大模型在金融業落地:從戰略到實踐的理性回歸

ChatGPT問世後,金融業迅速掀起一股大模型熱潮。從最初的焦慮到現在的理性回歸,金融機構對大模型的認知和應用正在逐步深化。

年初時,不少金融機構急於跟進,紛紛組建團隊探索大模型應用。隨着時間推移,大家開始意識到落地的困難,態度變得更加理性。目前,多家銀行已在半年報中明確提出正在探索大模型應用,並從戰略層面進行規劃。

金融機構對大模型的理解有了明顯提升。從最初單純希望自建模型,轉變爲更關注應用價值。大型機構傾向於引入基礎大模型自建企業大模型,中小機構則更多選擇直接使用各類大模型服務。

在落地過程中,算力和數據是兩大關鍵因素。部分大型機構選擇自建算力,中小機構則多採用混合部署方式。同時,越來越多機構開始加強數據治理,構建數據中臺。

在應用場景上,金融機構普遍採取"先內後外"策略,優先在內部場景試點。目前代碼助手、智慧辦公等非核心場景已有較多落地案例。業內預計年底前將出現一批核心業務場景的大模型應用項目。

從頂層設計看,不少機構正在基於大模型重構整個智能化體系,搭建包含基礎設施、模型、服務、應用等多個層級的框架。這種框架普遍採用大模型作爲中樞,同時保留傳統小模型,並使用多模型策略。

大模型的應用也給金融業帶來人才挑戰。一方面部分崗位面臨被替代,另一方面大模型相關人才嚴重短缺。金融機構正在通過校招、培訓等方式培養人才,人員結構也將隨之調整。

總的來看,金融業對大模型的應用正從最初的盲目追捧回歸理性,開始深入思考如何將大模型與業務緊密結合,實現真正的價值創造。這個過程仍面臨諸多挑戰,需要金融機構、科技公司等各方共同努力。