主持人：

鄭 明，CFA協(xié)會(huì)亞太金融研究平臺(tái)（ARX）上海地區(qū)代表

圓桌嘉賓：

阿里云全球技術(shù)服務(wù)部數(shù)據(jù)智能團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 黃高攀

中歐基金執(zhí)行董事、信息技術(shù)總監(jiān) 賈建國(guó)

鵬城實(shí)驗(yàn)室研究員（正高）/博導(dǎo)、港中文深高金客座教授、原平安基金量化投資總監(jiān) 孫東寧

上海恒生聚源數(shù)據(jù)服務(wù)有限公司首席數(shù)據(jù)專家 張洋洋

上證報(bào)中國(guó)證券網(wǎng)訊（記者 朱妍）自ChatGPT發(fā)布以來，大模型在金融領(lǐng)域能發(fā)揮多大的能效，引發(fā)了行業(yè)內(nèi)的高度關(guān)注，技術(shù)帶來的革新浪潮正席卷而來。

在金融行業(yè)內(nèi)，大模型發(fā)展到了怎樣的程度，面臨著怎樣的挑戰(zhàn)？又具有怎樣的遠(yuǎn)大前景？12月8日，在2023滴水湖新興金融年度大會(huì)“數(shù)字金融打造全球核心競(jìng)爭(zhēng)力”分論壇上，來自各大機(jī)構(gòu)的行業(yè)大咖就“金融大模型的構(gòu)建與挑戰(zhàn)”話題展開了熱烈討論。

大模型助力金融行業(yè)變革

對(duì)于當(dāng)下大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，多位人士表示，大模型在投資端、客戶端等方面已經(jīng)有落地應(yīng)用，在提高數(shù)據(jù)、投資效率的同時(shí)，也提供了更好的金融服務(wù)。

孫東寧表示，大模型、人工智能在量化領(lǐng)域有著非常大的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)收集與管理、信號(hào)挖掘、組合構(gòu)建，交易實(shí)現(xiàn)與風(fēng)險(xiǎn)管理。以數(shù)據(jù)收集為例，過去在量化投資中，用的主要是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)；而文本數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)、研報(bào)數(shù)據(jù)這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，若要進(jìn)行量化處理、納入模型，其人力、時(shí)間和資金成本較高。但大模型出現(xiàn)后，這些數(shù)據(jù)收集與處理的效率顯著提升，另類數(shù)據(jù)變得“不另類”了。

賈建國(guó)認(rèn)為，從投資角度來說，研究、投資、風(fēng)險(xiǎn)、控制、交易、運(yùn)營(yíng)這5個(gè)涉及到自然語言處理的環(huán)節(jié)，大模型都可以發(fā)揮作用。另外，大模型還是很好的“投資顧問助手”，能適配客戶的風(fēng)險(xiǎn)接受程度、投資喜好，選出適合投資者的產(chǎn)品。不過，“最后一公里”的事還是需要投資顧問來做，大語言模型還不能直接面客。

提及金融大模型的構(gòu)建離不開高質(zhì)量語料庫的采集，張洋洋表示，基于聚源多年的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)，金融場(chǎng)景大模型有其獨(dú)有的特性。要構(gòu)建高質(zhì)量語料庫，先要從應(yīng)用端的具體場(chǎng)景出發(fā)，進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)劃，對(duì)語料數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的歸集并管理，這需要考慮到語料背后的權(quán)屬、可被應(yīng)用的場(chǎng)景、安全等級(jí)等因素。語料數(shù)據(jù)的合理歸集和管理，是大模型高質(zhì)量語料庫建設(shè)的前提，而對(duì)歸集后的語料進(jìn)行基于具體場(chǎng)景的數(shù)據(jù)治理，是被高效應(yīng)用的基礎(chǔ)。對(duì)不同的語料數(shù)據(jù)品類，構(gòu)建其適用的質(zhì)量控制手段，是大模型能夠被達(dá)成有效利用的關(guān)鍵。

黃高攀也表示，要得到高質(zhì)量的語料，首先是收集過程需要有統(tǒng)一的語料收集平臺(tái)來管控文本、語音視頻、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；其次是語料的高質(zhì)量提取，包括文檔解析和清洗、數(shù)據(jù)去重、低質(zhì)量數(shù)據(jù)的過濾，最后根據(jù)場(chǎng)景需求構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。他認(rèn)為，整個(gè)過程中，有兩點(diǎn)很關(guān)鍵，有沒有高效的AI服務(wù)平臺(tái)，以及是不是和場(chǎng)景需求相匹配。

大模型迎接風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)

作為一種新興事物，在大模型為金融行業(yè)帶來向好變化的同時(shí)，未來在應(yīng)用過程中，又存在怎樣的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)？

張洋洋認(rèn)為，金融是服務(wù)大眾的，大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用過程當(dāng)中，具有基于其自身特性的要求，其中數(shù)據(jù)安全問題需被重點(diǎn)關(guān)注。如今金融機(jī)構(gòu)積極投入大模型的應(yīng)用研發(fā)，并取得了一定的成果，但在對(duì)公眾服務(wù)時(shí)，面臨著更強(qiáng)的監(jiān)管合規(guī)要求。比如大模型當(dāng)下還沒法完全保證回答的“安全性”，且存在一些數(shù)據(jù)版權(quán)的問題。

黃高攀也表示，當(dāng)前大模型存在一定的“幻覺現(xiàn)象”，需要借助一些知識(shí)檢索等技術(shù)來減少這類現(xiàn)象，否則會(huì)給大模型的使用帶來很大的困擾，這在金融行業(yè)也一樣。

賈建國(guó)認(rèn)為，目前大模型在算力、產(chǎn)品解決方案、人才上都面臨著一些挑戰(zhàn)。以產(chǎn)品解決方案為例，如今大語言模型的數(shù)量之多帶來了很大的選擇困難，但又不可能每個(gè)都去嘗試一遍，這造成了很大的資本浪費(fèi)。

盡管面對(duì)諸多風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，多位人士仍表示了對(duì)金融大模型應(yīng)用前景的期待。孫東寧表示，大語言模型疊加時(shí)間序列大模型，未來一定會(huì)在量化投資各個(gè)環(huán)節(jié)上起到非常大的助力，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)大力擁抱這些大模型。

賈建國(guó)也表示，大模型可能會(huì)引領(lǐng)“新范式”的產(chǎn)生，所有人或?qū)闹惺芤?，它確實(shí)能夠幫助金融行業(yè)擴(kuò)大產(chǎn)能、提高工作效率，在一定程度上成為公司“助手”。