螞蟻集團(tuán)又在悄悄“憋大招”。

在9月8日的外灘大會(huì)上，螞蟻財(cái)富平臺(tái)發(fā)布了“支小寶”，雖然這只是個(gè)內(nèi)測版，尚未正式上線支付寶App，但它卻是一個(gè)運(yùn)用大模型技術(shù)的智能理財(cái)助理。而且，這個(gè)智能理財(cái)助理的服務(wù)水平號(hào)稱已經(jīng)趨近于真人行業(yè)專家。

當(dāng)前，AI大模型在金融行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用正如火如荼地進(jìn)行。金融行業(yè)作為人工智能應(yīng)用場景密集的行業(yè)，是大模型技術(shù)落地的最佳領(lǐng)域之一。分析人士認(rèn)為，以大模型為代表的新一代人工智能技術(shù)將加速金融數(shù)字化和金融智能化的發(fā)展，重塑現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程，改變產(chǎn)業(yè)格局。

(資料圖片)

支小寶：實(shí)力趨近于真人專家

先來感受下和的變化：

“支小寶”

“支小寶”（內(nèi)測版）

如果追加提問，如“還是看不懂”“核心衛(wèi)星的意思”，版還會(huì)繼續(xù)寫一篇“小作文”：

就算支小寶被用戶罵，AI也會(huì)提煉話語，進(jìn)行情緒識(shí)別和分類，測試不同的話術(shù)、看看什么應(yīng)對(duì)方式最能幫助用戶擺脫負(fù)面情緒，似乎確實(shí)比原來“聰明”了不少。

據(jù)悉，支小寶應(yīng)用了螞蟻集團(tuán)自研的金融大模型，從“檢索式AI”正式邁向“生成式AI”，服務(wù)能力將發(fā)生質(zhì)變，主要表現(xiàn)在知識(shí)力、語言力、專業(yè)力、安全力四方面。其可以調(diào)用數(shù)百種專業(yè)金融工具，幫助金融機(jī)構(gòu)為用戶提供高質(zhì)量的行情分析、持倉診斷、資產(chǎn)配置和投教陪伴等專業(yè)服務(wù)，服務(wù)水平趨近于真人行業(yè)專家。

具體來看，首先，從知識(shí)力來看，支小寶的金融知識(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量已達(dá)到百億級(jí)，在復(fù)雜的金融資訊總結(jié)、金融事件推理方面，支小寶或能達(dá)到行業(yè)專家的平均水平。

其次，專業(yè)力方面，有金融大模型充當(dāng)“服務(wù)中樞”后，支小寶在理解用戶的問題后，可以像真人一樣為用戶提供數(shù)百種理財(cái)服務(wù)。

再次，是語言力。得益于金融大模型的應(yīng)用，支小寶的金融意圖識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)95%，情緒識(shí)別及歸因準(zhǔn)確率達(dá)到90%，在回答時(shí)不僅能讀懂用戶的問題，還能讀懂其情緒，做出個(gè)性化表達(dá)。

最后，在安全力上，支小寶會(huì)通過圍欄技術(shù)，保障內(nèi)容安全與金融合規(guī)性，以帶來“透明可靠”的體驗(yàn)。

AI大模型席卷基金圈

AI大模型在金融行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用正在如火如荼地推進(jìn)，不僅是支付寶，此前還有多家機(jī)構(gòu)公開表示正在進(jìn)行金融服務(wù)智能化的探索。

盈米基金高級(jí)技術(shù)總監(jiān)吳珂皓表示，目前盈米基金已經(jīng)廣泛利用大語言模型在基金投顧等場景進(jìn)行使用。比如在投顧場景中，他們會(huì)利用大語言模型、向量數(shù)據(jù)庫、本地知識(shí)庫來構(gòu)建超級(jí)投顧助理，幫客服、投顧人員高效回答用戶的問題。

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，相較于AI的線上服務(wù)，傳統(tǒng)的財(cái)富管理服務(wù)模式存在諸多局限，比如理財(cái)顧問服務(wù)門檻高，普通投資者無法獲得具有針對(duì)性的服務(wù)等。

“長久以來，理財(cái)顧問是少數(shù)人才有機(jī)會(huì)享受到的服務(wù)，傳統(tǒng)財(cái)富管理機(jī)構(gòu)的投顧人員一般只服務(wù)資產(chǎn)規(guī)模在50萬元以上，有時(shí)甚至是財(cái)富級(jí)別為百萬元以上的人群，目前還有上億長尾用戶沒有獲取專業(yè)的理財(cái)顧問服務(wù)?！庇蟹治鋈耸勘硎荆捎诘乩?、時(shí)間等限制，投顧人員也無法給用戶提供7x24小時(shí)的貼身服務(wù)。

不僅是C端，在B端AI大模型也在加速賦能。以基煜基金為例，其向機(jī)構(gòu)投資者提供投研服務(wù)時(shí)，現(xiàn)已使用的大語言模型能夠快速讀取和理解海量報(bào)告內(nèi)容，識(shí)別報(bào)告中的情感態(tài)度和評(píng)價(jià)語氣，提取主題詞和核心觀點(diǎn)，并自動(dòng)進(jìn)行觀點(diǎn)歸類。隨著訓(xùn)練樣本規(guī)模和類型的增加，大模型對(duì)上下文語義理解能力不斷加強(qiáng)，報(bào)告內(nèi)容分析的深度與廣度也有望不斷提升。

“例如機(jī)構(gòu)研究崗位大約1天要讀20多篇報(bào)告，再做歸類、總結(jié)形成觀點(diǎn)，基本一整天的時(shí)間都耗在上面，而使用大語言模型1個(gè)小時(shí)即可完成同樣數(shù)量報(bào)告的自動(dòng)提煉和總結(jié)，這比人工閱讀效率提升數(shù)十倍以上，同時(shí)還能為定性分析提供可靠、中立的參考依據(jù)。”基煜基金人士說。

難點(diǎn)存在未來可期

不過， AI大模型的應(yīng)用并非一帆風(fēng)順，其中的難點(diǎn)依然存在。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，通用大模型在專業(yè)細(xì)分領(lǐng)域上往往顯得有些 “無所適從”，尤其是像醫(yī)學(xué)、金融等領(lǐng)域，目前通用大模型缺少專業(yè)力、知識(shí)力和可控生成能力。

“懂理財(cái)?shù)娜斯ぶ悄埽粌H得會(huì)回答類似‘持倉新能源汽車最多的基金是哪個(gè)？’這種專業(yè)問題，還要回答類似‘我又綠了怎么辦？’這類帶有情緒的問題，做出情感安撫，并幫投資者復(fù)盤問題所在，這樣的要求確實(shí)是比較高的?！庇蟹治鋈耸勘硎尽?/p>

上述基煜基金人士也表示，現(xiàn)階段大語言模型輸出的結(jié)果無法達(dá)到100%穩(wěn)定，就像自動(dòng)駕駛絕對(duì)不能出錯(cuò)，1%的錯(cuò)都會(huì)造成生命財(cái)產(chǎn)損失。因此AI大模型在金融行業(yè)的使用場景需要謹(jǐn)慎選擇、反復(fù)論證，目前還不適合大范圍應(yīng)用，輸出內(nèi)容的真實(shí)性，準(zhǔn)確性有待提升。

對(duì)于AI大模型+金融的未來應(yīng)用，北京大學(xué)光華管理學(xué)院金融系主任劉曉蕾表示，金融行業(yè)作為人工智能應(yīng)用場景密集的行業(yè)，是大模型技術(shù)落地的最佳領(lǐng)域之一。以大模型為代表的新一代人工智能技術(shù)將加速金融數(shù)字化和金融智能化的發(fā)展，重塑現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程，改變產(chǎn)業(yè)格局。

從另一個(gè)角度看，有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，隨著金融大模型標(biāo)準(zhǔn)的落地，數(shù)據(jù)合規(guī)、隱私安全和訓(xùn)練工藝等問題一一得到解決，金融大模型會(huì)撬動(dòng)更多的崗位，也會(huì)提升人的價(jià)值。在精準(zhǔn)度、時(shí)效性和安全性等挑戰(zhàn)被消除后，金融大模型將與專家一起，解決當(dāng)下無法解決的問題，帶來更大的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

（文章來源：上海證券報(bào)）

關(guān)鍵詞