微众媒体学院北京开讲 聚焦大模型时代AI前沿与金融运转 (微众传媒官网)

7月2日，微众媒体学院系列活动在北京举行，本期活动以“大模型时代AI前沿与金融运转”为主题，约请澜舟科技合伙人、联席CEO李京梅，微众银行首席人工自动官杨强，微众银行人工自动首席迷信家范力欣等多位行业专家学者与媒体记者分享趋向洞察，讨论AI技术前沿与金融落地通常。

大模型和生成式人工自动的展开进入快车道

近年来，以大模型为代表的AI技术进入展开快车道，成为当下最受群众注目的热点话题。随同大模型技术的飞速展开，全球人工自动技术展开和运转迭代速度都失掉了极大优化，大模型技术也被以为是通用人工自动技术的中心引擎。

工信部公布的数据显示，截至2023年6月，我国人工自动中心产业规模曾经抵达5000亿，人工自动企业数量逾越4400家。

澜舟科技合伙人、联席CEO李京梅表示，“近年来人工自动逐渐演进，从只能做单个义务的公用模型的AI 1.0时代，到一个通用模型做普遍义务的AI 2.0时代，最终走向通用人工自动（AGI）。人工自动也从感知自动走向认知自动，再到生成自动及决策自动。”她指出，随着AI才干越来越强，其开发和经常经常使用越来越方便，结果也越来越可控。同时，AI产业具有广阔潜力，大模型的产业落地运转才刚刚末尾，随着各个范围的产业更新对人工自动的需求一直增强，未来的浸透率还将进一步介入。

李京梅在微众媒体学院宣布演讲

在业内专家看来，大模型技术在展开运转中显现三大应战：一是从算力角度，大模型的训练环节中要求庞大的配件算力资源支撑，大模型参数规模呈继续扩张趋向，对算力提出了更高要求；二是从算法角度，大模型生成内容或许存在安保风险，同时普遍存在隐构成见的或许性；三从数据角度，近年来各项法律法规对私域数据的经常经常使用有“数据可用无法见”的要求，在医疗、金融等行业都存在海量自治的高质量数据，但受限于隐私无法共享运行。

微众银行积极探求AI技术的金融落地运转

在大模型的通常运转中，金融行业由于具有数字化水平高、商业化运转场景潜在价值初等优点，成为了AI大模型落地运转的最佳场景之一。作为一家全球抢先的数字银行，微众银行积极探求将大模型等人工自动前沿技术运转于金融范围的多样化或许性，同时坚持“慎重展开”的准绳，关注数据安保与隐私维护。以业界抢先的隐私计算联邦学习技术为特征，微众银行构建起能够支撑和服务金融业务的场景化生成式AI Agent Store（人工自动业务助理矩阵）。

微众银行首席人工自动官杨强在分享时表示，大模型的运转落地触及数据控制、算法优化、系统设计和本钱控制等多方面的综合应战，要求继续的技术创新和战略调整，以推进AI技术愈加成熟、高效地服务于社会各个范围。他进一步指出，“AI Agent（人工自动业务助理）是大模型面向运转端展开的下一阶段，其基于大模型的通用才干，并结合相关范围知识顺应不同场景需求。”

杨强在微众媒体学院宣布演讲

据了解，在业务虚践中，微众银行自研的生成式AI技术能够有效处置大模型幻觉（大模型在生成内容时出现错误或误导性结果）等技术难点，满足监管合规要求，已深度运转于客服、营销、质检、反欺诈、科技金融等外围业务场景，掩盖金融服务“前-中-后台”各个环节，优化金融服务的质效。

详细而言，在客户服务环节，微众银行经过客服Agent辅佐坐席，一直优化24小时线上客服的剖析和了解才干，让多轮对话更流利天然；在营销环节，经过生成式大模型加快生成“千人千面”的海量营销素材，并经过联邦学习等技术更精准地找到要求金融服务的集团和小微企业群体；在风控环节，微众银行将人脸识别、声纹识别等AI技术运转在开户、授信、放款等金融服务多个环节，有效鉴别欺诈行为，优化银行风控才干；在知识产权维护与创新方面，基于生成式AI与专利大模型打造的专利系统，协助下降专利撰写难度，提高专利开放效率。

谈及联邦大模型与前沿探求时，微众银行人工自动首席迷信家范力欣提出，联邦学习作为一种先进的散布式机器学习范式，支持介入方在不直接共享原始数据的状况下协作训练模型，为处置大模型运转落地的技术难题提供了创新途径。联邦大模型技术路途经过其共同的设计，不只处置了数据时效性、模型幻觉、专业知识融合及算力资源消耗等应战，而且在维护数据隐私和促进AI技术公允性方面迈出了关键一步，为大模型在各范围的普遍运转开拓了新的或许。

范力欣在微众媒体学院宣布演讲

目前，微众银行曾经在联邦大模型范围启动了诸多研讨与探求，将最新研讨效果陆续开源公布于联邦大模型开源框架FATE-LLM，推进前沿技术落地运转与普惠，并在多个国际顶级学术会议中公布了相关论文，促进前沿学术研讨与交流。