头部企业、银行中报透露金融业大模型进展历经了上半年激烈而又多元的大模型论战之后，下半年的焦点终于到了“落地”层面。通用大模型仍在含苞待放，垂直领域的专业大模型开始崭露头角。

　　在金融领域，投研决策、数据分析、智能交互等业务方向涌现出多个大模型，各类金融机构与科技公司大显身手，一同推动了金融大模型的快速落地。

　　3月底，彭博社发布拥有500亿参数的大型语言模型 BloombergGPT，标志着全球首个金融大模型的诞生；5月，商星环科技推出第一款面向金融量化领域的生成式大语言模型“无涯Infinity”，度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕”；6月，恒生电子发布金融行业大模型LightGPT......

　　时间来到8月底，马上消费金融发布了零售金融大模型“天镜”，紧接着蚂蚁集团于9月8日正式发布了金融大模型及基于金融大模型能力的两款产品“支小宝2.0”与“支小助”。此外，作为金融行业的主体，部分银行也开始了对大模型的探索，我们也可以从中报以及高层公开演讲中窥见一二。

　　在金融数字化转型加速的大背景下，更多金融细分领域的大模型已在路上。本文从蚂蚁集团、马上消费金融已发布的金融大模型谈起天博·体育，结合银行中报透露的大模型相关研究和布局情况，佐以业内专家、高管的最新看法，来探讨金融领域的大模型发展趋势，供读者参考。

　　金融业是典型的创新驱动型和数据、技术密集型行业，在ChatGPT引爆AIGC技术应用和金融机构数字化转型逐渐深化的当下，金融业必然成为AIGC落地的“试验田”和“前沿阵地”。据不完全统计，当前金融领域各类大模型已超过20个。

　　1、蚂蚁金融大模型，解决产业线日，在上海举行的外滩大会上，蚂蚁集团正式发布了蚂蚁金融大模型。据了解，蚂蚁金融大模型基于蚂蚁自研基础大模型，针对金融产业深度定制，底层算力集群达到万卡规模。

　　“通用大模型无法在专业严谨的领域直接商用，特别是金融服务对错误的容忍度很低，金融大模型要确保领域知识和专业逻辑的严谨性，才能真正落地带来产业价值。知识力、专业力、语言力以及安全力，保障四大能力是前提条件，也是金融大模型要解的产业真命题。”蚂蚁集团副总裁、金融大模型负责人王晓航介绍，基于金融场景中的大量实践，蚂蚁金融大模型形成了“大模型+知识+服务”驱动的架构，这套架构已经在蚂蚁内部金融智能化场景上内测。

　　蚂蚁集团表示，未来将持续探索和精进大模型的五大能力方向。一是，建设高质量的数据标注团队，沉淀高质量数据体系；二是，攻坚基础大模型算法，以及高效绿色工程能力，提升模型逻辑推理等能力；三是，从通用语言大模型到通用多模态大模型，从一般通识走向全面专业；四是，建设高效的大模型评测标准和评测体系，加快大模型迭代速度；五是，建设大模型安全能力，保障大模型健康可持续发展。

　　8月28日，马上消费金融发布了其零售金融大模型——“天镜”，这是零售金融领域首个大模型，它面向金融大模型的可信与安全两大核心难题。

　　第一，关键性任务与动态适应性。一言以蔽之，大模型要在特定任务中，基于海量模型与分析能力，不管外界环境怎么变化，始终能保持决策准确性。

　　蒋宁提及三个思考方向：一是大模型的持续学习能力，实现越用越聪明；二是强化鲁棒性决策，实现金融领域要求的100%合规与安全，保证金融大模型在任何场景下能够实现可信、安全、稳定的输出结果；三是组件式AI，要将金融大模型的自适应能力、机器分辨能力、语言理解能力、声音感知能力进行整合，构建新兴的金融大模型体系。

　　随着 “中报季”收官，上市银行2023年半年报也已披露完毕。零壹智库在《七大指标对比：有的银行业绩塌房，有的“很行”》一文中对42家上市银行上半年业绩指标进行观察分析，从科技投入角度来看，有6家银行披露了科技及科技人员投入情况，9家明确表明大模型探索战略。

　　农业银行、中国银行、交通银行、招商银行、中信银行、兴业银行、江苏银行天博·体育、浙商银行等9家银行在半年报中提及，正在探索大模型应用。表1：上市银行2023H1财报中关于大模型的表述

　　短期内，大模型和传统模型会共存，同时，大模型强大的语义理解能力使其可作为中控，将传统模型作为技能进行调用。

　　同样在3月，农业银行推出金融行业首个自主创新的金融AI大模型应用ChatABC。据悉，ChatABC重点着眼于大模型在金融领域的知识理解能力、内容生成能力以及安全问答能力，对于大模型精调、提示工程、知识增强、检索增强、人类反馈的强化学习（RLHF）等大模型相关新技术进行了深入探索和综合应用。

　　关于大模型应用落地，吕仲涛表示，目前业界尚无标准方，企业可按照场景通用化、专业化程度，分别使用基础大模型、行业大模型、企业大模型、任务大模型。四层模型训练数据规模和投入算力逐层递减，专业属性逐层增强。

　　大模型时代需警惕中小金融机构“技术掉队”。他强调，大模型是科技公司的“必争之地”，做不做大模型将决定一家金融科技公司未来5到10年的技术发展水平。但训练大模型的门槛也非常高，他提醒在大模型时代需警惕中小金融机构“技术掉队”，中小机构与头部机构的数字化、智能化鸿沟有进一步扩大的可能。

　　他说，在金融业大模型的深度应用，尤其是嵌入到金融场景的深度应用，农行认为数据是核心，安全是前提，算力是基础，场景是动力，人才是关键天博·体育，协作是保障。