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9月8日下午，螞蟻集團(tuán)在外灘大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)正式發(fā)布了金融大模型。螞蟻集團(tuán)表示，該大模型聚焦真實(shí)的金融場(chǎng)景需求，在“研判觀點(diǎn)提取”“金融意圖理解”“金融事件推理”等領(lǐng)域達(dá)到了行業(yè)專家水平。

同時(shí)，螞蟻集團(tuán)還發(fā)布了基于金融大模型能力的兩款產(chǎn)品：智能金融助理“支小寶2.0”，服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”。其中， “支小寶2.0”已內(nèi)測(cè)近半年，將在完成相關(guān)備案工作后上線，而“支小助”正在與螞蟻平臺(tái)合作機(jī)構(gòu)內(nèi)測(cè)共建。

螞蟻集團(tuán)副總裁、金融大模型負(fù)責(zé)人王曉航表示，基于金融場(chǎng)景中的大量實(shí)踐，螞蟻金融大模型形成了“大模型+知識(shí)+服務(wù)”驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)。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(gè)關(guān)鍵職能，都值得用大模型技術(shù)重做一次。”

過去幾個(gè)月，國(guó)內(nèi)各企業(yè)的大模型不斷推出，螞蟻金融大模型來得并不算早。不過，螞蟻集團(tuán)首席技術(shù)官、平臺(tái)技術(shù)事業(yè)群總裁何征宇透露，早在去年9月內(nèi)部的一個(gè)戰(zhàn)略性會(huì)議上，團(tuán)隊(duì)就確定了AI必須圍繞大模型來做。比起單純講技術(shù)的先進(jìn)性而缺乏產(chǎn)業(yè)上的應(yīng)用場(chǎng)景，團(tuán)隊(duì)更認(rèn)為大模型必須要和產(chǎn)業(yè)落地。

據(jù)介紹，螞蟻金融大模型在萬億量級(jí)Token的通用語料基礎(chǔ)上，注入千億量級(jí)Token金融知識(shí)，并從300+真實(shí)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中提取了共60萬+高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)，形成了金融專屬任務(wù)性能優(yōu)化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。螞蟻相關(guān)負(fù)責(zé)人透露，8月底，螞蟻金融大模型已通過證券從業(yè)資格、保險(xiǎn)從業(yè)資格、執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格、執(zhí)業(yè)藥師資格等專業(yè)試題測(cè)試。

除了知識(shí)力方面的優(yōu)勢(shì)，螞蟻也對(duì)其金融大模型解決問題的能力進(jìn)行了檢驗(yàn)。螞蟻從真實(shí)金融場(chǎng)景定義了金融AI任務(wù)評(píng)測(cè)集“ Fin-Eval”，分“認(rèn)知、生成、專業(yè)知識(shí)、專業(yè)邏輯、合規(guī)性”五大維度28類金融專屬任務(wù)，是代表真實(shí)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景需求的金融智能領(lǐng)域評(píng)測(cè)集，在本次外灘大會(huì)上，螞蟻集團(tuán)也宣布正式對(duì)外開放Fin-Eval。

談及螞蟻金融大模型的未來商業(yè)模式，何征宇表示，他注意到了市場(chǎng)上例如妙鴨相機(jī)等AIGC產(chǎn)品的商業(yè)化嘗試，包括word等用軟件方式去交付的產(chǎn)品，都可能為大模型商業(yè)化提供借鑒。他認(rèn)為大模型本身也是一種軟件，可以幫助人提高生產(chǎn)力，是一種新的軟件范式，未來，他也期待著行業(yè)探索出更多全新的商業(yè)化模式。

不過，在看向商業(yè)化之前，何征宇認(rèn)為大模型需要首先解決準(zhǔn)確性的問題。尤其在金融領(lǐng)域，金融服務(wù)對(duì)錯(cuò)誤的容忍度很低，金融大模型要確保領(lǐng)域知識(shí)和專業(yè)邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性，才能真正落地帶來產(chǎn)業(yè)價(jià)值。王曉航表示，針對(duì)內(nèi)容生成的安全可控問題，螞蟻金融大模型采用意圖識(shí)別與事實(shí)性校驗(yàn)相結(jié)合的方式，有效提升了生成內(nèi)容的合規(guī)性、安全性和真實(shí)性。而行業(yè)對(duì)大模型的“幻覺”還沒有很好的辦法，需要有一個(gè)不斷精細(xì)化的過程。

螞蟻集團(tuán)表示，未來將持續(xù)探索和精進(jìn)大模型的五大能力方向。一是建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系；二是攻堅(jiān)基礎(chǔ)大模型算法，以及高效綠色工程能力，提升模型邏輯推理等能力；三是從通用語言大模型到通用多模態(tài)大模型，從一般通識(shí)走向全面專業(yè)；四是建設(shè)高效的大模型評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)測(cè)體系，加快大模型迭代速度；五是建設(shè)大模型安全能力，保障大模型健康可持續(xù)發(fā)展。

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