①在金融领域,大模型仍处于探索和实验性阶段; ②大模型在投研领域有望做得非常深入,比其他领域更快、更容易。
《科创板日报》9月9日讯(记者 黄心怡) 今年以来,生成式AI和大模型成为全球焦点,而金融行业作为数字化基础最完善的高价值行业,有潜力率先完成从通用大模型向行业大模型的落地。
2023 inclusion·外滩大会期间,恒生电子董事长刘曙峰接受了《科创板日报》的采访。对于当前生成式AI的发展,他表示,大模型作为新的技术突破点已经达成了业内共识,但最后能走到什么程度有待观察。在金融领域,仍然还处于探索和实验性阶段。
今年6月,恒生电子发布了金融行业大模型LightGPT,并同步发布了金融智能助手“光子”。
刘曙峰介绍,“LighGPT定位为行业大模型,我们将充分利用通用大模型能力,针对业务场景进行金融专属指令微调,基于高质量的金融语料数据集更多地开展行业应用方面的模型训练。‘光子’则定位金融应用对接大模型的“中控”部位,是要解决大模型和实际应用之间的连接问题,这方面的工作量也不小。”
刘曙峰透露,目前LightGPT正在进行第二阶段的训练,按照9月底完成升级的节奏在推进。“不管是模型第二阶段的训练,还是API开放的准备,以及在应用场景上和一些行业伙伴共同的研发工作,都在推进中。”
当前,国内一些头部大厂正在开启基础大模型竞赛。刘曙峰判断,基础模型领域的竞争不会太久。“很快会到达相对比较一致的高水平,后续比拼的就是应用场景和应用深度。”
刘曙峰在会上表示,大模型技术对财富管理服务的改变可能是全业务链的,在“投”、“顾”两端以及风控、运营、量化交易等领域都将发挥重要作用。从机构内部运营角度来说,大模型刷新了软件研发的新范式,长远来看,80%的代码可能将会是人工智能生成的,20%架构级的核心代码才会由人工提供。
而刘曙峰最为看好的应用领域是投研。“对投研而言,如果把数据比作石油的话,大模型就是它的发动机。从广度和深度两个方面来看,大模型在投研领域有望做得非常深入,而且影响是全面性的,比别的领域更快、更容易,大模型在金融应用的皇冠是投研。”
刘曙峰称,“大模型会加快投研模式的升级”。
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