专题：2024中国AIGC创新发展论坛

　　2024年服贸会专题活动之一——“第六届中国金融科技论坛”于9月12日-13日在北京举行。软通能源信息本领（集团）股份有限公司金融行状群助理副总裁孙洪军出席并演讲。

　　孙洪军指出，金融行业各层面对大模子有了和谐意识后，就不错快速激动企业里面的转型。但他也强调，大模子是数学逻辑上的推理，因此，信服会产生幻觉，“它申诉100个问题，90个问题申诉正确，但10个问题有可能会产生幻觉”。

　　孙洪军暗意，大模子提供商也在操纵扣问怎么减少幻觉、让逻辑全历程推理的更好。“我们在针对一些业务场景时，必须要抛弃一些幻觉，因为我们最终业务不知谈起原，平日用户包括我们我方里面职工莫得全景，莫得大的判断力，如果你给出了90个认为是对的，倏得出现一个幻觉或者两个幻觉，认为是一个乌有的问题，会认为亦然对的，有可能对业务带来一些潜在危急和耗损”。

　　“业务层面当前不错管理这些问题，然而有代价的，有可能会对大模子本人历练的一些学问会作念一些灭亡。也等于说我们会在应用方面会作念更多的付出”，他说。

　　以下为演讲实录：

　　孙洪军：刚才听两位指点讲的科技金融、科技创新，邮储银行也专门讲了AIGC、AI大模子应用，我们亦然邮储客户，我们也深度参与了。今天我要讲的是什么？2023年GPT出来之后，我们跟好多金融机构操纵团结，好多案例操纵落地，我们作念了好多场景，有的客户在用，但越作念的时候我个东谈主想考就越多，包括改日挑战也就越大，是以今天话题里面更多共享一下我们在作念的过程中我们遭受什么问题，我们奈何来筹议这个问题的，包括改日大模子应用、算力这一块到底是什么情况。

　　我的片子分为几个部分：第一部分是表面想考。第二部分是我们的案例，从本领或者从应用的前景来看有一些共同性特色的案例。临了引入我们的想考在里面。

　　骨子上大模子在一年多的时候里，各个行业包括各个企业不管是金融如故制造业齐在应用，其实这里面有好多挑战，包括每个企业用AI激动我们的应用时，齐会存在一些问题需要去想考。

　　第一，大模子不是100%准确的，问题的细目性在金融行业是相当存眷的，数据必须是准的，不成一册庄重的瞎掰八谈，那奈何来管理这些问题？

　　第二，大模子是个黑盒子，奈何知谈他给出的谜底如实是正确的，决议链条是什么，决议的可证明性，不管是里面职工如故外部客户齐以为这个决议链条是真是的。

　　第三，大模子曩昔更多是一种语义推理、逻辑推理，当今我们缓缓在往数据跟数字化结合转型起来看，更强调的是数学筹算材干。曩昔我们作念的大屏、决议等等更多是数字化的。

　　第四，关于一个更大企业想考一个更大挑战是什么？是本领快速迭代，算力、芯片的快速迭代，大模子材干的快速迭代，我们应用设备的快速迭代。

　　第五，你的种植和你的干涉效果预期的均衡。空洞来看你的资本奈何去谋略，这些齐是需要去想考。

　　第六，还有一块是数据安全和隐秘。大模子厂商包括在座诸位好多东谈主会用网上API的应用，那些数据各大厂商会留。是以我们里面会用哪些敏锐数据，哪些必须网上去用，哪些必须独特化用，这些需要辩认。

　　整个作念大模子应用就业的，齐会有类似的架构。我想说的，看成软通能源来讲有有什么？我们有一层算力，这是第一。第二，我们有本领软件，操作系统、数据库。我们不具备的是什么？我们不具备大模子，这是大模子厂商的。除了大模子这一层，我们网上应用，包括我们跟客户二十多年经久团结过程中有大齐业务场景和客户沿途探讨，这是软通在金融行业的一个情况。

　　底下十几个案例，第一方面是大模子当前在业内用的，公共相对齐相比招供了，等于研发规模提高IT的设备服从，这不光是一个设备，骨子上波及到我们的需求、需求管理，需求瞎想文档，大模子不错径直索取需求用户故事，径直生成代码。客岁大模子还有限制，4K、8K，当今长度不错放到128K，代码生成对软件工程通盘规模的更正带来的价值是很大的。

　　这是我们的一个应用效果，在银行的骨子应用，从客岁9月份就运转去用了，用的过程中一直到当今操纵迭代，大限度需求终结是在本年纪首1月份，当今还是踏实快9个月了，在骨子应用效果中如实能极大提高设备的服从，通盘IT里面设备的服从。这里面最专门想的一个事情是，我们永远不知谈一个事情，不管你的产物瞎想的何等好，或者你运转的理念瞎想的何等好，但真是把这个产物用到极致的一定是我们的用户，我们的用户跟我们说，在这个代码赞成或者需求解读或者等等方面的情况，公共用的最佳的场景是什么？是曩昔有大齐的相貌，好多东谈主不懂，这时候要作念数字化转型，转成微就业的，cover怎么去转成这么的情况，而是要工程性的、系统性的，不是我们写几个代码，或者我们让代码生成，我们用户跟我们反向输出了一条实时工艺，这是挺专门想的一件事情。

　　第二个规模，在AIGC生成图、生成视频、生成文生图包括案牍创作，这个可能是相比小众的事情，但跟客户相似中我们发现，我们在文生图或者文生视频巧合候决定了你推出一个的速率，比如我们去作念产物宣传，决议节点好多时候是外包的，或者外部瞎想公司条目出一个图或者出一个海报，是最快的，可能得需要两三天。在当今服从为王的年代，谁先推出第一个包括谁能实时的去转念，这是一个很大的场景。我们走了好多城商行，城商行对我们这块需求很大，在UI包括行业就业的时候以为东谈主未几，七八个东谈主崇拜通盘手机银行UI责任，但忆秦速率很慢，最要津的是文生图，不错把一个企业文化身分通过大模子进行初步历练，再通过应用你对企业的明白，产生的图如实是合适你企业文化的。这点是外部瞎想公司十足取决于东谈主的材干是不太一样的，进行了一些变化。我们二十四骨气，软通能源公司里面的二十四骨气齐是诈欺AI来作念的。

　　何况还有一个变化，当今说用大模子应用对算力条目很高，但文生图对算力条目其实很低，最要津的是昇腾、910B这种高算力的，这种卡如故没办法作念这件事情，我们需要传统4090、4080平日的卡就不错，为什么它不错，因为在图的渲染里面还是围绕着流派来作念的。机械翻新一台札记本一万多块钱，就不错快速地去作念这件事情。这是一个场景。

　　第二个场景是我们给银行作念的行史助手，把行里贵府、学问传上去记载下来就不错了，但这个是由行器作念的，2009年竖立到2024年整个信息齐上传进去，包括机构信息、东谈主物信息、大使级、金融业务、文化种植、规章轨制、财务数据、合规轨制等数据信息，我们认为这些是学问，这些学问有可能有类似的，有可能一个东谈主的变迁在不同文档里面齐有，类似我们曩昔作念数字化转型、作念数据中台、作念大数据平台，我们需要去作念学问梳理，但时候很紧，通盘学问梳理或者只用了两周时候，天然有些如实也莫得十足说这个学问是停止的，只在一个所在出现的情况，但我们两天时候就高兴了客户提议的条目，说你申诉的问题要么是准的、要么就不说，若是准的则必须是全的。比如邮储和民生总行部门好多，总行一级部门有哪些，崇拜东谈主是谁、主要崇拜的事项是什么，这些散布在不同的学问里，让它有法例的输出来，这个其实很有挑战性。公共不错把这些学问放到大模子去推理，可能推出完好的，但法例分歧；有的可能推不出完好的。这是我们作念的行史，不光是检索，也不错生成产物营销的一些案牍，包括撰写感谢信或者撰写一些其他的东西，齐是不错的，不光是检索，不错把柄行里提供的贵府去学习、去写出来。

　　这是我们追忆出来的一些，申诉了运转的挑战，基本完毕“白盒”，等于我知谈这个学问哪儿来的，也知谈大模子是把柄什么推理出来的，这里面是我们行史在这块的追忆。

　　第三个场景是AI的写稿，公共对AI写稿以为无非是让大模子帮我写一篇申报的情况。但如果把这个场景扩了一下，要跟我们骨子的应用数据结合起来写就有一定难度了。比如数据大数据平台、大数据中台，信贷数据、营销数据齐在里面，如果需要把柄现存数据写一篇新的申报或者营销申报，里面至极据库里的数据，也有市集的局势分析，这里面怎么让它自动化作念这件事情，何况要准，这是我们在场景里尝试去作念的一件事情。

　　这里面其实不错分为两个点，第一个点，传统取数据小模子或者小轨则的要领很选藏，亦然很准。第二点，充分施展大模子对数据的变化趋势或者结合行业的信息，它的推理的追忆材干。这块就不错把申报很快写出来，天然也波及到申报里面对Agent的界说，等于说文档结构应该是奈何去作念的，哪些教导词奈何去写，然后自动化去输。这是AI写稿的一个场景。

　　天然还有好多，时候干系我就不去讲了。

　　这里面有些问题，我们在作念过程中有一定的论断，有些在想及第。第一个，现阶段的大模子不是一个发动机，我们齐说第四代的工业翻新过来了，创新过来了，然而在当前大模子也在操纵地创新，算力的清寒短时候也不太好管理。何况通盘社会对大模子的领会还需要时候，是以说现阶段大模子应用不是一个发动机，而是一个加快器。这个加快器，我们分析每个业务体式，哪些业务体式不错急速提高服从，比如客户规模，曩昔客户只可接20个电话，因为大齐时候要写申报，我们引入语音、引入我们的智能追忆，镶嵌到客户里面，那可能一天能接100个电话。这个是银行客户我方试验的。是以这里面是个加快器，莫得改革我们原有的IT历程，也莫得改革我们的业务历程，但它极大进步了服从。

　　第二个，针对一些企业在初创过程中到底是建一个平台，如故径直上来就应用，如故找一个切入点？我们的见地是先建一个平台，去提供就业材干，在平台上找一个点去把行里或者企业里面整个对大模子的领会，从平日公众的领会，一册庄重的瞎掰八谈转形成不错它不错精确地去限度、不错去提议的情况。

　　第三个，如果从切入点来讲，我们建议通用助手的道理远弘远于当今专科助手的道理，去历练一个垂直规模大模子，莫得通用材干建立起来后不是先去作念垂直历练，先作念细节，不会筹议更多的全景。

　　第四个，外部握行的时候，金融的话建议从APP角度去感受，不管是风控、营销如故合规，从APP，从里面到外部的情况去作念。

　　第五个，这个事情也急不得，但我们又要操纵地去作念，用一句话来讲，如水渗入到金融行业，渗入进去之后，各个层面对大模子产生和谐意识之后就不错快速地去激动通盘企业里面的转型。

　　在作念的过程中还有一些很专门想的问题，大模子是一个数学逻辑上的推理，信服会产生幻觉，它能申诉100个问题，90个问题申诉正确，但10个问题有可能会产生幻觉。大模子提供商也操纵地怎么减少幻觉、怎么让逻辑全历程推理的更好。我们在针对一些业务场景时必须要抛弃一些幻觉，因为我们最终业务不知谈起原，平日用户包括我们我方里面职工莫得全景，莫得大的判断力，如果你给出了90个认为是对的，倏得出现一个幻觉或者两个幻觉，认为是一个乌有的问题，会认为亦然对的，有可能对业务带来一些潜在危急和耗损。业务层面当前不错管理这些问题，然而有代价的，有可能会对大模子本人历练的一些学问会作念一些灭亡。也等于说我们会在应用方面会作念更多的付出。

　　第二，指标和数据哪个更选藏，其实这两个同等选藏，是相得益彰的深嗜，不可能因为大模子多强疏远了我们我方数据的准备责任。我们也作念了一些测试，我方作念大模子应用的时候有业务平台，网上也有各式像学问库助手这么的应用平台，我们把我们的数据切分好之后放到外网，这齐是脱敏的数据，它的准确度和我们我方的有差距，这里面对数据的明白和你业务上去作念需要相得益彰。

　　第三，模子需要微调，我们建议如故作念一定的微调，对行业学问的明白会有更大的匡助。

　　第四，外挂学问库如故长高下文。什么道理？当今应用包括大模子token很长，不错传一册书上去，十万字、二十万字，它立时不错对这本书进行发问，这里面和我们外挂学问库经过管理的如故有区别。我们在过程中遭受相比大的问题，是图的精确识别问题，图的达标。比如一个职工要部门转正，打个标，我但愿它识别出来是转正肯求的标签，但识别出来的是绩效考察，因为那张内外面大部分是绩效、打分、评价。是以，图，在当前行业里是还莫得很好冲破的一件事情。早上我看到一篇著述，GPT-4对图有相比大的冲破，这个我们需要进一步去调研。国内我们还莫得看见。包括学问识别表的问题亦然一个大的问题，等于表格，中国式报表，东谈主看起来莫得问题，但机器去读懂何况不成出错，表格里面齐至极，这是一个相比大的挑战，我们作念了一些探讨，再针对那些表格来讲是100%，但针对吞并单位格这种相当多的情况下，东谈主读起来相比云尔，大模子也管理不掉，这需要我们作念相当的处理。

　　第五，在企业应用的时候芜俚靠近这么的问题：大模子有开源的和闭源的，奈何选？开源平正是低廉，无须钱，闭源的是用钱，但效果更好一些，启动后续就业会更好。我们的建议是什么？当你去尝试一个事情的时候，你不错采选开源；当你上限度的时候如故应该采选闭源，提供更好的就业。当你上限度的时候有体系化的条目，对大模子厂商有定制化的条目，这是我们的建议。

　　第六，大模子的相貌谁牵头？我们建议是业务牵头，因为业务知谈哪些所在需要改进、哪些所在需要提效，科技上不知谈这个事情。

　　第七，不管是代码推、语义推理如故文生图推理齐存在一个深广的问题，等于学问调回不及的问题，不管是袭取学问库如故袭取其他妙技，我们调回的长度老是有限制的，当今主流的，市面上用到主梁的是32K，最大的是128K，32K要去推问要教导词，调回还要加上推理内容，32K其实并未几。是以有些信息调回不了，推理就会缺失，这个问题需要引入更多的Agent，要从大Agent向小的Agent处理逻辑去固化。推理深度不够的问题需要进步大模子的材干，它的数学的一些算法。

　　这是我们在过程中的一些想考，骨子上我们还强调少许，大模子来了，本来系统是不是齐废掉了？齐更新掉了？我们作念的过程中齐不是的，这些是相得益彰的，曩昔IT系统不管是风控如故营销齐是把东谈主的轨则、众人轨则、业务轨则齐固化下来，有谜底，寻找起来相比困难。大模子是交互很粗陋，我想要什么，一个语音或者一段话告诉我就好了，交互变得很快。但我们在骨子作念的过程中这两个十足不错结合起往还作念，好多很精确的，曩昔作念到系统里面好多逻辑不错看成大模子的一些轨则，致使当成一些小模子来用，这里面结合起来，把通盘大模子在业务的创新和曩昔IT种植留住来的钞票很好的诈欺起来。这是我们的建议。

　　另外一个浅易师什么？我们如故需要以AI中台来团结算力和应用，从谋略上来讲，是需要把它停止出来的，比如说我们在一个企业里面来种植的话，可能有好多算力，可能会袭取好多模子，因为不同大模子的材干是不一样的，那你需要去解耦。第二点，当你在企业里面上了一个大模子应用的时候，会发现同类型的应用不错快速复制、快速搭建的，我作念了合规轨制检索就不错去作念风限度度的检索，我作念了申报撰写就不错作念营销申报撰写，诚然业务内容不一样，但我们从本领上去看是一样的，这里需要行强盛的AI中台，把共同的东西适配、增强本领、模子适配，叫Agent也好或者业务权限，通过组件式样、搭积木式样去搭建出来。从我们我方训戒来讲，有了中台之后，去搭一个学问库同类质来讲，时候等于耗在学问整理上了。

　　同期我们在不同场景里面也追忆了一些情况，不是整个的东西、整个产物齐要追求高算力，要结合我方的骨子业务场景，比如图生文、AIPC，一个札记本就不错了，条目粗陋，不需要崇拜推理的，一般一个台式机就不错。如果需要垂类或者代码推理，华为昇腾机器就不错。但对数据条目相当高的不错上一些910，国内情况是不一样的。

　　这是软通能源在通盘体式里面，包括适配、迁徙、运维以及场景设备、模板定制我们提供全方向就业，临了打了告白，谢谢公共。

　　新浪声明：整个会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之宗旨，并不料味着赞同其不雅点或阐明其描画。

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包袱剪辑：梁斌 SF055