11月11日下午,2023金融街論壇年會“金融科技創新與合規安全”平行論壇在北京舉辦。度小滿CTO許冬亮與眾多嘉賓對以大模型技術為代表的金融科技創新及合規等問題展開深入交流。

“大模型高度依賴數據、算力和人才，只有極少的企業能夠從頭到尾地完成產業級研發，尤其是在金融領域，更需要多方共建生態“，許冬亮表示。

“一方面，金融領域的數據分散在各個金融機構，通用大模型缺少金融數據進行訓練，金融專業知識不足;另外一方面，如果從底層開始訓練大模型，所需要投入的算力成本非常高，比如千億級別的通用大模型，訓練一次需要付出幾千萬的成本”，許冬亮解釋道，“因此，金融大模型的產業應用需要場景應用方(金融機構)、模型提供方、訓練工具提供方等多方共建，共同參與”。

行業內不同角色的分工協作，才能推動大模型的產業應用。2023年10月，中國工程院院士鄔賀銓在百度世界大會上表示：“度小滿軒轅大模型通過大規模融合高質量的金融專業預訓練和指令數據，并且針對金融行業進行能力優化，保持通用能力的同時，提高了金融的專業能力“。他認為在“軒轅”大模型的底層模型上，金融企業可以在上面繼續做自己的開發和私有化部署。

今年5月，度小滿發布了國內首個開源金融大模型“軒轅”。9月，度小滿“軒轅-70B”金融大模型在C-Eval和CMMLU兩大權威榜單上位列所有開源模型第一，并通過了注冊會計師考試、銀行/證券/保險/基金/期貨從業資格、理財規劃師、經濟師等金融領域權威考試。

從基礎模型到落地應用，為行業創造價值，許冬亮認為，金融機構還需要處理好五大關鍵問題：一是基礎模型應該怎么選;二是金融機構自身的業務數據怎么融到大模型中;第三是如何控制幻覺問題等模型缺陷問題;四是未來每個機構都會部署大模型的情況下，機構如何構建競爭壁壘。最后是模型的安全合規的如何保障。

目前，大模型技術已經應用在度小滿各個業務場景，從營銷、客服、風控、辦公再到研發，已經初見成效。在代碼助手方面，用大模型輔助生成的代碼，采納率能夠達到42%，幫助公司整體研發效率提升了20%;在客服領域，大模型推動服務效率提升了25%。在智能辦公領域，大模型目前的意圖識別準確率已達到97%。

隨著大模型技術在越來越多金融機構落地應用，如何防范大模型的潛在合規風險也備受關注。“金融是強監管行業，安全合規是大模型落地的前提條件和重要保障。金融大模型安全合規既需要監管政策的約束，更需要大模型企業自身的主動作為”，許冬亮認為，“大模型需要學習人類的價值觀，保護好用戶的個人權益，確保輸出結果可信可控”。

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