目前，在金融领域，人工智能技术的渗透率越来越高，以大模型为核心的人工智能已经成为新时代金融产业的主旋律。那么，大模型又能为金融产业带来哪些新变化？不妨来看看百融云创的例子。百融云创基于深度学习Transformer框架，结合NLP、智能语音等技术，打造了场景驱动的产业大模型——BR-LLM，通过自主搭建的大模型底层框架，百融云创通过深度微调能支持百亿级参数的训练。

在AI开发层面，大模型展现出强大的代码自动化生成能力。在金融机构中，传统的机器学习模型开发在某种程度而言是一种“手工作坊”的模型，一个场景一个模型，模型之间的经验也不能互相积累和复用。大模型的自动生成能力将颠覆这一现状，面向不同金融场景的业务诉求，通过大模型工程师只需要下达清晰的指令，用文字描述出需求，即能自动生成模型，极大提升机器学习的开发效率和生产模式。开发人员的角色也会随之发生变化，如果说此前开发人员只需要做好技术的工作，有了大模型的加持，开发人员还要做好“提问者”的角色。

在智能交互方面，大模型能提供“真人级”对话效果，对客户的语音识别准确率可达到99%以上。同时，大模型还有“高人一筹”的表现。

比如，当人工向客户推销金融产品时，客户问到一些如近十年某基金收益率这样的专业性问题，工作人员无法及时给出准确的反馈，客户可能就此流失。而大模型跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，在处理复杂和专业性金融知识上，具有人工所不具备的能力。

在分析决策方面，以判别式AI为代表的小模型已经发挥了重要作用，大模型的进场将进一步激发小模型的能量。

数字化转型的快速推进，使得银行内部形成了大量的非结构化数据，这对信息质量要求比较高的判别式AI而言是一片无法触及的领域。当训练的信息量超过一定阈值，大模型就会出现“涌现现象”，即“在较小的模型中不存在，但在较大的模型中存在的能力”。

大模型能够凭借强大的信息挖掘能力，唤醒金融机构大量沉积的信息，就像是一块巨大的磁石，做关键信息的抽取，为判别式小模型进行赋能。比如，在风险决策、信用评估、反欺诈等场景下，大模型能丰满信息的维度，挖掘出小模型无法覆盖到的区域。大模型对于小模型并非替代或“消灭”，相反，两者将是相互协作的关系，大模型与小模型相互搭配，将大大提升金融决策的精准度和效率。

当然，大模型尽管开发空间巨大，但在应用层面仍需面临更多新的挑战。作为其中的耕耘者，百融云创也将继续聚焦人工智能，促进技术创新突破，期间，百融云创将不断提升模型的准确度及安全性，为推动大模型产业化落地贡献积极的力量。

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