專題：中國財富管理50人論壇2024年會

　　12月22日金融一線消息，國民財富發展研究合作平臺 “AI+金融”峰會今日在北京召開。工商銀行首席技術官呂仲濤出席并發表主題演講。

　　對于AI政策背景及技術趨勢，呂仲濤表示，2022年底以來，以ChatGPT為代表的千億級AI大模型樹立起了人工智能技術發展的新里程碑，被業界認為是通用人工智能技術發展的一個關鍵拐點。2004年9月份，OpenAI發布的o1模型具備的思維鏈，第一次讓大模型具備復雜思考和推理能力，使得大模型在推理階段能夠像人類一樣進行深入思考，而不僅僅是簡單地對提問做出直接回應，這一技術的突破正在加速人類社會邁向人工智能時代的新篇章。

　　“當前大模型技術廣受關注，但大模型應用落地，目前業界尚無標準的方法論?！睂Υ?，呂仲濤進一步闡述道：“我們認為企業可按照場景通用化、專業化的程度來結合自身實際，分別使用基礎大模型、行業大模型、企業大模型、任務大模型，四層模型規模和算力的投入各有差異，專業屬性來逐層增強?！?/p>

　　在具體實踐場景中，呂仲濤指出，工商銀行針對金融行業知識專業性高、任務執行嚴謹、權限隔離嚴格等特點，總結了適配金融行業的1+X工程化解決方案，其中1是指金融智能中樞，通過應用大模型的理解調度能力，實現在金融復雜場景下任務拆解、規劃、執行，成功率達到90%以上。X包含知識檢索、數據分析、輪崗編寫、知識搜索等多項子進常用智能，金融知識問答滿意度90%，對話式指標查詢準確率95%以上，也達到了業界的領先水平。

　　“AI未來可期，但也并非萬能?！泵嫦蛭磥恚瑓沃贊龔乃懔?、數據、智能體、安全和人才培養五個方面展望了金融行業人工智能未來的工作：

　　大模型遵循的規模準則，只有充足的算力才能滿足金融企業高質量AI應用的需要，大模型算力設施因功耗、網絡傳輸效率等原因，目前正在從風能集群、液冷集群向超節點集群的過渡，通過集群化方式快速提升集群算力水平并顯著降低集群故障的發生率。新型基礎設施的機房、網絡、云化等工作，相比于傳統服務器均有更高的要求，金融機構應結合自身體量，推進算力基建規劃，算力云化管控，算力集約運用等核心工作，夯實企業AI算力基石，高質量支撐AI的創新應用，這里面可能未來還有一個趨勢，也是比較關注的，現在我們重點都聚焦在通用芯片CPU跟GPU當中，可能未來的專用的領域的芯片可能也會大量出現，我覺得未來可能對我們的異構算力的統一調度，發揮算力池的最佳效用也有很多值得探索的地方。

　　數據是AI動力引擎的核心資源，只有充分挖掘應用好數據資源，才能高質量推動數字化企業轉型。金融機構要抓住國家數據要素行動戰略計劃，加快構建企業數據空間，聯動城市數字空間、行業數字空間、跨境數據空間、個人數據空間等數據流動共享中樞，大幅拓展企業可使用的數據資源。

　　大模型的應用模式可分為直接使用、提示詞、思維鏈、智能體和多智能體聯合應用五個發展階段，模型能力的釋放，正在由挖掘內部潛能向應用外部工具的轉變。智能體技術構成了企業大模型數字生產力釋放的決策編排和任務執行的工程能力，企業下一步要想繼續釋放大模型潛能，必須建立完備的智能體工程能力，提高大模型對業務系統的探查能力和自主調度能力，實現配置化的AI原生應用構建，加快構建企業數字化進程。

　　金融機構也必須建立可靠的AI的安全框架，聚焦基礎設施供應鏈安全，基模合規可靠、數據內容可信、模型價值對齊、應用可控可用五大領域來建立全鏈路、全過程安全體系，夯實人工智能的安全基石，保障企業AI應用的可持續性。

　　人才是AI創新應用的第一資源，AI大模型業務應用成效是前期投入的集中映射，金融機構應培養更多技術底座人才，原生應用人才，以及融通創新人才，充分挖掘大模型內涵知識的潛力，打造更多突破性的場景。