今年年初,在AIGC剛剛開始爆火的時候,我們曾經(jīng)采訪過一位AI領(lǐng)域的專家。當(dāng)我們提問哪個行業(yè)將率先落地大模型時,他毫不猶豫地說道:“金融?!?/p>
金融行業(yè)場景多、數(shù)據(jù)多、知識多,這樣的“三多”特點讓其成為AI大模型發(fā)揮價值的天選。與此同時,金融場景專業(yè)度高,業(yè)務(wù)復(fù)雜,在風(fēng)控、安全、效率等方面有著嚴(yán)格的要求,初出茅廬的大模型,短期內(nèi)融入金融行業(yè)并不容易。
金融與大模型的距離,理論上很近,實踐中很遠。如何跨越大模型規(guī)模商用的鴻溝?在華為眼中,答案在于,需要完成一場懂技術(shù)、懂行業(yè)的系統(tǒng)化工程建設(shè)。
9月20日,華為全聯(lián)接大會2023第一天,以“智領(lǐng)睿變,共建數(shù)智金融未來”為主題的金融峰會,吸引了來自全球超過700多位金融行業(yè)客戶與伙伴,他們共同探討了如何擁抱大模型機遇,如何加速金融行業(yè)數(shù)字化、智能化升級。
華為數(shù)字金融軍團CEO曹沖表示,Transformer的成熟應(yīng)用,讓我們迎來了大模型時代,也讓AI來到了新拐點。AI生產(chǎn)力將會無處不在,重塑整個數(shù)字金融行業(yè)。面向未來,金融機構(gòu)應(yīng)用大模型的能力,將成為關(guān)鍵生產(chǎn)力。
金融大模型,并不是把大模型交給金融機構(gòu)就可以,而是需要站在金融行業(yè)的立場上,逐層從基礎(chǔ)設(shè)施、模型算法,向場景化應(yīng)用、軟件開發(fā)修筑起一座大廈。
這項系統(tǒng)化工程,就是金融與大模型相遇時所需的答案。
金融大模型,不是空中樓閣
可以這么說,大模型為金融行業(yè)帶來的價值,將不亞于移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)與成熟。
在銀行前臺,大模型可以作為智能客服,提升網(wǎng)點業(yè)務(wù)人員工作效率;在銀行業(yè)務(wù)中臺,大模型的分析能力可以作為投研投顧,提升信貸準(zhǔn)確性;在業(yè)務(wù)后臺,大模型可以提升風(fēng)控能力,降低投資風(fēng)險。大模型近乎可以貫穿金融業(yè)的全流程、全任務(wù),從而通過各個端點生產(chǎn)力的釋放,實現(xiàn)重塑金融行業(yè)的生產(chǎn)關(guān)系。
以某國際銀行為例,規(guī)?;瘧?yīng)用生成式AI釋放顯著的降本增效收益,在技術(shù)部署的第一年就能夠?qū)崿F(xiàn)1.5億美元的降本。觀察這家銀行使用AI大模型的情況,會發(fā)現(xiàn)大模型在市場銷售、精準(zhǔn)獲客、風(fēng)控、信貸等多方面都發(fā)揮出巨大價值。
大模型對于金融業(yè)如此重要,但有一個問題需要注意:大模型不是空中樓閣。金融機構(gòu)并不能無縫應(yīng)用通用大模型技術(shù)。
金融機構(gòu)間的數(shù)字化能力參差不齊,對大模型的需求各不相同,加上金融行業(yè)普遍對數(shù)字化效率、安全、風(fēng)控等方面有著苛刻的要求。因此在接納大模型前,金融行業(yè)還面對一系列挑戰(zhàn),比如說:
1.大模型與行業(yè)的適配度低,多通用知識,少專業(yè)技能,而金融業(yè)又高度依賴專業(yè)技能與術(shù)語體系,因此通用大模型能力有限。
2.目前大模型處在初始階段,金融用戶往往缺乏場景作為牽引,容易陷入引進大模型卻不會用、不好用的境地。
3.大模型需要海量的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)清洗等工作,而金融業(yè)數(shù)據(jù)量龐大,數(shù)據(jù)管理難度大,因此帶來了數(shù)據(jù)負擔(dān)加重,應(yīng)用開發(fā)難度增大的問題。
4.大模型的數(shù)據(jù)參數(shù)與模型規(guī)模,考驗著用戶的存、算、網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施?;A(chǔ)設(shè)施不適配,將無法發(fā)揮出大模型應(yīng)用的效果。
這樣來看,金融業(yè)對大模型的需求既包含模型本身,更涉及模型之外。為了讓大模型發(fā)揮出應(yīng)用的效果,金融用戶需要對基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)進行升級,需要對各個場景進行設(shè)計和改善。
因此,金融大模型并不是簡單的模型精調(diào),而必須是一個面向金融智能化長期發(fā)展的整體性工程。
華為在全聯(lián)接大會2023上,給出了答案。
下鋪基礎(chǔ)設(shè)施,上設(shè)場景,中通行業(yè):“頂天立地”的金融大模型
金融大模型的系統(tǒng)性建設(shè),應(yīng)該是什么樣的?
我們打個比方,大模型是一個房間,但這個房間不能單獨存在,它需要上有屋頂,下有地基,中有門窗。對于金融大模型來說,地基就是要有與其適配的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),屋頂就是要有場景化方案作為應(yīng)用牽引,中間的門窗就是要通向行業(yè),打通大模型通用性與金融行業(yè)專業(yè)性之間的界限。
扎扎實實打好基礎(chǔ)設(shè)施的地基,鋪設(shè)好金融智能化場景的屋頂,開好大模型與金融業(yè)特性間的門窗,從而讓金融大模型“頂天立地”——這就是華為推進大模型走入金融行業(yè)的系統(tǒng)和建設(shè)方案。
今年6月,華為發(fā)布了面向金融行業(yè)的“小蠻腰”解決方案。面對洶涌而來的金融大模型需求,華為對“小蠻腰”進行全面的智能升級,專注大模型在金融行業(yè)的落地,全面開啟AIGC在金融場景的加速,其中具體包括:
1.以高效互聯(lián)的AI算力,構(gòu)建大模型智能底座,升級智簡韌性的基礎(chǔ)設(shè)施。
2.將大模型融入經(jīng)營決策與應(yīng)用現(xiàn)代化,增強智慧業(yè)務(wù)引擎。
3.通過大模型全面升級客戶聯(lián)接,打造智能交互。
4.在產(chǎn)業(yè)金融等場景側(cè),以大模型配合端云協(xié)同,構(gòu)建無處不智的金融服務(wù)。
在這樣的解決方案升級牽引下,華為打造了金融大模型三層解決方案,其中首次發(fā)布3大類10個應(yīng)用場景、盤古金融大模型和大模型智能底座,系統(tǒng)性建設(shè)了一座金融智能化的大廈。
其中,在相當(dāng)于房屋地基的基礎(chǔ)設(shè)施層,華為整合了ICT軟硬件產(chǎn)品組合優(yōu)勢,構(gòu)建“算網(wǎng)存云”協(xié)同的智能底座方案,從高性能集群訓(xùn)練、高可靠模型保護、高效綠色節(jié)能三個方面,為大模型提供澎湃算力。通過高速集群互聯(lián)架構(gòu),將token處理時延降低至100ms以內(nèi);通過計算與存儲協(xié)同,將訓(xùn)練中斷時間從天縮短到分鐘級,實現(xiàn)月級穩(wěn)定訓(xùn)練;通過全液冷集群和多租戶資源共享,將網(wǎng)絡(luò)能效比從0.1提升到0.5 PFLOPS/KW。
在能夠?qū)Υ竽P桶l(fā)展起到引導(dǎo)、推進作用的場景應(yīng)用層,華為圍繞創(chuàng)新生產(chǎn)力,首次推出AI for Data、AI for Business、AI for IT三大類10個應(yīng)用場景。其中包括智能客服、信貸報告生成、智能數(shù)據(jù)分析、智能編程助手等,并且提供模型微調(diào)、數(shù)據(jù)工程、應(yīng)用開發(fā)、安全工程等系列工程化套件,聯(lián)合數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型調(diào)優(yōu)、應(yīng)用開發(fā)等伙伴,構(gòu)建豐富的大模型生態(tài)體系。目前,這10個應(yīng)用場景都已經(jīng)和頭部金融機構(gòu)實現(xiàn)了合作落地。
在最受外界期待的模型層,華為帶來了與金融行業(yè)需求與特性真正打通的盤古金融大模型。華為在7月7日發(fā)布了盤古系列大模型,從L0自主構(gòu)建基礎(chǔ)大模型,沉淀100多種模型能力,比如NLP重點投入思維鏈、長序列等基礎(chǔ)能力,在同樣的數(shù)據(jù)澆灌下,能訓(xùn)練出更“聰明”的模型。
從基礎(chǔ)大模型,走向金融大模型,還需要專業(yè)知識和行業(yè)規(guī)則的澆灌。華為在盤古大模型基礎(chǔ)上,加強了金融知識、技能,打造盤古金融大模型。在金融知識方面,注入五大類金融數(shù)據(jù)、千億級金融Tokens;在金融技能方面,與客戶和伙伴共創(chuàng),構(gòu)建了數(shù)千個細分應(yīng)用場景模板;融合100多個行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范的知識庫,讓大模型更專業(yè);在安全方面,構(gòu)建了數(shù)據(jù)安全、模型安全、內(nèi)容安全等全流程的合規(guī)能力,支撐模型的可信。
下有先進的以存、算、網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施為支撐,上有場景應(yīng)用為導(dǎo)向,中間有深度理解金融行業(yè)專業(yè)性的大模型。這樣的體系化工程與全棧能力,正是華為在金融大模型賽道上的核心優(yōu)勢。這也是為什么中國Top20銀行中,已有1/2選擇了華為的AI軟硬件平臺。
很多金融機構(gòu)都在探索大模型的使用,華為通過自身的技術(shù)能力和積極的生態(tài)合作,努力去解決一個個問題,讓金融機構(gòu)面對大模型實現(xiàn)會用、好用、有用。
全面升級分布式3.0,發(fā)布金融PaaS能力
大模型是金融智能化的基礎(chǔ),而想讓大模型充分發(fā)揮價值,必須將其與應(yīng)用現(xiàn)代化緊密結(jié)合。未來,大模型將帶來多樣化、高效率的業(yè)務(wù)創(chuàng)新可能。這種情況下幫助軟件敏捷開發(fā)、業(yè)務(wù)快速迭代,以及縮小爆炸半徑,確保數(shù)字系統(tǒng)高性能、高可用的現(xiàn)代化應(yīng)用能力,將成為金融機構(gòu)的核心競爭力。
為此,華為希望將自身積累的軟件開發(fā)與PaaS能力貢獻給金融客戶,幫助金融行業(yè)完成面向未來的現(xiàn)代化應(yīng)用成長。在今年6月,華為金融軍團提出了“平臺+服務(wù)”模式是金融走向商業(yè)敏捷的關(guān)鍵,應(yīng)用現(xiàn)代化是必經(jīng)之路。為了滿足金融應(yīng)用現(xiàn)代化與大模型發(fā)展的正向循環(huán),華為金融軍團進一步提出了“平臺+服務(wù)+AI”模式。
推動包括金融核心系統(tǒng)在內(nèi)的全面應(yīng)用現(xiàn)代化,在應(yīng)用韌性、架構(gòu)、開發(fā)、交付、運維落地方面進行5維升級,為金融行業(yè)提供可用、好用的智能+PaaS能力。在HC2023期間,華為全面升級了分布式核心解決方案3.0,發(fā)布金融級PaaS能力,其能夠以V模型驅(qū)動的服務(wù)化架構(gòu)設(shè)計,高低代碼結(jié)合的智能開發(fā)、單元化運行、智能化運維、Serverless化部署,幫助客戶通過核心升級,構(gòu)筑業(yè)務(wù)價值。
在運行態(tài),華為結(jié)合產(chǎn)業(yè)實踐打造全棧單元化、混沌工程,支持金融客戶構(gòu)建5個9的高可用?;谌A為消費者云3億用戶多年沉淀的中間件,分布式事務(wù)處理支撐萬級TPS。
在開發(fā)態(tài),憑借華為30年的研發(fā)管理經(jīng)驗,打造出CodeArts軟開流水線,工程構(gòu)建效率10倍提升。通過盤古大模型構(gòu)建CodeArts Snap代碼助手,研發(fā)效能提升30%以上。
金融大模型的成功,需要系統(tǒng)化的成功
總結(jié)華為在金融大模型領(lǐng)域的獨特價值,會發(fā)現(xiàn)華為一如既往,成為了技術(shù)世界與產(chǎn)業(yè)世界的聯(lián)接器,基礎(chǔ)設(shè)施與行業(yè)應(yīng)用之間的架橋人。
華為并不僅僅關(guān)注將一個大模型送到金融客戶手中,并且還關(guān)注金融客戶的長期智能化發(fā)展目標(biāo),考慮如何將大模型真正融入到金融業(yè)智能化的整體藍圖中。
金融大模型的成功,需要的是系統(tǒng)化的成功。秉持這樣的思路,華為帶給金融客戶的價值顯得更加長遠,也更加體現(xiàn)出站在金融行業(yè)思考金融問題的產(chǎn)業(yè)厚度。
這樣的差異化,也體現(xiàn)在全聯(lián)接大會2023期間的一系列動作上。比如大會期間,華為發(fā)布了《邁向智能世界》系列白皮書,涵蓋10大產(chǎn)業(yè)和行業(yè)篇章。針對智能化時代金融行業(yè)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),以“智領(lǐng)睿變,共建數(shù)智金融未來”為主題,華為提出了對未來金融數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級的趨勢和展望。不難看出,華為關(guān)注的不僅是此刻火熱的金融加大模型話題,更有面向未來的智能金融之路。
同時,在華為全聯(lián)接大會2023期間,華為還攜手北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、銀行客戶及合作伙伴共同發(fā)布了《區(qū)域銀行數(shù)據(jù)能力體系建設(shè)白皮書》。期間,分析了數(shù)字化發(fā)展相對滯后的區(qū)域銀行如何升級能力,順應(yīng)智能浪潮。從中可見,華為考慮著金融行業(yè)的整體性與實在性,而不是僅僅著眼于短期利益和頭部客戶。
在基礎(chǔ)設(shè)施支持、金融大模型賦能、應(yīng)用現(xiàn)代化升級等能力構(gòu)成的系統(tǒng)性方案下,華為正幫助金融大模型由設(shè)想變成現(xiàn)實。截至目前,華為在全球已經(jīng)服務(wù)了3300家金融客戶,在全球Top100的銀行中,有53家選擇與華為合作。
或許可以說,金融機構(gòu)選擇華為,就是選擇了大模型的系統(tǒng)化工程,選擇了一條風(fēng)物長宜放眼量的未來之路。
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