2023金融业大模型应用报告-破除虚妄务实求效正式版.docx

《2023金融业大模型应用报告-破除虚妄务实求效正式版.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2023金融业大模型应用报告-破除虚妄务实求效正式版.docx（46页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、中国银保传媒口朝研究院OOKaBAXKViGAXDNMMANaJMEIXaCX?aXYI11HD、，RCSC,PMGAdvisory(China)Limited,aWniIddabilitycompanyinMainlandChina,KPMG,aMacau(SAR)partnership,andKPMG.aHongKong(SARyPartnefShp.aremember1irmsoftheKPMGglobalorganisationofindeperxtentmemberrmsaffiliatedwithKPMGInternationa!Limited,aprivateEnglishcom

2、panyIlmitedbyguarantee.AJInghtsreserved.破除虚妄，务实求效：2023金融业大模型应用报告序言司晓腾讯研究院院长大模型能力正逐步渗透至各行各业，催生新一轮创新浪潮和行业变革。在金融领域，行业大模型为金融市胡利明腾讯云副总裁以大模型为代表的新一代人工智能技术，正在加速改变人们的生活方式，助力千行百业；在金融行业，借杜增良中国银保传媒党委委员、总经理近一年金融业对于大模型的探索和运用日益增多，我们感受到行业对于新技术学习和应用的强烈需求。期黄艾舟毕马威企业咨询金融科技主管合伙人数字经济的蓬勃兴起为金融创新发展构筑广阔舞台，大模型的涌现促使金融科技行业范式变革。

3、在风险防控柳晓光毕马威企业咨询金融数字化转型咨询主管合伙人伴随着金融机构数字化体系的演进，金融业数智建设正从“立柱架梁”逐步迈进“积厚成势”O面对以大破除虚妄，务实求效：2023金融业大模型应用报告引言行业亟待破局大模型发展现状技术培育行业基础价值趋势人工智能生成内容技术蓬勃发展，行业大模型与通用大模型竞相培育，伴随着生成内容的可控性增强，垂直场景的试点与探索不断加速，各产业纷纷探索适合自身发展的适配性场景。金融行业是大模型场景探索、应用落地的肥沃土壤，具备信息、数据、知识、人才密集型的特性，顶层政策与区域性规划持续推进前沿技术在金融业的实践与体系建设。大模型是未来金融的商业变革核心驱动之一，

4、重点归集于三大方向：金融机构在服务客户方面的降本增效、场景变革和产品升级；用户获取金融服务入口的潜在迁移和变化；金融行业价值链条的重塑。基于大模型的金融场景多在试验性探索和点状尝试，金融产业链尚未形成基于大模型的体系化应用共识和领先范式，尚未形成标准化的应用演进模式与明晰的场景ROI判断框架本报告将结合腾讯研究院.银保传媒与毕马威在基础大模型的沉淀与洞察.在银行、券商、资管等数字化转型与落地的深度积累，破除虚妄，力求客观.准确地反映相关趋势，以务实求效的核心基准探明金融业大模型的应用场景。目录Ol全球大模型发展趋势研判05页02破除虚妄：大模型在金融业的场景落地边界io页03务实求效：大模型在

5、金融业的价值与应用19页04总结与展望29页Ol全球大模型发展趋势研判1全球大模型发展趋势研判大模型技术发展态势第四波AI浪潮核心驱动近年来，通过在大规模语料库上对TranSfOrmer模型进行预训练,研究者们提出了在自然语言处理（NLP）任务中表现突出的预训练语言模型（PLM）,并发现随着参数规模的扩大，模型会进化出上下文学习等新型特殊能力，为区分不同参数规模下的语言模型，大语言模型应运而生。Transformer模型语料库预训练;预训练语言模型Pre-trainingLanguageModel参数规模扩大J大语言模型1.argeLanguageModel“百行千模”；OpenAI所发布的C

6、hatGPT和GPT-4是大模型!发展的两大重要里程碑：ChatGPT通过将人类生成!的对话引入训练数据，使AI具备了与人类同频顺畅交流的能力，而GPT-4则将文本输入扩展到多模态I信号Google:GPT-IOpenAI:GPT-2OpenAI:WebGPTOpenAI:GPT-3Google:GLaM20212022OpenAI:ChatGPTMeta:OPT-IMLkGoogle:GLaMJF清华大学：GLM2023OpenAI:GPT-4Meta:LLaMAkGoogle:Bard,腾讯：混元百度：文心一言范式变革大模型和预训练让人工智能完成跃迁，诱发了技术质变大模型能力催生场景变革D

7、ATASET1MODELlTASK1DATASET3MODELBTASK3号-二冏-ONEMODClDATASET2M0DEL2TASK2匚-T*ISHWL4)W0L0SDATA纷令文本IJVg富IFoundationModel通过共性学习进行预训练提升模型水平，结合特性学习适配场景特性,并以大模型+工具平台+生态”的协同模式完成应用场景的落地。单一领域数据集；诸多数据集合诸多模型各超级海量数据，无需人工标注;具有跨领域的信息，处理内容更力口多元的“基础模型，可执行多类型任务多模态模型提升决策与生成内容的精准性多模态模型可以同时处理包括声音、文本、图像、信号、视频等在内综合性决策与内容生成更加

8、精准成孤岛缺乏健；捌密集型的嵋标注知识1全球大模型发展趋势研判国内外政策环境现状从2020年开始，美国、欧洲和中国先后出台面向Al的监管政策，对泛Al应用提出了安全性、透明度、可解释性等方面的要求，人工智能步入监管时代。美国：人工智能应用监管指南，2020年1月欧盟：人工智能白皮书，2020年2月中国：新一代人工智能伦理规范，2021年9月T中国：互联网信息服务算法推荐管理规定，2022年3月If美国：人工智能风险管理框架，2023年1月kd.中国：互联网信息服务深度合成管理规定，2023年1月欧盟：人工智能法案，2023年6月中国：生成式人工智能服务管理暂行办法，2023年7月2023年，随

9、着生成式AI应用的指数级爆发,全民AI的普及，中国率先发布了针对生成式Al的监管政策：1 .互联网信息服务深度合成管理规定正式将生成式AI纳入我国的监管范围，要求生成式AI服务提供者应当采取技术或者人工方式对输入数据和合成结果进行审核，并在合理、显著的位置向公众提供深度合成的情况。2 .生成式人工智能服务管理暂行办法标志着我国对生成式Al的治理监管进入体系化阶段，办法明确了对生成式AI实行分类分级监管的基调，涵盖从模型训练、应用运行到模型优化的全生命周期，并规定了服务开发者、提供者的算法备案义务，未来，算法安全监测、数据安全管理、个人数据保护将成为AIGC开发和使用过程中的合规要项。回睽金融业

10、，目前尚未有关于大模型的垂直监管政策出台，但各国家及地区关于金融数据的监管要求，将是大模型在金融业应用时务必要考虑的合规要求。数据保护法（2021年6月）：加强对消费者数据的保护，并对处理消费者数据的实体提出新的要求。处理消费者数据的实体将被要求制I定和实施保护个人数据的安全计划，收集数据需要消费者同意，消费者有权访问、更正和删除其个人数据。I_,金融数据透明度法案（2022年12月）：要求联邦金融监管机构在格式、可搜索性和透明度方面采用特定的数据标准,以进一步推动监管技术和人工智能应用的发展。a数据法案（2022年2月）：促进企业之间及企业与政府之间的数据共享，消费者和企业对其拥有的数据享有

11、更多的控制权。 数据治理法案（2022年5月）：提出促进数据共享及再利用的框架和模式。 中华人民共和国数据安全法（2021年6月）：指引规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用等方向的强监管法规 中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范（2022年1月）：通过对报送数据的规范和要求，指导金融机构数据质量的提升，帮助建立标准化的数据规范，以满足银行各项生产经营流程中对数据要素的需求。-此处政策为典型示例,未全7部列1全球大模型发展趋势研判AI的第四波浪潮所带来的颠覆式创新”为什么市场上出现了各类大模型公司,以往的Al方案都会说成基于大模型的更新/升级，为什么第四波浪潮为全自动智能化。

12、zz”某商业银行想要升级渠道交互能力,沟通过程中发现90%的方案都是基于大模型,各类方案都在强调大模型或生成式人工智能的优势”为什么是大模型？第四波浪潮的颠覆式创新*离不开算力、数据规模的增长大模型的涌现能力人工智能产业化新范式大模型的涌现能力，即当规模达到一定水平时，性能显著提高，超出随机水平，定义为“在小型模型中不存在但在大型模型中产生的能力”开发范式的转变与大模型的能力带来AI产业化新范式，解决AI应用长尾问题上下文学习假设已经为语言模型提供了一个自然语言指令和/或几个任务演示，它可以通过完城入文本的单词序列的方式来为测试实例生成预期的输出，而无需额外的训练或梯度更新；指令遵循通过使用自

13、然语言描!述的混合多任务数据：集进行微调，能够在：没有使用显式示例的情况下遵循新的任务指令，具有更好的泛：化能力；逐步推理对于小型语言模型而言，通常很难解决涉及多个推理步骤的复杂任务。通过使用思维链提示策略，大模型可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这类任务，从而得出最终答案。小模型VS大模型比较维度小模型大模型层面需耗费大量时间进行数据标注一次性标注+适量业务数据全流程重复工作、周预训练大模型+下游任期长、精度低务微调，精度高业务支持研发周期长，场景无快速响应，通用性高，法端到端全覆盖场景可延伸1全球大模型发展趋势研判应用能力与方向演进趋势生成内容可控性规则或原理可控复杂逻辑推理可控初步的思维链可控部分逻辑可控基本方向可控不可控人类思维科学发现数字世界AlOS知识符号梳理当前状态=Ifis（简单代码/（特点场景）跨模态数学磔代码补全I：指令的J思维链理解闭卷问答档问答）商业流程自动化设计灵感辅助主题内容文案类助理内容媒乐智能化高质量元整代码完整故事线与文刍AI效率工具及行业解决方案与外部环境互动人机融合的数字世界和生态高级系统设计豆杂学科出究人机协作的前沿科学探索自达代更新的系统开发设计笠杂边辑系统B相对可控I微场景的的文生图J商业写作I*