大模型+金融：数字化时代的创新引擎_新浪财经

转自：中华工商时报

随着金融行业数字化转型进入深水区，传统的技术手段已难以满足日益复杂的业务需求和市场竞争压力。金融机构亟须通过更智能的技术、更高效的系统来实现业务模式的创新。

近日举办的“2024数字产业生态伙伴大会”上，专家、企业共议如何将人工智能、大数据等技术融入金融服务。

“天镜”2.0提升金融安全防护能力

会议期间，马上消费金融公司发布迭代升级天镜大模型2.0版本。“天镜”2.0展示了其在技术创新、标准制定和科研转化方面的成果，通过具体应用场景的落地，体现了大模型在金融科技领域的价值。

马上消费常务副总经理蒋宁指出，作为数字时代的超级员工，大模型的能力将成为助力企业智能技术变革的核心力量。金融大模型“天镜”2.0在实现了技术突破的同时，也在探索如何让人工智能更有温度，更贴近人心。“马上消费的目标是让数字化服务高效、安全，能够感知和回应人类的情感，这是我们迈向更智能、更人性化的数字金融时代的关键一步。”

蒋宁提到，去年在大模型的新一轮技术革命中，马上消费依托2亿用户数据和2500多人的工程师团队，自主研发了金融领域大模型“天镜”大模型，已实现智能营销交互、数据决策支持、防伪安全等八大应用场景。

经过460天的发展，马上消费在此基础上升级迭代，推出“天镜”2.0。相比之前的版本，“天镜”2.0在模型技术创新、标准制定、科研转化成果、具体应用等核心领域取得了突破性进展。

大模型生成式AI在辅助内容生产的同时也给金融安全带来了巨大挑战，例如，假单据、假人脸、假数据等现象频出。“金融领域对准确性和数字精度要求极高，类似自动驾驶技术的突破，每提升一个精度等级都需创新。大模型技术在金融中的应用面临挑战，许多企业因准确性不足而谨慎使用。我们已在营销场景中实现高准确性，并尝试在要求更高的客服场景中应用。”蒋宁介绍，“天镜”2.0针对安全隐患研发了对抗学习技术，将多模态的技术进行深度融合，把声音、文字、视频等多维度信息整合，构建全新的对抗学习防伪新体系，全方位、多层次地有效提升金融安全防护能力。如果在金融客服领域取得突破，将为大模型技术体系的提升和实践提供重要参考。

“云架构”成数智化发展关键支撑

在金融行业数字化转型不断深入的背景下，技术创新与应用正成为推动行业变革的核心动力。

在“2024数字产业生态伙伴大会”上，腾讯云副总裁胡利明认为，国内金融行业的数字化转型已经迈入深水区，以往金融机构数字化的关注点主要集中在满足业务需求和完善功能上，现在则逐步转向使业务更智慧、系统更智能。

他表示，作为金融机构数字化、智能化发展的关键支撑，“云”已成为金融机构首选的技术底座。“追求新的增长模式，降本增效，做好合规，以及提供更好的金融服务体验，是当前金融机构业务价值导向的主旋律。”

新趋势下，腾讯云也不断升级数字金融解决方案，通过“新智能”与“云架构”助力金融机构实现云智进化。

“金融大模型在风控领域的应用可以帮助实现知识迁移，提升建模的效率与质量。通过大模型，建模时间从传统的2周缩短到2天；上线周期从7天缩短到小时级。”胡利明认为，通过云架构和新智能等技术的应用，金融机构不仅能够提升自身的运营效率和服务质量，还能更好地服务实体经济，推动整个行业的高质量发展。

为产业升级提供有力支持

作为数字经济的重要驱动力，产业数字金融将人工智能、大数据等技术融入金融服务，不仅提升了效率与精准度，还为产业升级和新质生产力培育提供了有力支持。

中国人民银行原副行长李东荣表示，现代数字技术的兴起及其在各行业的普及应用，使全球数字化转型成为大势所趋。我国早已明确数据作为生产要素的战略地位，并出台了一系列法规政策，为数据挖掘、价值发现和交易管理营造了良好的生态环境。

谈及产业数字金融在推动产业数字化和数字产业化转型中的核心作用，李东荣指出，通过数字化平台，可以实现生产、销售、采购和财务系统与金融机构系统的对接，整合物流、信息流、资金流和商品流，形成可使用、可交易的数字资产。同时，产业数字金融为企业提供数字化能力，弥补其自身不足，实现优势互补。在数字产业化建设方面，产业数字金融通过数字技术将无形资产转化为可量化的价值资产，使金融机构更放心地支持企业创新。

李东荣还强调，产业数字金融不仅体现金融服务实体经济的本质，更是深化金融供给侧改革的重要举措。产业数字金融能够打破传统对公业务中的单企低效模式，转而为整个生态提供服务，通过数字信用、数字担保等新型风控手段，有效缓解中小微企业的融资难、融资贵问题。

“新质生产力以全要素生产力大幅提升为核心标志，而产业数字金融则是其加速器。”李东荣进一步表示，产业数字金融可以通过科技赋能实现新兴产业的孵化，通过数字赋能助力传统产业转型升级，通过数字信用推动产业链信用建设。

李东荣针对产业数字金融的发展提出了三点建议：一是先行先试，因地制宜，选择条件成熟的地区开展改革试点；二是与科技金融并行不悖，实现科技产业金融的良性循环；三是把握好科技赋能与风险防控的关系，确保在支持产业科技发展的同时做好风险防控。