經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng) 胡群/文 12月24日，恒生電子董事長劉曙峰向經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng)表示：“金融大模型目前仍處于初級(jí)階段，中國企業(yè)級(jí)應(yīng)用的落地情況慢于預(yù)期。我非常期待2025年大模型在金融多個(gè)場(chǎng)景中會(huì)有長足的發(fā)展?！?/span>

近日，恒生研究院發(fā)布的《2024金融行業(yè)大模型應(yīng)用觀察》（下稱《觀察》）顯示，大模型在投研服務(wù)、運(yùn)營管理、投顧與客服、代碼開發(fā)等場(chǎng)景中的意圖識(shí)別、任務(wù)執(zhí)行能力已得到較為充分的驗(yàn)證，并已在一些頭部金融機(jī)構(gòu)中投入實(shí)際生產(chǎn)，發(fā)揮實(shí)質(zhì)性作用。

《觀察》同時(shí)認(rèn)為，由于金融行業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)復(fù)雜性、準(zhǔn)確性、可解釋性有著遠(yuǎn)高于一般應(yīng)用場(chǎng)景的要求，如投資過程的任何偏差都有可能給投資者帶來損失，金融機(jī)構(gòu)在處理客戶數(shù)據(jù)時(shí)必須確保足夠的精確度等原因，金融大模型仍未出現(xiàn)能夠徹底顛覆現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式、引領(lǐng)行業(yè)變革的“殺手級(jí)”人工智能原生應(yīng)用。

謹(jǐn)慎推進(jìn)

2024年11月，恒生研究院開展了市場(chǎng)調(diào)研，并結(jié)合當(dāng)前實(shí)施的項(xiàng)目情況進(jìn)行分析。結(jié)果顯示，2024年前三季度，我國公開披露的大模型項(xiàng)目中標(biāo)總額達(dá)到20.75億元，較2023年全年增長163%。其中，金融行業(yè)的大模型中標(biāo)項(xiàng)目數(shù)量為66個(gè)，項(xiàng)目金額達(dá)1億元，占比4.9%。2024年1月至11月，金融行業(yè)的大模型中標(biāo)項(xiàng)目數(shù)量增至103個(gè)，項(xiàng)目金額增至2億元。

上述調(diào)研顯示，在2024年前11個(gè)月的細(xì)分行業(yè)中，銀行業(yè)的大模型項(xiàng)目中標(biāo)金額為1.14億元，占比56.8%；證券業(yè)為0.39億元，占比19.2%；保險(xiǎn)業(yè)為0.13億元，占比6.6%。這三個(gè)行業(yè)的大模型中標(biāo)項(xiàng)目金額合計(jì)占比達(dá)到82.6%。

然而，不可忽視的是，與政務(wù)（4.84億元）、能源（3.10億元）和通訊（2.00億元）等行業(yè)相比，金融業(yè)的大模型中標(biāo)項(xiàng)目金額明顯落后。

為何會(huì)出現(xiàn)這種情況？

劉曙峰表示，金融領(lǐng)域企業(yè)級(jí)大模型的實(shí)際應(yīng)用步伐不及預(yù)期，進(jìn)展較為遲緩。從應(yīng)用情況來看，大模型在金融行業(yè)實(shí)際生產(chǎn)中的主要用途為內(nèi)部賦能。由于直接面向客戶的服務(wù)涉及合規(guī)性和其他潛在問題，如“一本正經(jīng)地胡說”所引發(fā)的問題，因此在推進(jìn)客戶服務(wù)方面持較為謹(jǐn)慎的態(tài)度。

劉曙峰表示，在內(nèi)部賦能方面，包括面向企業(yè)端（To B）的服務(wù)，大模型應(yīng)用的一個(gè)顯著特點(diǎn)是極低的入門門檻，由于自然語言對(duì)話無需額外學(xué)習(xí)，只要能夠進(jìn)行語言交流即可使用，這符合人類的自然行為習(xí)慣，因此使用門檻非常低。隨著能力的提升，學(xué)習(xí)成本亦非常低，甚至可能呈現(xiàn)負(fù)成本，因?yàn)橐坏╅_始使用，用戶便無需再花費(fèi)時(shí)間尋找功能按鈕和菜單，從而內(nèi)部賦能的效果會(huì)比較顯著。然而，對(duì)于大模型直接賦能客戶的服務(wù)，金融行業(yè)態(tài)度普遍較為謹(jǐn)慎。

《觀察》顯示，受合規(guī)要求嚴(yán)格、私有化部署及服務(wù)成本高昂、對(duì)業(yè)務(wù)準(zhǔn)確度要求高等因素制約，金融行業(yè)運(yùn)營大模型應(yīng)用場(chǎng)景仍處于探索階段，且投入產(chǎn)出不成正比。此外，這也與大模型能力和產(chǎn)品成熟度不夠，以及企業(yè)自身數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳有關(guān)。

基礎(chǔ)大模型崛起

當(dāng)前，金融領(lǐng)域的大模型應(yīng)用研發(fā)，主要有金融機(jī)構(gòu)自研團(tuán)隊(duì)為主、金融科技公司為主和基礎(chǔ)大模型供應(yīng)商為主三種模式。

《觀察》顯示，國有大行、頭部券商等機(jī)構(gòu)一般采用自研策略。金融機(jī)構(gòu)自研團(tuán)隊(duì)優(yōu)勢(shì)在于對(duì)業(yè)務(wù)理解深刻，貼近場(chǎng)景，且擁有大量的私有金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、專業(yè)知識(shí)等。自研的劣勢(shì)是：金融機(jī)構(gòu)在技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新的廣度、深度方面，可能不如科技公司，缺乏足夠的長期技術(shù)積累和同業(yè)經(jīng)驗(yàn)分享；金融機(jī)構(gòu)的資源投入有限，難以長期保持大規(guī)模的技術(shù)研發(fā)和資源投入；自研大模型適合淺層次的應(yīng)用場(chǎng)景，但在深層次和復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中，可能面臨技術(shù)和數(shù)據(jù)處理能力的瓶頸。

恒生電子、中關(guān)村科金等機(jī)構(gòu)在運(yùn)營、投研、投顧等特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景已推出大模型應(yīng)用解決方案，優(yōu)勢(shì)在于具備較高的治理能力，能將原有系統(tǒng)資源標(biāo)準(zhǔn)化為自然語言，有助于打磨和識(shí)別，并在特定金融領(lǐng)域有深厚的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。但與大型科技公司相比，垂直金融科技廠商在算力、數(shù)據(jù)資源和人才儲(chǔ)備方面相對(duì)不足，可能限制其在大規(guī)模技術(shù)開發(fā)（如基礎(chǔ)大模型）和應(yīng)用中的競(jìng)爭力。此外，金融科技公司還面臨來自金融機(jī)構(gòu)自研和科技大廠的雙重競(jìng)爭。

《觀察》稱，百度、智譜、科大訊飛等基礎(chǔ)大模型供應(yīng)商技術(shù)實(shí)力強(qiáng)，擁有充足的計(jì)算資源、數(shù)據(jù)和人才，能夠快速迭代和創(chuàng)新，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和應(yīng)用落地，但在金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景的理解上可能不如金融機(jī)構(gòu)和金融科技公司，在將技術(shù)應(yīng)用于具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，可能面臨整合適配的挑戰(zhàn)。

從恒生研究院的調(diào)研來看，不管是通用的基礎(chǔ)大模型，還是針對(duì)金融行業(yè)訓(xùn)練的行業(yè)大模型，大模型本身的能力已經(jīng)跨越了“好用”這個(gè)臨界點(diǎn)。大部分金融機(jī)構(gòu)會(huì)選擇跟人工智能供應(yīng)商合作，摩根大通、摩根士丹利、貝萊德、城堡證券、穆迪等海外機(jī)構(gòu)與OpenAI、谷歌等進(jìn)行合作；國內(nèi)機(jī)構(gòu)比如招商證券、中金財(cái)富跟通義千問，國泰君安與階躍星辰，北京銀行、華泰證券跟火山引擎進(jìn)行合作等。

劉曙峰表示，由于基礎(chǔ)大模型以每3.3個(gè)月一次的頻率進(jìn)行迭代，其性能持續(xù)增強(qiáng)。相比之下，金融行業(yè)垂直大模型的迭代速度顯著落后于基礎(chǔ)大模型。因此，在垂直領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)需求逐漸減少。此外，如果金融機(jī)構(gòu)從基礎(chǔ)訓(xùn)練開始，需要投入包括算力資源、數(shù)據(jù)資源以及人力資源在內(nèi)的巨大成本。據(jù)了解，某國內(nèi)基礎(chǔ)大模型供應(yīng)商的算力成本每年在10億元以上。因此，他預(yù)計(jì)金融行業(yè)的大模型，甚至大多數(shù)行業(yè)的垂直大模型有可能逐步被功能更為全面的基礎(chǔ)大模型所替代。金融機(jī)構(gòu)的建設(shè)重點(diǎn)可能會(huì)從行業(yè)大模型轉(zhuǎn)向關(guān)系RAG（檢索增強(qiáng)生成技術(shù)）、智能體的開發(fā)以及服務(wù)入口的改造。

未來有望誕生顛覆性原生應(yīng)用

《觀察》顯示，當(dāng)前，大模型在券商、銀行及私募基金等金融領(lǐng)域的應(yīng)用已進(jìn)入實(shí)質(zhì)性部署階段。從金融機(jī)構(gòu)的實(shí)踐來看，大模型降本增效的能力已經(jīng)過了可行性論證階段，特別是在運(yùn)營和中后臺(tái)業(yè)務(wù)處理方面，將進(jìn)入實(shí)質(zhì)性發(fā)展階段。在深度決策方面，金融大模型在風(fēng)險(xiǎn)管理、投資決策等領(lǐng)域建構(gòu)小模型和關(guān)鍵數(shù)據(jù)集進(jìn)行輔助建模。

《觀察》顯示，基于對(duì)話的人機(jī)交互方式有望成為連接用戶與金融服務(wù)的新入口。這不僅將極大簡化服務(wù)獲取流程，提高用戶體驗(yàn)，還將促進(jìn)個(gè)性化服務(wù)的發(fā)展，使金融機(jī)構(gòu)能夠更精準(zhǔn)地滿足客戶需求。在通用領(lǐng)域，無論是國外的ChatGPT（聊天生成型預(yù)訓(xùn)練變換模型）還是國內(nèi)的豆包，都已經(jīng)形成了有巨大流量的新入口。在金融領(lǐng)域，先形成新入口效應(yīng)的會(huì)是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、金融機(jī)構(gòu)APP，還是其他橫空出世的人工智能金融創(chuàng)新平臺(tái)，仍需拭目以待。

劉曙峰表示，在通用領(lǐng)域，基于人工智能的原生應(yīng)用，如ChatGPT，已成為國際市場(chǎng)的典型代表。與此同時(shí)，國內(nèi)市場(chǎng)的豆包、Kimi（月之暗面公司推出的大模型）等產(chǎn)品也正在迅速崛起，吸引了眾多用戶，并重新定義了信息檢索與知識(shí)獲取的方式，開辟了新的流量入口。然而，在金融領(lǐng)域，目前還沒有原生應(yīng)用能夠?qū)τ脩艚换ギa(chǎn)生顯著的流量影響，也沒有出現(xiàn)能夠徹底顛覆現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式、引領(lǐng)行業(yè)變革的“殺手級(jí)”人工智能應(yīng)用。在未來兩到三年內(nèi)，大型模型在各行業(yè)的影響力，包括金融領(lǐng)域是否會(huì)出現(xiàn)具有影響力的原生應(yīng)用，將成為一個(gè)值得關(guān)注的重要議題。