目前，在金融領域，人工智能技術的滲透率越來越高，以大模型為核心的人工智能已經成為新時代金融產業的主旋律。那么，大模型又能為金融產業帶來哪些新變化？不妨來看看百融云創的例子。百融云創基于深度學習Transformer框架，結合NLP、智能語音等技術，打造了場景驅動的產業大模型——BR-LLM，通過自主搭建的大模型底層框架，百融云創通過深度微調能支持百億級參數的訓練。

在AI開發層面，大模型展現出強大的代碼自動化生成能力。在金融機構中，傳統的機器學習模型開發在某種程度而言是一種“手工作坊”的模型，一個場景一個模型，模型之間的經驗也不能互相積累和復用。大模型的自動生成能力將顛覆這一現狀，面向不同金融場景的業務訴求，通過大模型工程師只需要下達清晰的指令，用文字描述出需求，即能自動生成模型，極大提升機器學習的開發效率和生產模式。開發人員的角色也會隨之發生變化，如果說此前開發人員只需要做好技術的工作，有了大模型的加持，開發人員還要做好“提問者”的角色。

在智能交互方面，大模型能提供“真人級”對話效果，對客戶的語音識別準確率可達到99%以上。同時，大模型還有“高人一籌”的表現。

比如，當人工向客戶推銷金融產品時，客戶問到一些如近十年某基金收益率這樣的專業性問題，工作人員無法及時給出準確的反饋，客戶可能就此流失。而大模型跨模態、跨語言的深度語義理解與生成能力，在處理復雜和專業性金融知識上，具有人工所不具備的能力。

在分析決策方面，以判別式AI為代表的小模型已經發揮了重要作用，大模型的進場將進一步激發小模型的能量。

數字化轉型的快速推進，使得銀行內部形成了大量的非結構化數據，這對信息質量要求比較高的判別式AI而言是一片無法觸及的領域。當訓練的信息量超過一定閾值，大模型就會出現“涌現現象”，即“在較小的模型中不存在，但在較大的模型中存在的能力”。

大模型能夠憑借強大的信息挖掘能力，喚醒金融機構大量沉積的信息，就像是一塊巨大的磁石，做關鍵信息的抽取，為判別式小模型進行賦能。比如，在風險決策、信用評估、反欺詐等場景下，大模型能豐滿信息的維度，挖掘出小模型無法覆蓋到的區域。大模型對于小模型并非替代或“消滅”，相反，兩者將是相互協作的關系，大模型與小模型相互搭配，將大大提升金融決策的精準度和效率。

當然，大模型盡管開發空間巨大，但在應用層面仍需面臨更多新的挑戰。作為其中的耕耘者，百融云創也將繼續聚焦人工智能，促進技術創新突破，期間，百融云創將不斷提升模型的準確度及安全性，為推動大模型產業化落地貢獻積極的力量。

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