是說,對大模型產(chǎn)生的“幻覺”,即一本正經(jīng)地胡說大道,金融機(jī)構(gòu)無法容忍。

其二是合規(guī)層面的“桎梏”。

金融行業(yè)的特殊性,決定了合規(guī)是它的第一要務(wù)。而在大模型的訓(xùn)練和使用中,必須遵守數(shù)據(jù)安全的法律和規(guī)定,尊重用戶的隱私權(quán)益。這一般需要采用匿名化、去識別化等技術(shù)處理數(shù)據(jù),并在獲得用戶明確同意的前提下,收集必要部分?jǐn)?shù)據(jù),導(dǎo)致模型的精調(diào)和應(yīng)用都大概率只在本地“量入為出”。

此外,大模型作為開辟式創(chuàng)新的典范,外界對它可能滋生的風(fēng)險(如黑灰產(chǎn)、詐騙團(tuán)伙、洗錢等),以及人類能做出哪些針對性的防御措施,還處在初步了解和布控期,前拉后扯,不免掣肘其泛化進(jìn)程。

其三是場景層面的“桎梏”。

一項新技術(shù)的強(qiáng)力催化和大面積推廣,以及后續(xù)的自優(yōu)化和自改進(jìn),離不開豐富的場景,特別是一些量級大、頻次高、粘性強(qiáng)的場景,就像銀行卡之于ATM,智能手機(jī)之于海量線上業(yè)態(tài),網(wǎng)購之于支付寶、財付通。

大模型之于金融,投研決策、信用評估、欺詐檢測、風(fēng)險管理、客戶服務(wù)是幾個落地場景,似乎沒有那么強(qiáng)烈的激動人心。

再者,未來AI是成為C端流量入口,給每個人配一個智能助理?還是成為服務(wù)B端的底層技術(shù),為千行萬業(yè)“獻(xiàn)身”?趨勢并不明朗。

總的來說,用大模型改造金融業(yè),引用時下最熱的電影《奧本海默》里的臺詞,“這不是一個新技術(shù),而是一個全新的世界”,想象力十足。但回到現(xiàn)實(shí),要想真正開啟金融領(lǐng)域的“iPhone時刻”,大模型任重而道遠(yuǎn)。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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金融大模型熱背后的冷思考

文|節(jié)點(diǎn)商業(yè)組  七公

大模型的熊熊烈火在金融行業(yè)越燒越旺。

5月,度小滿推出千億級中文大模型“軒轅”,集中文、金融、開源特色于一身。

6月,騰訊云攜手神州信息開展金融大模型的合作;同月,恒生電子發(fā)布金融行業(yè)大模型LightGPT,預(yù)計于9月底開放試用接口;

7月,騰訊與信通院牽頭編制國內(nèi)金融行業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)體系及能力架構(gòu)。

據(jù)騰訊研究院副秘書長楊望調(diào)研分析,截至7月末,國內(nèi)參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型數(shù)量達(dá)116個,其中金融行業(yè)大模型約18個,占比超過15%。

但在“風(fēng)口”之下,暗流涌動和謀局落子仍在繼續(xù)。

8月,馬上消金之于全國首個零售金融大模型——“天鏡”,在數(shù)位院士和多家金融機(jī)構(gòu)高管的擁躉中,隆重登場。

9月,上海,黃浦江邊,外灘大會。一向高關(guān)注度的螞蟻集團(tuán)正式亮相了自家的“螞蟻金融大模型”,以及兩款應(yīng)用產(chǎn)品:智能金融助理“支小寶2.0”和服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”。

顯然,在金融業(yè)步入發(fā)展“深水區(qū)”,一段差異化逐漸消弭、同質(zhì)化角力愈發(fā)激烈的新征途,逐浪大模型,已成為圈內(nèi)選手爭搶的新賽點(diǎn)、加碼的“新基建”。

誰在逐浪金融大模型?

“基礎(chǔ)大模型投入數(shù)據(jù)量大、算力成本高、算法難度大,所以由頭部AI公司進(jìn)行建設(shè)。雖然通識能力較強(qiáng),但其缺少金融專業(yè)知識,對金融場景應(yīng)用有限?!?/p>

今年6月10日,在新金融聯(lián)盟舉辦的“金融機(jī)構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與大模型技術(shù)應(yīng)用”內(nèi)部研討會上,新金融聯(lián)盟學(xué)術(shù)理事、工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤的發(fā)言,大致盤帶出了金融大模型的陣型。

目前,逐浪金融大模型的玩家,除了BAT、華為等高科技巨頭,試圖以技術(shù)優(yōu)勢充當(dāng)產(chǎn)業(yè)鏈的“賣鏟人”,更多的還是金融和類金融企業(yè),包括銀行、保險、互金、券商等,既不想被喧賓奪主,又不想肥水外流,都在押注自己的大模型。

這其中,家底厚實(shí)、賺錢不累的銀行系,尤其是國有大行,先行一步。

早在春寒料峭的3月,農(nóng)行和工行便前后腳上線類ChatGPT的大模型應(yīng)用ChatABC、基于昇騰AI的金融行業(yè)通用模型,打響戰(zhàn)斗第一槍;

4月,地處“魚米之鄉(xiāng)”的江蘇銀行再接再厲,宣布自主研發(fā)的擁有最大1760億參數(shù)的大語言模型平臺,“智慧小蘇”順利投產(chǎn),實(shí)現(xiàn)客服場景首次應(yīng)用。

據(jù)潮汐榜統(tǒng)計,中國銀行、交通銀行、招商銀行、中信銀行、興業(yè)銀行、浙商銀行等多家銀行均在半年報中提及,正在進(jìn)行大模型相關(guān)的布局和研究。

數(shù)據(jù)來源:各公司財報

經(jīng)過政策洗禮的互金系,盡管近些年有所沉寂,但對熱點(diǎn)的感知和反應(yīng)還是很靈敏,諸如度小滿、馬上消金等,已經(jīng)拿出成形的作品。

奮勇“趕潮”的還有一眾險企,年內(nèi),中國太保、眾安保險、陽光保險都匯報了各自的大模型成果:中國太保打造了基于大模型建設(shè)應(yīng)用探索的科技產(chǎn)品——數(shù)字員工,具備自主規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行能力;眾安保險出爐了保險行業(yè)首份AIGC應(yīng)用圖譜,并帶來眾安AIGC中臺靈犀及首批保險垂直場景AIGC應(yīng)用工具——易創(chuàng)內(nèi)容運(yùn)營平臺和集智經(jīng)營分析平臺;陽光保險已把大模型技術(shù)植入“夢客全線上銷售機(jī)器人”項目,使信息抽取任務(wù)準(zhǔn)確率提升15%,意圖識別和智能問答準(zhǔn)確率顯著拔高。

財富管理機(jī)構(gòu)與運(yùn)營商亦不甘落后。

海通證券、申萬宏源、廣發(fā)證券、西南證券、國海證券、財達(dá)證券等10家券商和“文心一言”共結(jié)生態(tài)合作聯(lián)盟,以同花順、東方財富為代表的財富管理運(yùn)營商也公告稱將重點(diǎn)打造AI投顧平臺,深入AIGC、交互式AI等細(xì)分領(lǐng)域的研究,完善內(nèi)容生態(tài)構(gòu)建,增強(qiáng)智能運(yùn)營能力。

當(dāng)時當(dāng)下,若說大模型在金融行業(yè)有多火熱,大概只能用“空前繁榮”四個字來形容了。

金融大模型走到了哪一步?

正如螞蟻集團(tuán)副總裁、金融大模型負(fù)責(zé)人王曉航在外灘大會所說,他認(rèn)為,大模型正在為金融產(chǎn)業(yè)帶來體驗(yàn)變革,“金融業(yè)務(wù)鏈條上每一個關(guān)鍵職能,都值得用大模型技術(shù)重做一次。”

麥肯錫研究顯示,人工智能整體將為全球經(jīng)濟(jì)帶來高達(dá)25.6萬億美元的正面影響,而來自GenAI(生成式AI)的貢獻(xiàn)將高達(dá)7.9萬億美元。金融行業(yè)則是賦能潛力最大的賽道之一。

具體到中國市場,據(jù)艾瑞咨詢測算,2021年AI+金融核心市場規(guī)模達(dá)到296億元,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模677億元,到2026年,核心市場規(guī)模達(dá)到666億元,CAGR為17.6%,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模1562億元,CAGR為18.2%。

理論上來講,GenAI能夠進(jìn)一步拓展金融業(yè)的生長半徑和下勘深度,就以銀行業(yè)為例,GenAI將會為之帶來2,000億-3,400億美元的新增價值,相當(dāng)于行業(yè)年收入的2.8%—4.7%,占比僅次于高科技行業(yè),還可以幫助各行增強(qiáng)客戶滿意度,改善決策和員工體驗(yàn),更好地監(jiān)控欺詐和風(fēng)險,從而有效降本增效。

不過,從現(xiàn)狀出發(fā),大模型雖已是炙手可熱的話題和構(gòu)筑“護(hù)城河”的中樞部件,但其在金融業(yè)的應(yīng)用仍局限在個人聊天、知識問答、工作/學(xué)習(xí)助理的場景,AI并沒有像曾經(jīng)的銀行卡、網(wǎng)購和移動支付那樣,孕育出巨大的變革力、生產(chǎn)力,在人群中廣泛普及并成為“硬通貨”,乃至顛覆和重構(gòu)社會關(guān)系、交易模式等。

換言之,金融大模型距離滲透到核心業(yè)務(wù),直至迸發(fā)強(qiáng)勁的商業(yè)化能力還很遠(yuǎn)。

中國工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤表示,當(dāng)前階段大模型并不成熟,因此,短期內(nèi)不建議直接對客使用,應(yīng)優(yōu)先面向金融文本和金融圖像分析理解創(chuàng)作的智力密集型場景,以助手形式,人機(jī)協(xié)同提升業(yè)務(wù)人員工作質(zhì)效。         

據(jù)潮汐榜觀察,智能客服、數(shù)字員工、虛擬助手,是迄今AI在金融范疇最常見、最主要的應(yīng)用方向,似乎也是大同小異、必不可少的宣傳口徑。

比如度小滿的軒轅大模型,憑借通用語音或文本的交互,為金融用戶提供24小時在線咨詢和答疑服務(wù);騰訊云的"小閩助手",為市民帶來包括辦事指南、政策咨詢、數(shù)據(jù)查詢等在內(nèi),零距離、7X24不間斷的管家式政務(wù)辦事體驗(yàn);盤古大模型根據(jù)客戶的問題,為柜臺工作人員自動生成流程和操作指導(dǎo);工行用大模型支撐智能客服接聽客戶來電……

然而在實(shí)踐中,面對用戶多樣化、復(fù)雜邏輯溯源、更深入的提問,智能客服常常表現(xiàn)出“智障”,或停留在最淺層的名詞解釋。

一言蔽之,眼下的大模型,在金融垂直領(lǐng)域還未展現(xiàn)出價值涌現(xiàn)效應(yīng)。

大模型熱背后的冷思考

聲勢浩大的大模型盛宴在熱鬧之余,冷靜的審視與思考不可或缺:過往不乏新技術(shù)曇花一現(xiàn),金融大模型能否走出“工具層”,保有持續(xù)進(jìn)化的動力?能否擺脫拼參數(shù)、拼數(shù)量的“短視主義”,邁向長期的價值成長?

這背后,根植于金融本身的專業(yè)性、強(qiáng)監(jiān)管、可控性、高時效等屬性,大模型的實(shí)際落地需要突破三大“桎梏”。

其一是技術(shù)層面的“桎梏”。

由于大模型誕生時間較短,技術(shù)層面的精度、準(zhǔn)度和判斷力、深度學(xué)習(xí)、動態(tài)適應(yīng)性、一致性等能力明顯缺陷,對數(shù)據(jù)選擇、清洗和改造的工程化能力不足,以及應(yīng)對意外或異常情況時魯棒性偏弱,而金融往往要求100%可靠和信任,要秉持絕對忠臣的信仰說懂行的“真話”,不能像在文學(xué)創(chuàng)作中一樣大開腦洞或自由發(fā)揮。

也就是說,對大模型產(chǎn)生的“幻覺”,即一本正經(jīng)地胡說大道,金融機(jī)構(gòu)無法容忍。

其二是合規(guī)層面的“桎梏”。

金融行業(yè)的特殊性,決定了合規(guī)是它的第一要務(wù)。而在大模型的訓(xùn)練和使用中,必須遵守數(shù)據(jù)安全的法律和規(guī)定,尊重用戶的隱私權(quán)益。這一般需要采用匿名化、去識別化等技術(shù)處理數(shù)據(jù),并在獲得用戶明確同意的前提下,收集必要部分?jǐn)?shù)據(jù),導(dǎo)致模型的精調(diào)和應(yīng)用都大概率只在本地“量入為出”。

此外,大模型作為開辟式創(chuàng)新的典范,外界對它可能滋生的風(fēng)險(如黑灰產(chǎn)、詐騙團(tuán)伙、洗錢等),以及人類能做出哪些針對性的防御措施,還處在初步了解和布控期,前拉后扯,不免掣肘其泛化進(jìn)程。

其三是場景層面的“桎梏”。

一項新技術(shù)的強(qiáng)力催化和大面積推廣,以及后續(xù)的自優(yōu)化和自改進(jìn),離不開豐富的場景,特別是一些量級大、頻次高、粘性強(qiáng)的場景,就像銀行卡之于ATM,智能手機(jī)之于海量線上業(yè)態(tài),網(wǎng)購之于支付寶、財付通。

大模型之于金融,投研決策、信用評估、欺詐檢測、風(fēng)險管理、客戶服務(wù)是幾個落地場景,似乎沒有那么強(qiáng)烈的激動人心。

再者,未來AI是成為C端流量入口,給每個人配一個智能助理?還是成為服務(wù)B端的底層技術(shù),為千行萬業(yè)“獻(xiàn)身”?趨勢并不明朗。

總的來說,用大模型改造金融業(yè),引用時下最熱的電影《奧本海默》里的臺詞,“這不是一個新技術(shù),而是一個全新的世界”,想象力十足。但回到現(xiàn)實(shí),要想真正開啟金融領(lǐng)域的“iPhone時刻”,大模型任重而道遠(yuǎn)。

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