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螞蟻發(fā)布金融大模型“1+1+2”矩陣
9月8日,在上海舉辦的外灘大會上,螞蟻集團正式發(fā)布金融大模型。據(jù)了解,螞蟻金融大模型基于螞蟻自研基礎(chǔ)大模型,針對金融產(chǎn)業(yè)深度定制,底層算力集群達到萬卡規(guī)模。該大模型聚焦真實的金融場景需求,在“認知、生成、專業(yè)知識、專業(yè)邏輯、合規(guī)性”五大維度28類金融專屬任務(wù)中表現(xiàn)突出,在“研判觀點提取”“金融意圖理解”“金融事件推理”等眾多領(lǐng)域達到行業(yè)專家水平。目前,螞蟻金融大模型已在螞蟻集團的財富、保險平臺上全面測試。
當天,螞蟻集團同時發(fā)布了基于金融大模型能力的兩款產(chǎn)品:智能金融助理“支小寶2.0”,服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”,展示了螞蟻從基礎(chǔ)大模型到行業(yè)大模型以及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的全棧布局和進展。其中,“支小寶2.0”已內(nèi)測近半年,將在完成相關(guān)備案工作后上線?!爸≈闭谂c螞蟻平臺合作機構(gòu)內(nèi)測共建,為理財顧問、保險代理、投研、金融營銷、保險理賠等金融從業(yè)專家打造全鏈條的AI業(yè)務(wù)助手。
本次發(fā)布會上,螞蟻也開放了金融專屬任務(wù)評測集“Fin-Eval”,該測試集從五大維度28個分類評估了金融大模型能力,填補了高質(zhì)量綜合性評測集的行業(yè)空缺。
注入千億量級Token金融知識,重在規(guī)模化產(chǎn)業(yè)應(yīng)用
“通用大模型無法在專業(yè)嚴謹?shù)念I(lǐng)域直接商用,特別是金融服務(wù)對錯誤的容忍度很低,金融大模型要確保領(lǐng)域知識和專業(yè)邏輯的嚴謹性,才能真正落地帶來產(chǎn)業(yè)價值。知識力、專業(yè)力、語言力以及安全力,保障四大能力是前提條件,也是金融大模型要解的產(chǎn)業(yè)真命題?!蔽浵伡瘓F副總裁、金融大模型負責人王曉航介紹,基于金融場景中的大量實踐,螞蟻金融大模型形成了“大模型+知識+服務(wù)”驅(qū)動的架構(gòu),這套架構(gòu)已經(jīng)在螞蟻內(nèi)部金融智能化場景上內(nèi)測。
知識力方面,據(jù)介紹,螞蟻金融大模型在萬億量級Token的通用語料基礎(chǔ)上,注入千億量級Token金融知識,并從300+真實產(chǎn)業(yè)場景中提取了共60萬+高質(zhì)量指令數(shù)據(jù),形成了金融專屬任務(wù)性能優(yōu)化的優(yōu)勢數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
專業(yè)力方面,得益于螞蟻長達十年的積累,平臺上有完備的數(shù)字化金融工具矩陣,螞蟻金融大模型可通過理解用戶語言,精準調(diào)用螞蟻體系內(nèi)的這些專業(yè)工具,給用戶提供相應(yīng)專業(yè)服務(wù),理財側(cè)包括理財選品、產(chǎn)品評測、行情解讀、資產(chǎn)配置等6大類服務(wù),保險側(cè)包括產(chǎn)品解讀、家庭配置、智能核保、智能理賠等10多個智能服務(wù)。
針對內(nèi)容生成的安全可控問題,螞蟻金融大模型采用意圖識別與事實性校驗相結(jié)合的方式,有效提升了生成內(nèi)容的合規(guī)性、安全性和真實性。為了系統(tǒng)化評估AI在金融領(lǐng)域的表現(xiàn),螞蟻從真實金融場景定義了金融AI任務(wù)評測集“Fin-Eval”。Fin-Eval代表真實產(chǎn)業(yè)場景需求,是目前覆蓋最廣、專業(yè)性最深的金融智能領(lǐng)域評測集,由“認知、生成、領(lǐng)域知識、金融邏輯、安全合規(guī)”五大維度共28個分類組成。在本次外灘大會上,螞蟻集團也正式對外開放Fin-Eval,希望促進行業(yè)技術(shù)共同進步。
王曉航判斷,大模型正在為金融產(chǎn)業(yè)帶來體驗變革:更自然的交互,更豐富的供給,更有效的表達,更貼身的服務(wù)定制,更高效的服務(wù)?!敖鹑跇I(yè)務(wù)鏈條上每一個關(guān)鍵職能,都值得用大模型技術(shù)重做一次?!?
據(jù)了解,8月底,螞蟻金融大模型已通過證券從業(yè)資格、保險從業(yè)資格、執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格、執(zhí)業(yè)藥師資格等專業(yè)試題測試。
目前,螞蟻金融大模型已率先在理財和保險領(lǐng)域進行應(yīng)用測試。未來,螞蟻集團與金融機構(gòu)合作的所有數(shù)字金融業(yè)務(wù)將全線接入這一大模型,助力合作機構(gòu)數(shù)字化升級、智能化轉(zhuǎn)型。
發(fā)布兩大產(chǎn)品:2C的“支小寶2.0”和2B的“支小助1.0”
當天,螞蟻集團也發(fā)布了首個基于金融大模型的應(yīng)用產(chǎn)品—智能金融助理“支小寶2.0”,以及面向金融行業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助1.0”,展示了螞蟻在大模型領(lǐng)域從技術(shù)到行業(yè)應(yīng)用的全棧布局和進展。
據(jù)介紹,“支小寶2.0”在語言力、知識力、專業(yè)力、安全力四方面性能突出,可為用戶提供高質(zhì)量的行情分析、持倉診斷、資產(chǎn)配置和投教陪伴等專業(yè)服務(wù)?!爸?.0”具備高精度的意圖理解,個性化的溝通風格:金融意圖識別準確率達到95%,金融事件分析推理能力不遜于真人行業(yè)專家,能夠進行多回合的高質(zhì)量對話。
智能業(yè)務(wù)助手“支小助”的1.0版本,則包含了“服務(wù)專家版”、“投研專家版”、“理賠專家版”、“保險研究專家版”等六個版本,全方位服務(wù)不同金融場景的從業(yè)人員,可在投研分析、信息提取、專業(yè)創(chuàng)作、商機洞察、金融工具使用等環(huán)節(jié)提供深度智能服務(wù)。以“投研支小助”為例,實測數(shù)據(jù)顯示,支小助每日可輔助每位投研分析師高質(zhì)量地完成超過100+篇研報和資訊的金融邏輯和觀點提取,40+金融事件的推理和歸因,分析效率倍增。
同時,支小助可基本替代基礎(chǔ)的金融工程代碼編寫,帶來量化研究效率的大幅提升。在“服務(wù)支小助”的輔助下,理財顧問和保險代理人的有效管戶半徑人均可擴大70%以上。據(jù)了解,支小寶2.0已經(jīng)內(nèi)測近半年,待完成備案工作即可上線。支小助則正與螞蟻平臺的合作機構(gòu)內(nèi)測共建,待成熟后向螞蟻平臺上的合作機構(gòu)正式開放。
持續(xù)攻堅人工智能,探索大模型五大能力方向
據(jù)介紹,今天發(fā)布的螞蟻金融大模型基于螞蟻基礎(chǔ)大模型,針對金融產(chǎn)業(yè)深度定制。螞蟻基礎(chǔ)大模型平臺具備萬卡異構(gòu)集群,其中千卡規(guī)模訓練MFU可達到40%,集群有效訓練時長占比90%以上,RLHF訓練在同等模型效果下訓練吞吐性能相較于業(yè)界方案提升3.59倍,推理性能相較于業(yè)界方案提升約2倍,處于業(yè)界先進水平,為大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用提供有力支撐。
螞蟻集團表示,未來將持續(xù)探索和精進大模型的五大能力方向。一是,建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標注團隊,沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系;二是,攻堅基礎(chǔ)大模型算法,以及高效綠色工程能力,提升模型邏輯推理等能力;三是,從通用語言大模型到通用多模態(tài)大模型,從一般通識走向全面專業(yè);四是,建設(shè)高效的大模型評測標準和評測體系,加快大模型迭代速度;五是,建設(shè)大模型安全能力,保障大模型健康可持續(xù)發(fā)展。
公開信息顯示,螞蟻集團基于豐富的業(yè)務(wù)場景需求,在人工智能方向持續(xù)投入,布局了包括知識圖譜、運籌優(yōu)化、圖學習、可信AI、大模型等在內(nèi)的AI技術(shù)領(lǐng)域。螞蟻集團的人工智能技術(shù)不僅支撐了自身業(yè)務(wù)的全面智能化升級,也正在開源開放給社會,推動全社會的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
本文系觀察者網(wǎng)獨家稿件,未經(jīng)授權(quán),不得轉(zhuǎn)載。
標簽 外灘大會- 責任編輯: 陳濟深 
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