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【ChatGPT系列話題】金融行業(yè)大語言模型應(yīng)用落地

行業(yè)監(jiān)測分析 易觀分析 2023-04-03 8318
ChatGPT和GPT-4陸續(xù)發(fā)布，引發(fā)了我們對(duì)于大模型在各個(gè)行業(yè)可能應(yīng)用方向的想象與探索，包括今天我們重點(diǎn)提到的金融行業(yè)。在金融行業(yè)，大模型有非常多的應(yīng)用場景，包括投研、產(chǎn)品研發(fā)、授信審核等，例如使用Copilot，幫助程序員來寫代碼，或者來做代碼檢測與測試等，也可以使用大模型的多輪對(duì)話能力，最大限度提高客戶服務(wù)的質(zhì)量，從而提升用戶體驗(yàn)等。

金融行業(yè)真正推進(jìn)大模型的落地的過程中，需要考慮如下四個(gè)挑戰(zhàn)，最后一個(gè)挑戰(zhàn)最重要，影響也最長遠(yuǎn)。


第一個(gè)，可信度的挑戰(zhàn)，我們?cè)谫潎@ChatGPT能力的同時(shí)，應(yīng)該都有注意到，它在跟我們對(duì)話的過程中，暴露出來了一些問題，例如回答不夠準(zhǔn)確，甚至錯(cuò)誤的情況，例如針對(duì)同一個(gè)問題，也有可能出現(xiàn)截然相反的回答，而金融行業(yè)是一個(gè)對(duì)于模型的可解釋性和魯棒性等，要求非常高的一個(gè)行業(yè)。大語言模型當(dāng)下輸出結(jié)果的可解釋性目前是相對(duì)封閉、不透明的，同時(shí)，其穩(wěn)定性也仍然受到數(shù)據(jù)、算法、訓(xùn)練等方面的干擾，出現(xiàn)非魯棒性的特征。這些都是在可信度方面，金融行業(yè)落地大模型應(yīng)用非常重要的挑戰(zhàn)。

第二，業(yè)務(wù)理解的挑戰(zhàn)，目前的大語言模型實(shí)際上是基于通用知識(shí)庫進(jìn)行訓(xùn)練的，但是進(jìn)入到金融的業(yè)務(wù)場景當(dāng)中，無論是信貸、財(cái)富管理等，都還需要針對(duì)金融行業(yè)的業(yè)務(wù)屬性與業(yè)務(wù)邏輯等進(jìn)行增量訓(xùn)練，才能真正意義上解決業(yè)務(wù)問題和實(shí)現(xiàn)智能決策。

第三，成本投入挑戰(zhàn)，當(dāng)前大模型的應(yīng)用成本仍然是比較高的，一方面是巨大的算力消耗成本，另一方面是為了解決前面提到的業(yè)務(wù)理解挑戰(zhàn)，所產(chǎn)生的金融業(yè)務(wù)屬性訓(xùn)練語料、數(shù)據(jù)標(biāo)注以及模型的訓(xùn)練成本，盡管金融行業(yè)的科技投入還是比較高的，但是仍然需要通過模型壓縮、小樣本訓(xùn)練等方式進(jìn)一步降低應(yīng)用成本，才能真正意義上投入生產(chǎn)環(huán)境進(jìn)行使用。

第四，也是我們剛剛提到最重要的一個(gè)挑戰(zhàn)，就是組織能力的挑戰(zhàn)，金融行業(yè)當(dāng)然可以通過大模型的應(yīng)用來替代人力去做非常多機(jī)械型、流程型，乃至一部分創(chuàng)造型的工作。但是，金融機(jī)構(gòu)需要同步考慮的是，如何打造人和機(jī)器或者人與人工智能有機(jī)協(xié)同與合作的關(guān)系，一方面是如何更好地為員工，為人來賦能，提升人使用AI工具的能力，另一方面也包括不斷調(diào)整和優(yōu)化人與數(shù)字員工的職能邊界。

只有當(dāng)我們認(rèn)真討論風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)的時(shí)候，才意味著，距離進(jìn)入大語言模型開啟的金融智能時(shí)代不遠(yuǎn)了，如果你還有關(guān)于金融行業(yè)數(shù)字化方面的問題，歡迎給我留言，我們來一起討論。