目錄

摘要

關(guān)鍵詞

大模型解決領(lǐng)域應(yīng)用問題的本質(zhì)及要求

（一）領(lǐng)域應(yīng)用的本質(zhì)是復(fù)雜決策

（二）領(lǐng)域應(yīng)用的專業(yè)性要求較高

（三）金融領(lǐng)域應(yīng)用對(duì)大模型有更高要求

金融行業(yè)如何選擇AIGC的適用場(chǎng)景

（一）使用AIGC需解決的三大問題

（二）如何突破AIGC在當(dāng)前行業(yè)的應(yīng)用難點(diǎn)

（三）AIGC在金融行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例

AIGC落地的策略和實(shí)施路徑建議

（一）AIGC融合企業(yè)知識(shí)的實(shí)施策略

（二）企業(yè)AIGC應(yīng)用的實(shí)施路徑建議

摘要

如何將大模型的技術(shù)能力應(yīng)用到金融等垂直領(lǐng)域，是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)問題。本文從AIGC落地方法論的角度出發(fā)，通過領(lǐng)域應(yīng)用難點(diǎn)分析、場(chǎng)景選擇方法論研究、落地方法和策略研究三大模塊，為金融同業(yè)推動(dòng)AIGC場(chǎng)景落地提供若干思路和參考。

關(guān)鍵詞

ChatGPT　大語(yǔ)言模型　AIGC　領(lǐng)域應(yīng)用　安全合規(guī)

以ChatGPT為代表的生成式自然語(yǔ)言大模型1快速發(fā)展，開啟了人工智能的新一輪發(fā)展浪潮。大模型將深刻影響人類社會(huì)的生產(chǎn)生活方式。金融領(lǐng)域有高度規(guī)范的數(shù)據(jù)積累，扎實(shí)領(lǐng)先的數(shù)字化基礎(chǔ)，并且擁有豐富的理解、感知、認(rèn)知、決策需求場(chǎng)景，行業(yè)專家普遍判斷大模型的優(yōu)勢(shì)能力在金融領(lǐng)域的應(yīng)用前景可期。然而，推進(jìn)大模型在金融領(lǐng)域的落地仍需克服一些困難。如何判斷某場(chǎng)景是否適合應(yīng)用大模型，如何具體應(yīng)用大模型，如何保證安全合規(guī)等問題，均有待解決。

大模型解決領(lǐng)域應(yīng)用問題的本質(zhì)及要求

大模型是指具有大量參數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型可以在訓(xùn)練過程中處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性更高。在自然語(yǔ)言、音頻、視頻、圖像領(lǐng)域，均涌現(xiàn)出一些大模型。AIGC2即人工智能生成內(nèi)容，是利用人工智能多種模態(tài)的大模型，根據(jù)給定的主題、關(guān)鍵詞、格式、風(fēng)格等條件，自動(dòng)生成的各種文本、圖像、音頻、視頻等內(nèi)容。

在本輪人工智能革命中，技術(shù)是原動(dòng)力，應(yīng)用是牽引力，安全是信任力。如何將大模型的技術(shù)能力應(yīng)用到垂直領(lǐng)域，是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)問題，也是眾多企業(yè)探索和研究的方向。大模型在解決領(lǐng)域應(yīng)用問題時(shí)具有非常強(qiáng)大的潛力，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。解決這些難點(diǎn)和挑戰(zhàn)需要在多個(gè)方面不斷努力、開展合作，譬如數(shù)據(jù)隱私和安全、數(shù)據(jù)不平衡、模型的可解釋性、模型的部署和擴(kuò)展、模型的可獲得性等。

（一）領(lǐng)域應(yīng)用的本質(zhì)是復(fù)雜決策

目前ChatGPT較好地實(shí)現(xiàn)了機(jī)器與人類的開放式對(duì)話。然而，大模型的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景依賴機(jī)器的復(fù)雜決策能力，復(fù)雜決策是領(lǐng)域應(yīng)用的根本特點(diǎn)。復(fù)雜決策意味著需要考慮諸多因素，包括但不限于數(shù)據(jù)的質(zhì)量、規(guī)模、類別、分布等。此外，決策的準(zhǔn)確度還依賴對(duì)綜合任務(wù)的拆解能力、精細(xì)嚴(yán)密的規(guī)劃能力、對(duì)宏觀態(tài)勢(shì)的研判能力等。這些能力之間相互交織、相互影響，決策的難度也隨之增加。

因此，在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，AIGC需要結(jié)合人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，以更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜決策（見圖1）。例如，在金融領(lǐng)域中，可以使用AIGC來分析海量數(shù)據(jù)，以識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)，但是最終決策需要由人類專家來作出。同時(shí)，為了提高AIGC的決策能力，可以使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，令其不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化。對(duì)AIGC的決策結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和反饋，可以不斷改進(jìn)其決策能力。此外，還需要注意AIGC的透明度和可解釋性，以更好地監(jiān)督和管理其決策過程。

（二）領(lǐng)域應(yīng)用的專業(yè)性要求較高

完成各種領(lǐng)域的特定任務(wù)依賴相對(duì)獨(dú)立的密集知識(shí)，且推理鏈條復(fù)雜，需要對(duì)不同領(lǐng)域進(jìn)行深入研究，才能確定最適合該領(lǐng)域的解決方案。專業(yè)領(lǐng)域可能缺乏足夠的公開數(shù)據(jù)，導(dǎo)致在訓(xùn)練模型時(shí)存在數(shù)據(jù)不足的問題。另外，專業(yè)知識(shí)可能非常復(fù)雜，在模型訓(xùn)練過程中可能需要大量人工操作，幫助模型理解領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)術(shù)語(yǔ)和概念、實(shí)體之間的關(guān)系等（見圖2）。在應(yīng)用到實(shí)際問題時(shí)，需要理解問題的上下文，對(duì)于專業(yè)問題，上下文可能非常抽象，這使得模型在處理問題時(shí)存在理解困難并導(dǎo)致過擬合或欠擬合情況。模型輸出的可解釋性也非常重要，在某些情況下模型輸出的內(nèi)容可能難以理解，既可能是七拼八湊的結(jié)果，也可能是暫未被人類認(rèn)識(shí)到的潛藏邏輯推論，需要領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行判斷、論證。

（三）金融領(lǐng)域應(yīng)用對(duì)大模型有更高要求

金融領(lǐng)域擁有大量規(guī)范化程度較高的數(shù)據(jù)和良好的數(shù)字化技術(shù)基礎(chǔ)，因此被認(rèn)為是率先擁抱人工智能的行業(yè)之一。然而，要實(shí)現(xiàn)AIGC的大范圍落地，還需要克服許多困難。首先，金融領(lǐng)域的各個(gè)場(chǎng)景都需要嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拇鸢?，?duì)錯(cuò)誤的容忍度較低，因此迫切需要緩解大模型的幻覺3現(xiàn)象。其次，如果深入分析金融領(lǐng)域的需求場(chǎng)景并將需求細(xì)粒度拆解為細(xì)分任務(wù)，會(huì)發(fā)現(xiàn)大多數(shù)金融場(chǎng)景都需要進(jìn)行高精度計(jì)算，例如理財(cái)產(chǎn)品推薦的問答場(chǎng)景。目前，大模型的計(jì)算能力尚不足以支撐問答計(jì)算，因此需要探索如何解決這一問題。最后，金融領(lǐng)域需要考慮安全合規(guī)問題。大模型的輸出不受控，因此需要評(píng)價(jià)大模型的合規(guī)表現(xiàn)，增強(qiáng)大模型的合規(guī)能力，以及解決數(shù)據(jù)安全問題。這些問題的解決需要金融領(lǐng)域從業(yè)者不斷探索和思考。

金融行業(yè)如何選擇AIGC的適用場(chǎng)景

技術(shù)高速發(fā)展，但其應(yīng)用潛力尚未兌現(xiàn)。對(duì)于金融企業(yè)，什么樣的業(yè)務(wù)場(chǎng)景適合落地AIGC是其一直在探索的問題。下文將深入探討在AIGC應(yīng)用落地時(shí)所需面對(duì)的三大關(guān)鍵問題，剖析當(dāng)前金融企業(yè)如何突破AIGC的應(yīng)用困境，并以實(shí)例總結(jié)AIGC在金融行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀。通過這些研究，希望能為AIGC在金融行業(yè)的實(shí)際落地提供有力的方法論支持。

（一）使用AIGC需解決的三大問題

1.AIGC能否帶來業(yè)務(wù)增值

AIGC是否能夠帶來業(yè)務(wù)的增量?jī)r(jià)值是評(píng)估其在特定場(chǎng)景中是否適合落地的首要考量因素。AIGC的應(yīng)用不是為了驗(yàn)證其可用性或可行性，而是著重于業(yè)務(wù)處理的改進(jìn)、成本節(jié)約以及解決問題效率的提高。

AIGC的應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在兩方面。一是在業(yè)務(wù)增量?jī)r(jià)值方面，AIGC的應(yīng)用使得以前無(wú)法做到的事情得以實(shí)現(xiàn)。同時(shí)，經(jīng)過訓(xùn)練，AIGC在某些領(lǐng)域可以超越人工處理的水平，達(dá)到高于70分位的表現(xiàn)。這種改進(jìn)使得業(yè)務(wù)處理過程質(zhì)量更優(yōu)、效率更高，從而促進(jìn)業(yè)務(wù)的增值。二是在成本效益方面，AIGC提供了出色的人機(jī)交互形式，降低了解決問題的成本，提升了性價(jià)比。以智能客服為例，AIGC的回復(fù)可能更加人性化，甚至可賦予個(gè)性化風(fēng)格，從而大幅提升用戶的滿意度。傳統(tǒng)客服機(jī)器人需要大量語(yǔ)料和問題——答案配置工作，使用AIGC可簡(jiǎn)化知識(shí)庫(kù)的配置，大幅縮短工作時(shí)間。此舉對(duì)于業(yè)務(wù)處理效能的提升具有顯著作用。

2.AIGC的風(fēng)險(xiǎn)是否可控

評(píng)估某一特定場(chǎng)景是否適合引入AIGC技術(shù)，必須對(duì)AIGC的風(fēng)險(xiǎn)可控性進(jìn)行判斷，并考慮企業(yè)的接受程度。以智能客服為例，需要審視是否可以對(duì)應(yīng)用AIGC可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效控制，以及企業(yè)是否能夠接受這些風(fēng)險(xiǎn)。盡管已經(jīng)在模型中增加了大量限制和質(zhì)檢規(guī)則，但AIGC仍然存在偶發(fā)的不當(dāng)言論。這可能包括對(duì)金融企業(yè)責(zé)任的夸大、對(duì)金融相關(guān)產(chǎn)品的理解過于通用，以及回答與企業(yè)業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的問題。需要認(rèn)真考慮企業(yè)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)是否能夠接受，以及如何解決這些問題。

同時(shí)，需要關(guān)注用戶體驗(yàn)。在引入生成式預(yù)訓(xùn)練（GPT）模型后，為保障回答的質(zhì)量，需要對(duì)大模型的回答進(jìn)行質(zhì)檢和審查，而這將導(dǎo)致響應(yīng)時(shí)間從毫秒級(jí)別延長(zhǎng)至秒級(jí)或更長(zhǎng)級(jí)別。對(duì)于這樣的響應(yīng)速度是否符合用戶的接受程度，是需要認(rèn)真考慮的。

因此，在考慮引入AIGC技術(shù)時(shí)，必須綜合權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)可控性和企業(yè)接受程度。對(duì)于可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，需要尋找解決方案，確保AIGC應(yīng)用的穩(wěn)健性和安全性。例如，強(qiáng)化質(zhì)檢機(jī)制和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系。同時(shí)，對(duì)于響應(yīng)時(shí)間的延長(zhǎng)，需要尋找優(yōu)化策略，以平衡質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。在整個(gè)過程中，務(wù)必與企業(yè)相關(guān)部門進(jìn)行充分溝通，確保AIGC技術(shù)的落地能夠得到全面認(rèn)可和支持。細(xì)致的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和用戶體驗(yàn)優(yōu)化，可以確保AIGC技術(shù)在特定場(chǎng)景中的成功應(yīng)用，促進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)的提升和發(fā)展。

3.AIGC如何與現(xiàn)有流程整合

在AIGC技術(shù)落地過程中，無(wú)縫嵌入現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程顯得尤為重要。金融機(jī)構(gòu)在引入AIGC時(shí)，需要根據(jù)任務(wù)性質(zhì)、業(yè)務(wù)需求和AIGC的實(shí)際能力，深入思考如何對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程進(jìn)行改造，并選擇最適合的模式，如Agent（直接替換）模式或Copilot（副駕駛）模式4。在選擇合適的模式時(shí)，不僅需要考慮AIGC的技術(shù)成熟度，還要全面評(píng)估其對(duì)工作質(zhì)效的提升情況。

目前，在金融行業(yè)，大多數(shù)機(jī)構(gòu)采用Copilot模式。Agent模式直接由AIGC回答問題，雖然具備高度自動(dòng)化的特點(diǎn)，但仍然存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。相對(duì)而言，在采用Copilot模式時(shí)，客服人員與AIGC協(xié)作，通常需要等待約5秒鐘才能得到AIGC的答案?？头藛T在查看AIGC回答后可進(jìn)行適度的調(diào)整和潤(rùn)色，然后再將答案?jìng)鬟f給客戶。因此，這種模式會(huì)在效率和效能上有一定的折損。

在實(shí)踐中，成功將AIGC與業(yè)務(wù)流程相結(jié)合需要一定的策略和方法。在應(yīng)用Agent模式時(shí)，金融機(jī)構(gòu)需要不斷優(yōu)化和提升AIGC的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，以降低風(fēng)險(xiǎn)。在應(yīng)用Copilot模式時(shí)，應(yīng)該注重優(yōu)化流程、縮短客服人員等待時(shí)間，確保整個(gè)服務(wù)過程高效順暢。此外，在AIGC回答內(nèi)容的調(diào)整環(huán)節(jié)，可以考慮引入智能輔助工具，幫助客服人員快速檢查和修改答案，提高效率。

總體來看，只有通過精心規(guī)劃和優(yōu)化，AIGC才能真正成為金融機(jī)構(gòu)的得力助手，為業(yè)務(wù)提供可持續(xù)的增值。

（二）如何突破AIGC在當(dāng)前行業(yè)的應(yīng)用難點(diǎn)

當(dāng)前的技術(shù)水平表明，在行業(yè)應(yīng)用中，AIGC需要揚(yáng)長(zhǎng)避短，才能最大程度發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)、有效應(yīng)對(duì)其局限。

AIGC以其卓越的理解力和表達(dá)力而著稱，能夠快速將自然語(yǔ)言映射到多種模態(tài)數(shù)據(jù)上，并高效生成符合需求的新內(nèi)容。從整體來看，可以將AIGC視為一種高效的“對(duì)話式人機(jī)交互界面”或“內(nèi)容創(chuàng)作者”。

然而，必須認(rèn)識(shí)到，AIGC在邏輯處理和精確可控性方面還有待提高。其無(wú)法完全取代行業(yè)專家進(jìn)行專業(yè)決策，并且對(duì)精確指令的遵循也存在一定的不穩(wěn)定性。因此，AIGC并不適合作為決策性任務(wù)的“終極執(zhí)行者”角色?？偟膩碚f，需要科學(xué)利用AIGC，發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，注意規(guī)避其局限，才能充分挖掘其在行業(yè)應(yīng)用中的潛力。

（三）AIGC在金融行業(yè)的應(yīng)用實(shí)例

AIGC在金融領(lǐng)域的場(chǎng)景較為豐富，筆者根據(jù)應(yīng)用實(shí)例，歸納出如下典型場(chǎng)景。

一是客戶服務(wù)。利用AIGC可以實(shí)現(xiàn)虛擬助手和聊天機(jī)器人，可以自動(dòng)回復(fù)電子郵件和信息，或處理復(fù)雜的金融查詢，并根據(jù)客戶特征提供個(gè)性化建議。流暢的對(duì)話體驗(yàn)可提升客戶的滿意度，從而提升服務(wù)的質(zhì)量和效率。

二是產(chǎn)品創(chuàng)新。通過對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，AIGC可以生成個(gè)性化的產(chǎn)品推薦和定制化方案，從而提高客戶滿意度和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。

三是智慧辦公。AIGC可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理和報(bào)表生成、文本歸納，減少人工處理的工作量，提高工作效率和決策質(zhì)量。

四是研發(fā)管理。AIGC可以生成模擬數(shù)據(jù)、進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，幫助研發(fā)團(tuán)隊(duì)評(píng)估產(chǎn)品性能、優(yōu)化算法和制定決策。

五是監(jiān)管合規(guī)知識(shí)庫(kù)建設(shè)。AIGC可以對(duì)金融監(jiān)管信息進(jìn)行解析，構(gòu)建知識(shí)庫(kù)問答系統(tǒng)，快速對(duì)問題給出答案。這有助于提升監(jiān)管和被監(jiān)管對(duì)象合規(guī)管理工作的效能。

六是代碼開發(fā)。通過提示、輔助、補(bǔ)充等方法自動(dòng)生成代碼，節(jié)省基礎(chǔ)代碼或通用代碼的編寫時(shí)間，其結(jié)果經(jīng)程序員簡(jiǎn)單調(diào)試即可使用，有效提升開發(fā)效率。

AIGC落地的策略和實(shí)施路徑建議

（一）AIGC融合企業(yè)知識(shí)的實(shí)施策略

企業(yè)在使用大模型時(shí)，需要融入企業(yè)自身數(shù)據(jù)，以便使大型模型更加貼近實(shí)際業(yè)務(wù)需求，提高其在特定領(lǐng)域的適應(yīng)性和效果，增強(qiáng)模型的實(shí)用性。不同企業(yè)或不同的應(yīng)用場(chǎng)景可采用不同策略，如企業(yè)自建大模型、微調(diào)基礎(chǔ)大模型、知識(shí)外掛等，每種策略都有其優(yōu)缺點(diǎn)。

一是企業(yè)自建大模型：企業(yè)從頭開始構(gòu)建自身的模型，親自進(jìn)行模型的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、優(yōu)化和維護(hù)。這種方法通常需要大量的時(shí)間、資源和專業(yè)知識(shí)，但可以完全滿足企業(yè)的需求。考慮到技術(shù)難度、資源要求和成本因素，中小型金融機(jī)構(gòu)一般不適合自建大模型。

二是微調(diào)基礎(chǔ)大模型：企業(yè)基于現(xiàn)有基礎(chǔ)大模型，通過微調(diào)來適應(yīng)自身的特定需求。在微調(diào)過程中，企業(yè)可以引入自身的數(shù)據(jù)和知識(shí)，以提高模型在特定任務(wù)上的性能。這種方法通常比自建模型更快速和經(jīng)濟(jì)，并保持了一定的靈活性。

三是知識(shí)外掛：即將外部知識(shí)與大模型結(jié)合使用而不直接改變模型本身，可以通過知識(shí)分片、詞向量搜索、提示工程等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。這種方法在不修改模型結(jié)構(gòu)的情況下為模型提供額外的信息和上下文，有助于改善模型的性能。

企業(yè)可以根據(jù)自身具體需求和可用資源來選擇這些技術(shù)路徑。不同的項(xiàng)目和應(yīng)用可能需要不同的方法，具體選擇取決于數(shù)據(jù)、時(shí)間、預(yù)算和技術(shù)能力等因素。

（二）企業(yè)AIGC應(yīng)用的實(shí)施路徑建議

不同于其他新技術(shù)的引入路徑，大模型產(chǎn)業(yè)側(cè)目前處于百?；鞈?zhàn)、快速發(fā)展階段，引入成本高、實(shí)施依賴多，存在技術(shù)難度大、配套產(chǎn)品要求多、大模型選型難、合規(guī)使用難、數(shù)據(jù)處理和算力成本高等諸多挑戰(zhàn)，建議在實(shí)踐中采取四步走策略。

一是試點(diǎn)場(chǎng)景預(yù)研探索。在實(shí)際應(yīng)用中，大模型面臨著多項(xiàng)實(shí)施挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)包括需要進(jìn)行精細(xì)的提示工程和性能調(diào)優(yōu),必須與業(yè)務(wù)流程有機(jī)結(jié)合，以及需要融合企業(yè)自身的數(shù)據(jù)，需要通過實(shí)踐進(jìn)行深入研究和探索等。因此，建議結(jié)合企業(yè)的痛點(diǎn)場(chǎng)景、數(shù)據(jù)積累情況和可用計(jì)算資源，充分考慮大模型的優(yōu)勢(shì)能力，遴選最具代表性的應(yīng)用場(chǎng)景，進(jìn)行業(yè)務(wù)需求的實(shí)驗(yàn)和技術(shù)預(yù)研，增加落地實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，積累大模型評(píng)估數(shù)據(jù)，引導(dǎo)業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)提示工程，與業(yè)務(wù)磨合大模型項(xiàng)目的合作機(jī)制，重點(diǎn)積累提示工程和模型微調(diào)實(shí)戰(zhàn)能力，思考產(chǎn)品化和工程化的優(yōu)化方向。

二是公共平臺(tái)能力建設(shè)。規(guī)劃設(shè)計(jì)AIGC的公共能力平臺(tái)，即MaaS中臺(tái)，包括大模型前端公共組件、大模型服務(wù)網(wǎng)關(guān)、大模型基礎(chǔ)服務(wù)。模型服務(wù)統(tǒng)一封裝，核心難點(diǎn)集中攻關(guān)，為各個(gè)大模型應(yīng)用提供覆蓋前端、后端、模型、工具、算力的基礎(chǔ)技術(shù)支撐，降低大模型的開發(fā)門檻，縮短開發(fā)流程，統(tǒng)一技術(shù)棧，集中管理數(shù)據(jù)，建立公共的合規(guī)使用機(jī)制。

三是基礎(chǔ)模型的評(píng)估選型。這包括研究大模型效果評(píng)估的方法論，收集內(nèi)外部評(píng)估數(shù)據(jù)，積累公司內(nèi)部真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)等，最終推動(dòng)大模型的選型引入。對(duì)大模型需從效果能力、非功能表現(xiàn)、合規(guī)表現(xiàn)等方面綜合評(píng)估。效果能力評(píng)估可從多個(gè)方面開展，包括閱讀理解、文本生成等通用能力評(píng)估，金融情緒識(shí)別、金融事件解讀等領(lǐng)域能力評(píng)估，保險(xiǎn)術(shù)語(yǔ)解釋、債券文章摘要等任務(wù)能力評(píng)估等。評(píng)估非功能表現(xiàn)包括性能容量、算力要求、模型大小等維度。評(píng)估合規(guī)表現(xiàn)要從惡意用法、信息泄露、偏見歧視、錯(cuò)誤知識(shí)信息等方面進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

四是規(guī)?；瘧?yīng)用及迭代優(yōu)化。挖掘更多的AIGC場(chǎng)景，突破數(shù)據(jù)和算力兩大瓶頸,推動(dòng)規(guī)?；瘧?yīng)用，充分發(fā)揮技術(shù)價(jià)值，以降本增效。具體而言，應(yīng)深入調(diào)研企業(yè)AIGC任務(wù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)市場(chǎng)供應(yīng)情況，著手規(guī)劃自身場(chǎng)景標(biāo)注數(shù)據(jù)生成和處理工作，并在過程中解決數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)合規(guī)性問題，產(chǎn)學(xué)研結(jié)合解決數(shù)據(jù)獲取難題；適量補(bǔ)充算力資源，優(yōu)先在大模型推理場(chǎng)景中試用國(guó)產(chǎn)算力，持續(xù)跟蹤國(guó)產(chǎn)算力發(fā)展情況，完善企業(yè)異構(gòu)算力調(diào)度功能。同時(shí)，實(shí)時(shí)跟蹤業(yè)界先進(jìn)工具，結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)情況持續(xù)提高公共平臺(tái)能力，迭代優(yōu)化企業(yè)模型效果，在實(shí)施過程中形成AIGC場(chǎng)景開發(fā)的相關(guān)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)AIGC項(xiàng)目高標(biāo)準(zhǔn)、高效實(shí)施和合規(guī)應(yīng)用。

總結(jié)

解決大模型的領(lǐng)域應(yīng)用問題是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的過程，需要集成人工智能和多學(xué)科的知識(shí)和技能，結(jié)合領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)進(jìn)行分析和決策。大模型不能停留在類ChatGPT式的“開放聊天”，不斷嘗試解決生產(chǎn)過程中的多種難題，盡快提升其解決實(shí)際問題的能力，切實(shí)推動(dòng)大模型成為各領(lǐng)域先進(jìn)生產(chǎn)力?，F(xiàn)階段，AIGC應(yīng)用落地不能是簡(jiǎn)單地依賴模型能力“套殼”，而是首先對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)、系統(tǒng)、流程有更深刻的理解，然后揚(yáng)長(zhǎng)避短地發(fā)揮AIGC的能力，利用AIGC實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互及內(nèi)容生產(chǎn)等方面的價(jià)值提升。

債券作為金融行業(yè)的一個(gè)子領(lǐng)域，AIGC的應(yīng)用能為債券業(yè)務(wù)拓展更多的可能性，適用場(chǎng)景同樣豐富和復(fù)雜，應(yīng)深入理解AIGC技術(shù)，并積極探索更具創(chuàng)新性的應(yīng)用場(chǎng)景。相信AI大模型將為金融行業(yè)、債券市場(chǎng)帶來更多機(jī)遇和發(fā)展空間，成為金融行業(yè)智能化和高效化進(jìn)程中的有力助推器。

注：

1.大語(yǔ)言模型是一種人工智能模型，旨在理解和生成人類語(yǔ)言。該模型基于大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以執(zhí)行多種任務(wù)，包括文本理解、翻譯、情感分析等。

2.AIGC可以廣泛應(yīng)用于媒體、教育、娛樂、營(yíng)銷、科研等領(lǐng)域，為用戶提供高質(zhì)量、高效率、高個(gè)性化的內(nèi)容服務(wù)。

3.模型幻覺：當(dāng)模型生成的文本不遵循原文（Faithfulness）或者不符合事實(shí)（Factualness）時(shí)，就可以認(rèn)為模型出現(xiàn)了幻覺問題。

4.Copilot（副駕駛）是一項(xiàng)嵌入各種不同軟件服務(wù)的AI 組件。不同于Agent的直接替代，Copilot是基于AI和大語(yǔ)言模型構(gòu)建的推理能力，以輔助流程幫助用戶完成認(rèn)知工作，從編寫郵件、代碼、宣傳稿到生成圖像、視頻，制定工作計(jì)劃或者獲取工作和生活建議。

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