“實(shí)現(xiàn)智能體大規(guī)模使用的關(guān)鍵在于四個(gè)方面：一是速度足夠快；二是準(zhǔn)確率足夠高；三是能有效抑制幻覺(jué)；四是能靈活擴(kuò)展到更廣泛的場(chǎng)景�！�1月11日，在新金融聯(lián)盟舉辦的“AI提升金融服務(wù)效能的場(chǎng)景創(chuàng)新與趨勢(shì)展望”內(nèi)部研討會(huì)上，百融云創(chuàng)董事長(zhǎng)張韶峰表示。
工商銀行首席技術(shù)官呂仲濤，興業(yè)銀行首席信息官、科技管理部總經(jīng)理唐家才，上海銀行副行長(zhǎng)、首席信息官胡德斌，民生銀行數(shù)據(jù)管理部總經(jīng)理沈志勇也做了主題發(fā)言。國(guó)家金融監(jiān)督管理總局相關(guān)負(fù)責(zé)人參加了交流。
會(huì)議由新金融聯(lián)盟秘書(shū)長(zhǎng)吳雨珊主持，中國(guó)金融四十人論壇提供學(xué)術(shù)支持。來(lái)自商業(yè)銀行、金融科技公司的170余位代表通過(guò)線上線下參會(huì)。以下為張韶峰發(fā)言全文。
智能體AI引領(lǐng)金融業(yè)新一輪變革
文| 張韶峰
百融云創(chuàng)董事長(zhǎng) 張韶峰
計(jì)算機(jī)從交互角度經(jīng)歷了幾次革命：第一次是CUI，人們依靠輸入指令與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互；之后是GUI，如微軟、蘋(píng)果的觸摸屏技術(shù)；現(xiàn)在是LUI，即對(duì)話式交互。
智能體AI是同時(shí)刺激供需兩側(cè)的技術(shù)革命
大模型能夠模擬很多行業(yè)的專家，基本在每個(gè)領(lǐng)域，AI都能達(dá)到專家水平的85%。雖然比不上人類(lèi)的頂級(jí)專家，但它可以復(fù)制十萬(wàn)個(gè)、百萬(wàn)個(gè)、千萬(wàn)個(gè)，這極大提升了供給。有些行業(yè)并非受限于需求，而是受限于供給，比如教育、醫(yī)療、金融等行業(yè)。
每一次交互變革都能極大刺激需求。自然語(yǔ)言交互是人類(lèi)最自然的交互方式。喬布斯觀察小孩，發(fā)現(xiàn)小孩不會(huì)說(shuō)話時(shí)就靠手勢(shì)交流，于是聯(lián)想到點(diǎn)擊操作，由此發(fā)明了Iphone。智能體AI就是自然語(yǔ)言交互，這對(duì)于金融行業(yè)極其重要。金融領(lǐng)域?qū)I(yè)度相對(duì)較高，老百姓有時(shí)無(wú)法輸出最專業(yè)的表達(dá)，比如去銀行辦理業(yè)務(wù)，他們有時(shí)不知道如何表達(dá)，柜員也難以理解，導(dǎo)致效率低下。而解決這個(gè)問(wèn)題的最佳方法就是使用通俗易懂的“大白話”。多個(gè)智能體可以讓供給側(cè)的多個(gè)專家共享一個(gè)“大腦”、一份“記憶”，這極大地刺激了需求。
我們觀察并將現(xiàn)有AI生態(tài)分為五層。第一層是通用大模型和通用算力，當(dāng)前大部分金融機(jī)構(gòu)處于這一AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段。向上一層，是為各個(gè)行業(yè)、領(lǐng)域、場(chǎng)景做優(yōu)化，打造專屬芯片、專屬模型，國(guó)有行及少數(shù)領(lǐng)先銀行處于這個(gè)層面。第三層是構(gòu)建工作流和智能體的構(gòu)建層，這相當(dāng)于智能體的構(gòu)建工廠，能生產(chǎn)出很多機(jī)器人，極少數(shù)金融機(jī)構(gòu)處于這個(gè)層面。智能體工廠往上，就是真正的智能體，一般都是垂直面向行業(yè)、領(lǐng)域、場(chǎng)景。最后一層，就是大量使用智能體，但不完全依賴智能體的AI Native的應(yīng)用層。
目前，AI及大模型要在金融行業(yè)落地，主要面臨三方面挑戰(zhàn)。
第一，場(chǎng)景挖掘較難，需要找到更多大模型能直接發(fā)揮價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景。
第二，大模型可能會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)，如何規(guī)制它、抑制幻覺(jué)是個(gè)問(wèn)題。
第三，大模型通常參數(shù)較大，最小幾十億，導(dǎo)致響應(yīng)速度較慢。參數(shù)大還使得運(yùn)營(yíng)成本高，因?yàn)槊恳淮瓮评矶加谐杀�，且與參數(shù)的平方成正比。這也導(dǎo)致大模型直接服務(wù)客戶的應(yīng)用太少。但在任何一個(gè)行業(yè)，將內(nèi)部效率的提升應(yīng)用在客戶層面，并產(chǎn)生收入，才是解決問(wèn)題的終極道理。
大模型的終極價(jià)值是直接面客
從AI的三要素——算力、算法、數(shù)據(jù)來(lái)看，美國(guó)的算力遙遙領(lǐng)先，百融云創(chuàng)幾乎測(cè)試過(guò)所有國(guó)產(chǎn)芯片，與美國(guó)相比仍有明顯差距；在算法上，中國(guó)落后的程度沒(méi)有算力那么大；在數(shù)據(jù)方面，中國(guó)原本一直遙遙領(lǐng)先，但近兩三年，由于一些原因，金融數(shù)據(jù)流動(dòng)速度變慢。
去年8月我們參加美國(guó)的論壇，有公司表示只要能減人，就一定會(huì)使用大模型，因?yàn)樗麄兊娜斯こ杀咎吡�。任何模型一定是在大�?guī)模使用后才能成熟，電力、汽車(chē)和計(jì)算機(jī)都是這樣。如果得不到大規(guī)模應(yīng)用，那么長(zhǎng)期來(lái)看，中國(guó)擅長(zhǎng)的應(yīng)用端是落后還是進(jìn)步，將打上一個(gè)問(wèn)號(hào)。
關(guān)于大模型能否面客。去年8月我們?nèi)ゼ~約交流時(shí)，美國(guó)銀行就在力推智能體。我體驗(yàn)了一下，當(dāng)時(shí)還沒(méi)那么成熟，解決不了問(wèn)題時(shí)就會(huì)轉(zhuǎn)人工，但銀行特別鼓勵(lì)客戶使用智能體。去年花旗銀行的三把手接受訪談時(shí)說(shuō)，所有的技術(shù)剛開(kāi)始都是用以提升內(nèi)部效率，但如果最終解決不了對(duì)客問(wèn)題，無(wú)法直接產(chǎn)生收入，那么這個(gè)技術(shù)的價(jià)值是有限的。
關(guān)于大模型是否需要審批。例如，地方網(wǎng)信辦要求金融行業(yè)大模型需取得金融監(jiān)管總局的審批，但金融監(jiān)管總局又沒(méi)有這個(gè)職能。我們有2000家客戶來(lái)自零售電商等領(lǐng)域，與金融行業(yè)沒(méi)有關(guān)系，也不適合以金融行業(yè)模型來(lái)申報(bào)。但網(wǎng)信辦認(rèn)為我們的模型就是金融行業(yè)大模型，因?yàn)榇蟛糠质杖雭?lái)自金融行業(yè)。所以，當(dāng)前中美AI競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)下，面對(duì)美國(guó)的遏制，如何監(jiān)管大模型是中國(guó)需要思考的問(wèn)題。人工智能一定要在應(yīng)用中迭代，讓社會(huì)、企業(yè)、個(gè)人逐步適應(yīng)；一定要鼓勵(lì)發(fā)展，在實(shí)踐中不斷改進(jìn)，不完美之處規(guī)制好即可。
我們認(rèn)為智能體一定要真正促進(jìn)金融交易，2017年我們開(kāi)始做語(yǔ)音交互智能體，2023年產(chǎn)生了550億金融資產(chǎn)交易。2024年大概能產(chǎn)生800億金融資產(chǎn)交易，每天有8500萬(wàn)條真實(shí)的對(duì)客對(duì)話。
智能體如何訓(xùn)練“專業(yè)力”和“擬人度”？
我們認(rèn)為，大模型和智能體是否專業(yè)體現(xiàn)在兩個(gè)方面。第一，能否真正替代人或部分替代人，可否達(dá)到85分的水平。第二，能否高度擬人。
我們專門(mén)訓(xùn)練大模型進(jìn)行大量金融行業(yè)考試。在CFA（國(guó)際特許金融分析師）考試中，我們的大模型比Open AI 的4o高了約5-6分，要知道，在這個(gè)領(lǐng)域即便超出2-3分都極其困難。在香港證券期貨從業(yè)考試中，我們的大模型得到95分，4o是85分，中國(guó)基金證券從業(yè)資格考試等其他考試也是如此。每一項(xiàng)考試我們都經(jīng)過(guò)專門(mén)訓(xùn)練，目的就是讓大模型能更好地服務(wù)客戶。
語(yǔ)音是人類(lèi)最自然的交互方式，因此我們十分重視語(yǔ)音大模型能否模擬人類(lèi)。如果AI對(duì)客時(shí)響應(yīng)緩慢，用戶體驗(yàn)會(huì)很差。要解決這個(gè)問(wèn)題，就要提到我們的多模態(tài)大模型。人類(lèi)聽(tīng)到聲音不會(huì)轉(zhuǎn)成文本再去識(shí)別，而是直接處理多模態(tài)信息。那么，模型能否直接處理多模態(tài)信息？事實(shí)上，不僅可以，而且我們現(xiàn)在能做到40毫秒快速響應(yīng)，同樣不會(huì)將接收的語(yǔ)音信息先轉(zhuǎn)成文本，而響應(yīng)方式既可以是文本，也可以是語(yǔ)音。
另外，智能體是真人在數(shù)字世界里的鏡像，真人能做什么，它就能做什么。未來(lái)，利用智能體解決復(fù)雜問(wèn)題尤其重要，我們?cè)谶@個(gè)方面已有所實(shí)踐。在真人面客場(chǎng)景，當(dāng)客戶找商家處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，若客服接線后無(wú)法完全解決，就需要轉(zhuǎn)接第二個(gè)甚至第三個(gè)客服。而智能體就不存在多次轉(zhuǎn)接的問(wèn)題，遇到復(fù)雜問(wèn)題，多個(gè)智能體可協(xié)作解決，它們共享一個(gè)“大腦”，共享一份“記憶”。
我們認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)智能體大規(guī)模使用的關(guān)鍵在于四個(gè)方面：一是速度足夠快；二是準(zhǔn)確率足夠高；三是能有效抑制幻覺(jué)；四是能靈活擴(kuò)展到更廣泛的場(chǎng)景。
本文首發(fā)于微信公眾號(hào)：新金融聯(lián)盟NFA。文章內(nèi)容屬作者個(gè)人觀點(diǎn)，不代表和訊網(wǎng)立場(chǎng)。投資者據(jù)此操作，風(fēng)險(xiǎn)請(qǐng)自擔(dān)。
【免責(zé)聲明】本文僅代表作者本人觀點(diǎn)，與和訊網(wǎng)無(wú)關(guān)。和訊網(wǎng)站對(duì)文中陳述、觀點(diǎn)判斷保持中立，不對(duì)所包含內(nèi)容的準(zhǔn)確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請(qǐng)讀者僅作參考，并請(qǐng)自行承擔(dān)全部責(zé)任。郵箱：news_center@staff.hexun.com
最新評(píng)論