今年年初，在AIGC剛剛開(kāi)始爆火的時(shí)候，我們?cè)?jīng)采訪過(guò)一位AI領(lǐng)域的專(zhuān)家。當(dāng)我們提問(wèn)哪個(gè)行業(yè)將率先落地大模型時(shí)，他毫不猶豫地說(shuō)道：“金融?！?/p>

金融行業(yè)場(chǎng)景多、數(shù)據(jù)多、知識(shí)多，這樣的“三多”特點(diǎn)讓其成為AI大模型發(fā)揮價(jià)值的天選。與此同時(shí)，金融場(chǎng)景專(zhuān)業(yè)度高，業(yè)務(wù)復(fù)雜，在風(fēng)控、安全、效率等方面有著嚴(yán)格的要求，初出茅廬的大模型，短期內(nèi)融入金融行業(yè)并不容易。

金融與大模型的距離，理論上很近，實(shí)踐中很遠(yuǎn)。如何跨越大模型規(guī)模商用的鴻溝？在華為眼中，答案在于，需要完成一場(chǎng)懂技術(shù)、懂行業(yè)的系統(tǒng)化工程建設(shè)。

9月20日，華為全聯(lián)接大會(huì)2023第一天，以“智領(lǐng)睿變，共建數(shù)智金融未來(lái)”為主題的金融峰會(huì)，吸引了來(lái)自全球超過(guò)700多位金融行業(yè)客戶(hù)與伙伴，他們共同探討了如何擁抱大模型機(jī)遇，如何加速金融行業(yè)數(shù)字化、智能化升級(jí)。

華為數(shù)字金融軍團(tuán)CEO曹沖表示，Transformer的成熟應(yīng)用，讓我們迎來(lái)了大模型時(shí)代，也讓AI來(lái)到了新拐點(diǎn)。AI生產(chǎn)力將會(huì)無(wú)處不在，重塑整個(gè)數(shù)字金融行業(yè)。面向未來(lái)，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用大模型的能力，將成為關(guān)鍵生產(chǎn)力。

金融大模型，并不是把大模型交給金融機(jī)構(gòu)就可以，而是需要站在金融行業(yè)的立場(chǎng)上，逐層從基礎(chǔ)設(shè)施、模型算法，向場(chǎng)景化應(yīng)用、軟件開(kāi)發(fā)修筑起一座大廈。

這項(xiàng)系統(tǒng)化工程，就是金融與大模型相遇時(shí)所需的答案。

金融大模型，不是空中樓閣

可以這么說(shuō)，大模型為金融行業(yè)帶來(lái)的價(jià)值，將不亞于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn)與成熟。

在銀行前臺(tái)，大模型可以作為智能客服，提升網(wǎng)點(diǎn)業(yè)務(wù)人員工作效率；在銀行業(yè)務(wù)中臺(tái)，大模型的分析能力可以作為投研投顧，提升信貸準(zhǔn)確性；在業(yè)務(wù)后臺(tái)，大模型可以提升風(fēng)控能力，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。大模型近乎可以貫穿金融業(yè)的全流程、全任務(wù)，從而通過(guò)各個(gè)端點(diǎn)生產(chǎn)力的釋放，實(shí)現(xiàn)重塑金融行業(yè)的生產(chǎn)關(guān)系。

以某國(guó)際銀行為例，規(guī)?；瘧?yīng)用生成式AI釋放顯著的降本增效收益，在技術(shù)部署的第一年就能夠?qū)崿F(xiàn)1.5億美元的降本。觀察這家銀行使用AI大模型的情況，會(huì)發(fā)現(xiàn)大模型在市場(chǎng)銷(xiāo)售、精準(zhǔn)獲客、風(fēng)控、信貸等多方面都發(fā)揮出巨大價(jià)值。

大模型對(duì)于金融業(yè)如此重要，但有一個(gè)問(wèn)題需要注意：大模型不是空中樓閣。金融機(jī)構(gòu)并不能無(wú)縫應(yīng)用通用大模型技術(shù)。

金融機(jī)構(gòu)間的數(shù)字化能力參差不齊，對(duì)大模型的需求各不相同，加上金融行業(yè)普遍對(duì)數(shù)字化效率、安全、風(fēng)控等方面有著苛刻的要求。因此在接納大模型前，金融行業(yè)還面對(duì)一系列挑戰(zhàn)，比如說(shuō)：

1.大模型與行業(yè)的適配度低，多通用知識(shí)，少專(zhuān)業(yè)技能，而金融業(yè)又高度依賴(lài)專(zhuān)業(yè)技能與術(shù)語(yǔ)體系，因此通用大模型能力有限。

2.目前大模型處在初始階段，金融用戶(hù)往往缺乏場(chǎng)景作為牽引，容易陷入引進(jìn)大模型卻不會(huì)用、不好用的境地。

3.大模型需要海量的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)清洗等工作，而金融業(yè)數(shù)據(jù)量龐大，數(shù)據(jù)管理難度大，因此帶來(lái)了數(shù)據(jù)負(fù)擔(dān)加重，應(yīng)用開(kāi)發(fā)難度增大的問(wèn)題。

4.大模型的數(shù)據(jù)參數(shù)與模型規(guī)模，考驗(yàn)著用戶(hù)的存、算、網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施。基礎(chǔ)設(shè)施不適配，將無(wú)法發(fā)揮出大模型應(yīng)用的效果。

這樣來(lái)看，金融業(yè)對(duì)大模型的需求既包含模型本身，更涉及模型之外。為了讓大模型發(fā)揮出應(yīng)用的效果，金融用戶(hù)需要對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)進(jìn)行升級(jí)，需要對(duì)各個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行設(shè)計(jì)和改善。

因此，金融大模型并不是簡(jiǎn)單的模型精調(diào)，而必須是一個(gè)面向金融智能化長(zhǎng)期發(fā)展的整體性工程。

華為在全聯(lián)接大會(huì)2023上，給出了答案。

下鋪基礎(chǔ)設(shè)施，上設(shè)場(chǎng)景，中通行業(yè)：“頂天立地”的金融大模型

金融大模型的系統(tǒng)性建設(shè)，應(yīng)該是什么樣的？

我們打個(gè)比方，大模型是一個(gè)房間，但這個(gè)房間不能單獨(dú)存在，它需要上有屋頂，下有地基，中有門(mén)窗。對(duì)于金融大模型來(lái)說(shuō)，地基就是要有與其適配的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，屋頂就是要有場(chǎng)景化方案作為應(yīng)用牽引，中間的門(mén)窗就是要通向行業(yè)，打通大模型通用性與金融行業(yè)專(zhuān)業(yè)性之間的界限。

扎扎實(shí)實(shí)打好基礎(chǔ)設(shè)施的地基，鋪設(shè)好金融智能化場(chǎng)景的屋頂，開(kāi)好大模型與金融業(yè)特性間的門(mén)窗，從而讓金融大模型“頂天立地”——這就是華為推進(jìn)大模型走入金融行業(yè)的系統(tǒng)和建設(shè)方案。

今年6月，華為發(fā)布了面向金融行業(yè)的“小蠻腰”解決方案。面對(duì)洶涌而來(lái)的金融大模型需求，華為對(duì)“小蠻腰”進(jìn)行全面的智能升級(jí)，專(zhuān)注大模型在金融行業(yè)的落地，全面開(kāi)啟AIGC在金融場(chǎng)景的加速，其中具體包括：

1.以高效互聯(lián)的AI算力，構(gòu)建大模型智能底座，升級(jí)智簡(jiǎn)韌性的基礎(chǔ)設(shè)施。

2.將大模型融入經(jīng)營(yíng)決策與應(yīng)用現(xiàn)代化，增強(qiáng)智慧業(yè)務(wù)引擎。

3.通過(guò)大模型全面升級(jí)客戶(hù)聯(lián)接，打造智能交互。

4.在產(chǎn)業(yè)金融等場(chǎng)景側(cè)，以大模型配合端云協(xié)同，構(gòu)建無(wú)處不智的金融服務(wù)。

在這樣的解決方案升級(jí)牽引下，華為打造了金融大模型三層解決方案，其中首次發(fā)布3大類(lèi)10個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景、盤(pán)古金融大模型和大模型智能底座，系統(tǒng)性建設(shè)了一座金融智能化的大廈。

其中，在相當(dāng)于房屋地基的基礎(chǔ)設(shè)施層，華為整合了ICT軟硬件產(chǎn)品組合優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建“算網(wǎng)存云”協(xié)同的智能底座方案，從高性能集群訓(xùn)練、高可靠模型保護(hù)、高效綠色節(jié)能三個(gè)方面，為大模型提供澎湃算力。通過(guò)高速集群互聯(lián)架構(gòu)，將token處理時(shí)延降低至100ms以?xún)?nèi)；通過(guò)計(jì)算與存儲(chǔ)協(xié)同，將訓(xùn)練中斷時(shí)間從天縮短到分鐘級(jí)，實(shí)現(xiàn)月級(jí)穩(wěn)定訓(xùn)練；通過(guò)全液冷集群和多租戶(hù)資源共享，將網(wǎng)絡(luò)能效比從0.1提升到0.5 PFLOPS/KW。

在能夠?qū)Υ竽Ｐ桶l(fā)展起到引導(dǎo)、推進(jìn)作用的場(chǎng)景應(yīng)用層，華為圍繞創(chuàng)新生產(chǎn)力，首次推出AI for Data、AI for Business、AI for IT三大類(lèi)10個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。其中包括智能客服、信貸報(bào)告生成、智能數(shù)據(jù)分析、智能編程助手等，并且提供模型微調(diào)、數(shù)據(jù)工程、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、安全工程等系列工程化套件，聯(lián)合數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型調(diào)優(yōu)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)等伙伴，構(gòu)建豐富的大模型生態(tài)體系。目前，這10個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景都已經(jīng)和頭部金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了合作落地。

在最受外界期待的模型層，華為帶來(lái)了與金融行業(yè)需求與特性真正打通的盤(pán)古金融大模型。華為在7月7日發(fā)布了盤(pán)古系列大模型，從L0自主構(gòu)建基礎(chǔ)大模型，沉淀100多種模型能力，比如NLP重點(diǎn)投入思維鏈、長(zhǎng)序列等基礎(chǔ)能力，在同樣的數(shù)據(jù)澆灌下，能訓(xùn)練出更“聰明”的模型。

從基礎(chǔ)大模型，走向金融大模型，還需要專(zhuān)業(yè)知識(shí)和行業(yè)規(guī)則的澆灌。華為在盤(pán)古大模型基礎(chǔ)上，加強(qiáng)了金融知識(shí)、技能，打造盤(pán)古金融大模型。在金融知識(shí)方面，注入五大類(lèi)金融數(shù)據(jù)、千億級(jí)金融Tokens；在金融技能方面，與客戶(hù)和伙伴共創(chuàng)，構(gòu)建了數(shù)千個(gè)細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景模板；融合100多個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范的知識(shí)庫(kù)，讓大模型更專(zhuān)業(yè)；在安全方面，構(gòu)建了數(shù)據(jù)安全、模型安全、內(nèi)容安全等全流程的合規(guī)能力，支撐模型的可信。

下有先進(jìn)的以存、算、網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施為支撐，上有場(chǎng)景應(yīng)用為導(dǎo)向，中間有深度理解金融行業(yè)專(zhuān)業(yè)性的大模型。這樣的體系化工程與全棧能力，正是華為在金融大模型賽道上的核心優(yōu)勢(shì)。這也是為什么中國(guó)Top20銀行中，已有1/2選擇了華為的AI軟硬件平臺(tái)。

很多金融機(jī)構(gòu)都在探索大模型的使用，華為通過(guò)自身的技術(shù)能力和積極的生態(tài)合作，努力去解決一個(gè)個(gè)問(wèn)題，讓金融機(jī)構(gòu)面對(duì)大模型實(shí)現(xiàn)會(huì)用、好用、有用。

全面升級(jí)分布式3.0，發(fā)布金融PaaS能力

大模型是金融智能化的基礎(chǔ)，而想讓大模型充分發(fā)揮價(jià)值，必須將其與應(yīng)用現(xiàn)代化緊密結(jié)合。未來(lái)，大模型將帶來(lái)多樣化、高效率的業(yè)務(wù)創(chuàng)新可能。這種情況下幫助軟件敏捷開(kāi)發(fā)、業(yè)務(wù)快速迭代，以及縮小爆炸半徑，確保數(shù)字系統(tǒng)高性能、高可用的現(xiàn)代化應(yīng)用能力，將成為金融機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

為此，華為希望將自身積累的軟件開(kāi)發(fā)與PaaS能力貢獻(xiàn)給金融客戶(hù)，幫助金融行業(yè)完成面向未來(lái)的現(xiàn)代化應(yīng)用成長(zhǎng)。在今年6月，華為金融軍團(tuán)提出了“平臺(tái)+服務(wù)”模式是金融走向商業(yè)敏捷的關(guān)鍵，應(yīng)用現(xiàn)代化是必經(jīng)之路。為了滿(mǎn)足金融應(yīng)用現(xiàn)代化與大模型發(fā)展的正向循環(huán)，華為金融軍團(tuán)進(jìn)一步提出了“平臺(tái)+服務(wù)+AI”模式。

推動(dòng)包括金融核心系統(tǒng)在內(nèi)的全面應(yīng)用現(xiàn)代化，在應(yīng)用韌性、架構(gòu)、開(kāi)發(fā)、交付、運(yùn)維落地方面進(jìn)行5維升級(jí)，為金融行業(yè)提供可用、好用的智能+PaaS能力。在HC2023期間，華為全面升級(jí)了分布式核心解決方案3.0，發(fā)布金融級(jí)PaaS能力，其能夠以V模型驅(qū)動(dòng)的服務(wù)化架構(gòu)設(shè)計(jì)，高低代碼結(jié)合的智能開(kāi)發(fā)、單元化運(yùn)行、智能化運(yùn)維、Serverless化部署，幫助客戶(hù)通過(guò)核心升級(jí)，構(gòu)筑業(yè)務(wù)價(jià)值。

在運(yùn)行態(tài)，華為結(jié)合產(chǎn)業(yè)實(shí)踐打造全棧單元化、混沌工程，支持金融客戶(hù)構(gòu)建5個(gè)9的高可用?；谌A為消費(fèi)者云3億用戶(hù)多年沉淀的中間件，分布式事務(wù)處理支撐萬(wàn)級(jí)TPS。

在開(kāi)發(fā)態(tài)，憑借華為30年的研發(fā)管理經(jīng)驗(yàn)，打造出CodeArts軟開(kāi)流水線(xiàn)，工程構(gòu)建效率10倍提升。通過(guò)盤(pán)古大模型構(gòu)建CodeArts Snap代碼助手，研發(fā)效能提升30%以上。

金融大模型的成功，需要系統(tǒng)化的成功

總結(jié)華為在金融大模型領(lǐng)域的獨(dú)特價(jià)值，會(huì)發(fā)現(xiàn)華為一如既往，成為了技術(shù)世界與產(chǎn)業(yè)世界的聯(lián)接器，基礎(chǔ)設(shè)施與行業(yè)應(yīng)用之間的架橋人。

華為并不僅僅關(guān)注將一個(gè)大模型送到金融客戶(hù)手中，并且還關(guān)注金融客戶(hù)的長(zhǎng)期智能化發(fā)展目標(biāo)，考慮如何將大模型真正融入到金融業(yè)智能化的整體藍(lán)圖中。

金融大模型的成功，需要的是系統(tǒng)化的成功。秉持這樣的思路，華為帶給金融客戶(hù)的價(jià)值顯得更加長(zhǎng)遠(yuǎn)，也更加體現(xiàn)出站在金融行業(yè)思考金融問(wèn)題的產(chǎn)業(yè)厚度。

這樣的差異化，也體現(xiàn)在全聯(lián)接大會(huì)2023期間的一系列動(dòng)作上。比如大會(huì)期間，華為發(fā)布了《邁向智能世界》系列白皮書(shū)，涵蓋10大產(chǎn)業(yè)和行業(yè)篇章。針對(duì)智能化時(shí)代金融行業(yè)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，以“智領(lǐng)睿變，共建數(shù)智金融未來(lái)”為主題，華為提出了對(duì)未來(lái)金融數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)的趨勢(shì)和展望。不難看出，華為關(guān)注的不僅是此刻火熱的金融加大模型話(huà)題，更有面向未來(lái)的智能金融之路。

同時(shí)，在華為全聯(lián)接大會(huì)2023期間，華為還攜手北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、銀行客戶(hù)及合作伙伴共同發(fā)布了《區(qū)域銀行數(shù)據(jù)能力體系建設(shè)白皮書(shū)》。期間，分析了數(shù)字化發(fā)展相對(duì)滯后的區(qū)域銀行如何升級(jí)能力，順應(yīng)智能浪潮。從中可見(jiàn)，華為考慮著金融行業(yè)的整體性與實(shí)在性，而不是僅僅著眼于短期利益和頭部客戶(hù)。

在基礎(chǔ)設(shè)施支持、金融大模型賦能、應(yīng)用現(xiàn)代化升級(jí)等能力構(gòu)成的系統(tǒng)性方案下，華為正幫助金融大模型由設(shè)想變成現(xiàn)實(shí)。截至目前，華為在全球已經(jīng)服務(wù)了3300家金融客戶(hù)，在全球Top100的銀行中，有53家選擇與華為合作。

或許可以說(shuō)，金融機(jī)構(gòu)選擇華為，就是選擇了大模型的系統(tǒng)化工程，選擇了一條風(fēng)物長(zhǎng)宜放眼量的未來(lái)之路。