“金融行业大模型应用的新进展和新趋势”论坛成功召开

近日,“金融行业大模型应用的新进展和新趋势”成功召开。会上,中原银行党委副书记、行长刘凯,交通银行私人银行部总经理金旗,厦门国际银行党委委员、副行长邹志明,百融云创科技股份有限公司董事长张韶峰受邀发表主题演讲。

全国社保基金理事会原副理事长、原中国银保监会副主席陈文辉,中国银行原行长李礼辉,中国银行业协会首席信息官高峰进行了点评。

中国证监会原主席肖钢,中国建设银行数字人民币推进办公室副主任汪下烟,粤开证券党委副书记、原总裁王保石,廊坊银行党委委员、副行长陈树军,江南农商银行首席信息官杨凯,中欧基金总经理助理、公司管理委员会委员方伊,宁波银行财富管理部副总经理张伟等领导和专家在圆桌交流环节发言。同时还有来自工商银行、华夏银行、北京银行、北京农商银行等多家银行代表参会。

AI及大模型全球生产力提升最强引擎

会上,张韶峰发表了演讲,从全球技术竞争和百融云创应用实践两个视角切入,展望中国特色的AI之路。

2017年6月,谷歌团队在一篇论文中创造性地提出Transformer架构,自此掀起了生成式AI的巨浪。

这篇论文问世仅三个多月后,百融云创便对生成式AI完成立项,并把研发重心聚焦于多模态,尤其是语音模态。语音是人类交互最自然、最高效的表达方式,这一天然优势,坚定了百融云创“押宝”这一赛道的决心。

战略方向的正确选择,加上长达七年的坚守,使得百融云创在多模态领域,走在了世界的前列。2023年,经过多轮迭代的语音大模型Voice-GPT,已经进入非常成熟的商业化阶段,掀开了国内大模型应用的新篇章。

张韶峰认为,大模型将是全球生产力提升的最强引擎,将在全球范围内创造数万亿美元的增量价值,同时也将对人类生活产生根本性影响。而这些目标的实现,有赖于大模型深度嵌入场景,并辅以组织的创新、商业模式的创新。

针对大模型在产业的应用发展,张韶峰认为会呈现出三大趋势。

01AIAgent让大模型从有趣到有用

AIAgent是大模型产业落地的必经之路,代表着人工智能的演进方向。AIAgent就像是为大模型这颗“最强大脑”,接上强大的四肢,让大模型能够像人一样独立思考、自主执行、持续进化。同时AIAgent还能够实现多个智能体的协同工作,加速大模型落地产业的步伐。

02深入场景,推动大模型从通识向专业进化

大模型能力决定下限、场景适配度决定上限。

大模型“大力出奇迹”的理念正在转变,单一的通用模型无法解决垂直行业的所有问题。面对不同的场景和任务,我们更需要的是小模型、专用模型以及行业定制模型。

比如,财富管理领域,通过大模型接入市场、公募、私募海量的财富知识,并对大模型进行蒸馏,把模型参数压到100亿以内(事实上,30亿参数规模的模型能解决90%的问题)。再结合充分的行业Know-How和数智工具,能打造堪比博士水平的财富管理大模型,应用于投顾、客服和运营等环节。

越深入场景,越面向具体任务,我们越需要把大模型做“小”、做“精”、做“专”。

03混合多模态有望催生现象级应用

多模态是文本、图像、语音、视频的任意组合。这种交互方式符合人类感知世界的方式,将大大激发AI的无限潜力。在强交互性场景端,多模态大模型一定会催生现象级应用。

如何塑造竞争优势

在全球范围内,大模型正处于一场“军备竞赛”中,中美两国无疑是这场竞赛的两大关键力量。

张韶峰表示,他在美国硅谷进行了数周的实地考察,切实感受到大模型在两国不同的脉络和轨迹。

目前,美国占据很大的发展优势。在芯片、基础大模型等领域投资达到3000亿美金。并且应用端也发展迅猛,大模型已经在医疗、金融、房地产、媒体等多个领域铺开。而国内大模型应用刚刚起步,尚未出现超级应用。

之所以造成这种情况,张韶峰分析认为,在移动互联网时代,科技发展的动力来自于需求侧,巨大的人口红利和流量红利,为中国数字经济提供了源源不绝的动力,因此我们能走到世界前列。如今,大模型的变革之力主要体现在供给侧,也就是对生成力和生成工具的提升。美国人力短缺这个短板,恰恰成为了大模型应用的原始动力。

面对形势的“逆转”,中国要如何塑造竞争优势?

张韶峰表示:“中国的优势在于超大的市场规模、丰富的应用场景。基于此,我们要走出中国特色的AI之路:尊重市场规律,‘卷’应用、‘卷’研发、‘卷’方案,通过应用领域的研发倒逼并推动基础模型的赶超。”

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1.大模型將為軟體領域帶來哪些影響?2024年《政府工作報告》首次提出“人工智能+”戰略行動,旨在推動人工智能賦能千行百業。以大模型為代表的新一代人工智能技術成為軟體領域智能化轉型的核心驅動力,大模型為傳統軟體注入新智力,為軟體及其形態帶來新能力新變革,同時大模型也為提升軟體研發生産力和加速創新帶來新思路,並推動軟體産業結構性變化。 http://big5.news.cn/gate/big5/www.xinhuanet.com/tech/20241217/fd747ba0332d4a209f0f8069b35365b1/c.html
2.垂直大模型:赋能垂直行业发展的AI技术同时,互联网和移动设备的普及带来了大数据的积累,为AI模型训练提供了丰富的数据资源,增强了模型的准确性和泛化能力。数据标注和清洗技术的进步进一步确保了用于训练的数据质量和一致性,为构建更可靠的AI模型提供了基础。(二)市场:AI技术应用突破的重要动力 市场需求的高质量标准正强烈刺激着人工智能(AI)技术的https://baijiahao.baidu.com/s?id=1814786485950095085&wfr=spider&for=pc
3.国内AI大模型产业飞速发展!新一代人工智能发展年度报告(2023伴随人工智能技术的加速演进,AI大模型已成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎,发展潜力大、应用前景广。近年来,我国高度重视人工智能的发展,将其上升为国家战略,出台一系列扶持政策和规划,为 AI 大模型产业发展创造了良好的环境。 https://blog.csdn.net/2401_85782938/article/details/142170775
4.人工智能技术创新情况如何?问答集锦为加速构建人工智能高质量数据集,面向大模型的新一代数据工程成为核心技术手段。大模型的数据工程涵盖训练https://www.vzkoo.com/question/1733983264116436
5.2023年人工智能10大趋势,揭示AI大模型的“喜”与“忧”4.美国成为顶级人工智能模型的主要来源国。 2023 年,61 个著名的人工智能模型源自美国的机构,超过欧盟的 21 个和中国的 15 个。 美国也仍然是人工智能投资的首选之地。2023 年,美国在人工智能领域的私人投资总额为 672 亿美元,是中国的近 9 倍。 然而,中国依然是美国最大的竞争对手,中国的机器人安装量居世界https://www.xakpw.com/single/31824
6.一文盘点2023人工智能进展,不止大模型而已不过对于AI的“另半边天”计算机视觉而言,在2023年,这个领域也有许多不可忽视的新进展。 计算机视觉怎么样了? 今年大家都在重点关注大语言模型,但实际上,计算机视觉领域也取得了不少进展,从计算机视觉顶会CVPR 2023中就可以窥见一斑。 今年CVPR 2023共接收了2359篇论文,大多数研究都集中于以下4个主题,Sebastian Raschhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/667500521
7.AI年度总结与展望:超大规模预训练模型爆发,自动驾驶迎商业化前夜AphaFold2成功预测98%蛋白质结构,预训练大模型迎来大爆发,自动驾驶迈入商业化试点探索新阶段,元宇宙概念东风劲吹,首个关于AI伦理的全球协议通过,商汤科技摘得“AI 第一股”(在2022年) 前沿技术突破令人欣喜,落地应用“润物细无声”般深入各行业,业界也开始正视人工智能的问题和挑战。https://www.tmtpost.com/5974823.html
8.人工智能领域有什么新进展?人工智能领域有什么新进展? 随着人工智能的不断发展,它正在改变着我们的生活。在流感大流行之前和现在的新常态中,人工智能仍然是科技行业的一个关键趋势。随着时间的推移,它正在接触到更广泛的受众,科学家、工程师和企业家们正从人工智能及其分支、物联网和机器学习中获益。https://baidu-mip.xianjichina.com/special/detail_487427.html
9.AI大模型加速迭代产业链公司获机构重点布局始于去年的AI(人工智能)大模型浪潮热度再次升温。农历春节期间,AI领域利好不断,以Open AI为首的诸多国内外互联网龙头公司均迎来AI大模型技术的新进展。多家机构及业内人士称,看好未来AIGC(人工智能生成内容)产业发展前景以及算力市场的增长空间,产业链内多家公司已获得机构重点关注及提前布局。 http://www.xinhuanet.com/20240219/e4bc9e4c27c645d28d39b484cf92e979/c.html
10.明日主题前瞻国内首个!人形机器人R合肥在人形机器人领域的科研平台建设迎来新进展 【主题详情】 国内首个!人形机器人R-DDPRM模型正式发布 据媒体报道,中国首个基于视觉扩散架构的人形机器人任务生成式R-DDPRM模型正式发布,该模型由坐落于成都科创生态岛的成都人形机器人创新中心研发。其创新之处在于能够让人形机器人跨越多个约束进行泛化,创造真正的人形https://wap.eastmoney.com/a/202406263114733975.html
11.基因智能诊疗领域取得新进展近日,中国科学院深圳先进技术研究院医工所医学人工智能研究中心李志成研究员团队在肿瘤影像-基因智能诊疗领域取得新进展。团队利用肿瘤影像、基因等多组学数据,建立了生物医学可解释的人工智能精准诊疗模型,并在多中心数据集上对影像-基因映射关系进行了可重复性验证研究。最新研究成果以Biological pathways underlying prognostihttps://www.siat.ac.cn/kyjz2016/202109/t20210923_6213442.html