作为金融行业主流技术之一，大模型技术如今已不断渗透到金融各大业务场景中。当下，推动大模型在金融领域的应用与落地，需要借助各方力量，才能打造健康的金融生态环境。在2023金融街论坛年会“金融科技创新与合规安全”平行论坛上，度小满许冬亮表示，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。
大模型在金融领域落地需要多方共建生态
“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“，许冬亮表示。
度小满CTO许冬亮
“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”。
行业内不同角色的分工协作，才能推动大模型的产业应用。2023年10月，中国工程院院士邬贺铨在百度世界大会上表示：“度小满轩辕大模型通过大规模融合高质量的金融专业预训练和指令数据，并且针对金融行业进行能力优化，保持通用能力的同时，提高了金融的专业能力“。他认为在“轩辕”大模型的底层模型上，金融企业可以在上面继续做自己的开发和私有化部署。
如何防范大模型的潜在合规风险备受关注
今年5月，度小满发布了国内首个开源金融大模型“轩辕”。9月，度小满“轩辕-70B”金融大模型在C-Eval和CMMLU两大权威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。
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”。
推动大模型在金融领域落地，不仅要加强技术创新，需集合多方力量共同建设金融生态环境，更需要加强监管，才能推动金融行业合规发展。在金融大模型领域，度小满将持续加强技术创新，发挥自身在技术方面的优势，为大模型技术落地金融行业贡献一份力量。
