蒋宁详解金融行业大模型落地关键技术

在当前人工智能技术的迅猛发展背景下，金融行业作为数据密集型和技术密集型的代表，正积极探索AI大模型的应用，以期在提升服务效率、个性化体验和风险控制等方面取得实质性飞跃。马上消费金融CIO蒋宁在多个场合深入探讨了金融行业大模型落地的关键技术，为这一领域的未来发展指明了方向。

一、金融行业大模型面临的挑战

金融行业在探索AI大模型应用时，面临着多方面的挑战。首先，关键任务和动态适应性是首要问题。金融行业涉及众多关键任务，如银行存款、风险控制等，这些任务要求AI模型必须具备高度的准确性和稳定性。然而，现实世界中的突发状况往往超出预期，这对AI大模型的动态适应性提出了严峻考验。

其次，个性化要求和隐私保护之间的矛盾日益凸显。金融行业希望为用户提供个性化的服务体验，但这需要个人隐私数据与大模型相融合。如何在保护用户隐私的同时，实现数据的合规共享和使用，成为亟待解决的问题。

此外，群体智能与安全可控以及基础设施能力也是金融行业大模型应用的重要挑战。如何构建安全可控的群体智能系统，确保在突发情况下做出合规可信的决策，以及如何针对大模型训练、推理等方面的需求对基础设施进行改造升级，都是金融行业需要面对的现实问题。

二、金融行业大模型落地的三大真核技术

针对上述挑战，蒋宁提出了金融行业大模型落地的三大真核技术：持续学习、鲁棒性决策和组合式AI。

1. 持续学习技术

持续学习是大模型带来的最大变革之一。蒋宁强调，大模型的成功与否关键在于其是否具备了生态能力，即能否让尽量多的人使用并贡献反馈，从而实现持续学习和成长。通过设计有价值的正向反馈机制，大模型可以在开放环境中不断学习和优化，变得越用越聪明。

2. 鲁棒性决策技术

鲁棒性技术是大模型在关键决策领域落地的核心能力。它能帮助大模型排除噪音和干扰性问题，在突发和不可预期的情况下保持决策的稳定性和合规性。对于金融行业来说，鲁棒性技术尤为重要，因为任何决策性结果的错误都可能带来严重的后果。通过投入研发鲁棒性技术，金融机构可以确保在复杂多变的市场环境中做出正确且合规的决策。

3. 组合式AI技术

组合式AI技术是实现大模型在工业界真正落地的关键。蒋宁指出，生成式大模型虽然泛化能力强，但在结果判断方面准确性较低；而判别式模型虽然精准，但泛化性弱且开发训练成本高。因此，将生成式模型与垂直领域的判别式模型有效结合，可以发挥两者的优势，实现更好的应用价值。通过组合式AI技术，金融行业可以构建更加高效、智能的决策系统。

三、马上消费金融的实践与成果

作为AI驱动的金融科技公司，马上消费金融在探索金融行业大模型应用方面取得了显著成果。公司自主研发了实时人机决策模型、多模态大模型、数据智能模型等，并在内部正式上线测试。这些模型旨在解决金融行业的通用问题，如个性化服务、高效价值传递和合规安全的决策智能等。

此外，马上消费金融还提出了“三纵三横”的AI战略，通过算力、算法、数据以及场景的闭环打造具备鲁棒性、合规安全的AI体系。目前，公司的人工智能技术已经应用于金融智能对话、金融数字人和金融服务的AI核心引擎等场景，提升了金融服务的效率和体验。

在蒋宁看来，金融行业大模型的落地需要关注三个通用问题：个性化的服务和极致用户体验、高效的价值传递效率以及合规安全的决策智能。通过持续投入研发和技术创新，马上消费金融正在为解决这些问题提供有力支持。

四、展望未来

随着AI技术的不断发展和金融行业的数字化转型加速推进，AI大模型在金融领域的应用前景将更加广阔。未来，哪家企业能够率先解决AI大模型在金融领域的落地应用难题，谁就将领跑这一领域的竞争。蒋宁表示，马上消费金融将继续深耕科技大模型领域，推动零售金融创新发展，为金融行业的高质量发展贡献力量。

综上所述，蒋宁对于金融行业大模型落地的三大真核技术的深入剖析和实践探索，为金融行业的未来发展提供了宝贵经验和启示。通过持续学习、鲁棒性决策和组合式AI等技术的不断研发和应用，金融行业将能够更好地应对挑战、把握机遇，实现更加智能、高效和安全的服务。