金融大模型-金融模型设计-金融模型是什么意思

aizixun8

人工智能技术飞速发展，大模型成为全球关注焦点。在金融领域，大模型发展迅猛增长，短短两年，从百亿级别参数成长到千亿级别参数，引发高度关注。

金融业拥有大规模且高质量的数据资源，同时具备多维度、多元化的应用场景，所以一直以来都被当作大模型应用的最优行业之一。中国移动上海产业研究院发布的报告表明，在金融领域，AI 大模型的渗透率已经突破了 50%，并且这一数据在各个行业里是处于首位的。2023 年，国内参数在 10 亿规模之上的大模型数量达到了“破百”的程度，具体数量为 116 个。在这些大模型中，金融行业的大模型有 18 个。

然而，有不少人产生了疑问：金融大模型是否需要去追求那种极致的大规模，是否要以“大”为优呢？倘若当下的大模型已经可以胜任当前的任务，那么未来是否还需要持续投入大量资金去研发规模更大的模型呢？

多数中小金融机构当下最紧迫的是考量平衡大模型的投入产出比。许多金融机构宣传大模型能降本增效，但要达到理想效果，需达到一定程度的规模化应用。如果没有足够的规模化应用来实现收益，那么资金投入到大模型上很快就会力不从心，中小金融机构也就没有进一步扩大模型参数规模的动力了。在这样的情形下，“小而精”的金融大模型对于中小金融机构而言是更为合理的选择。将垂直领域的相关数据“喂”给 AI，能让 AI 实现“术业有专攻”，这样中小金融机构就可以节省出资金，从而更加灵活地应对金融市场的变化。

很多大型金融机构目前仍有很强的驱动力去进一步扩大大模型的使用。大模型规模的扩大确实能带来一些明显的优势。随着参数规模和数据规模显著增长，千亿级大模型展现出更强的通用性与全面性，能够在更多元的金融业务场景中完成任务。金融业对精准性和时效性的要求极高。行业特点促使很多大型金融机构持续提升大模型的参数规模，目的是应对金融市场的瞬息万变。另外，一些大型金融机构基于同行竞争的考量，把扩大模型参数规模当作提升品牌影响力的重要行动，以此来展现自身的金融科技实力，从而在市场竞争中更易脱颖而出。

总体而言，金融大模型的研发与应用要依据各家金融机构的实际状况，根据自身能力去做，不能盲目跟从潮流，不能只想着追求参数规模的增大。在实际运用时，模型如果过于庞大，可能就没办法在有限的计算设备上进行部署和训练，这样就会对其在金融应用场景中的作用发挥产生限制。此外，在 AI 快速迭代的进程中。如果一味地追求参数的规模。那么就有可能会导致不必要的成本投入以及资源的浪费。

从行业长远发展角度来看，大小模型进行有机搭配以及协同作业，有望在金融领域未来一段时间内成为常态。大模型可以与小模型相互补充，一起发挥各自的长处。在处理大量广泛的数据以及应对复杂任务时，可选用更具优势的大模型；而在像合规等这种精细化的特定领域，应选用更具针对性的小模型。大模型为金融领域带来精准服务，推动整个行业迈进。