一，国内首个金融行业大模型标准出炉
大模型时代，算力、算法、数据构成了新范式的“三驾马车”，其中，数据更可视为决定大模型质量和商业化落地的核心要素。作为一个业务流程规范、数据和知识沉淀完备的行业，金融业天然具有应用大模型的基础优势。当下以生成式AI为代表的第二波人工智能浪潮席卷至金融业，大模型所积聚的“三驾马车”也已从量变走向质变。
7月28日，中国信通院“行业大模型高质量发展论坛暨可信AI大模型标准宣贯会”（以下简称“宣贯会 ”）在南京举办。会上，腾讯作为推动行业大模型的核心单位，与中国信通院共同启动“行业大模型标准联合推进计划”。其中，腾讯与信通院将联合牵头开展《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法 第1部分：金融大模型》编制，也是国内首个金融行业大模型标准，为金融行业智能化的高质量规范化发展提供重要支撑。
二，金融大模型的挑战与机会
作为一个受到强监管的行业，金融业首先对于技术应用的安全性、稳定性、可控性等要求远比其他行业更为严格。尤其是在考虑到数据的安全与合规问题，意味着前期的数据采集和“清洗”等工作，厂商可能需要花费更多的时间和精力。
金融行业大模型评估方法覆盖了投研、投顾、风控、营销、客服、银行、保险、证券等应用场景，对大模型在数据合规性、可追溯性、私有化部署、风险控制等方面提出了要求。
基于此，金融行业大模型评估方法可全面评估行业大模型的技术和应用能力，充分满足金融行业属性要求，推动金融大模型高质量发展。
1，挑战主要现有大模型难以在金融特定领域实现落地的挑战主要来自四个方面：
一是当前的大模型在面对动态且不可预期变化的金融各项业务时，还并不能做到每一份决策都稳定、精确；
二是金融行业往往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和大模型相融合，涉及到合规和安全问题；
三是金融行业一直存在的“数据孤岛”问题，大模型要求构建增强学习的网络化平台，并持续贡献数据和反馈，但目前背后市场的数据生态是割裂的，仍然需要持续性的探索；
四是金融行业大模型应用对底层设备、基础架构等软硬件设施提出更高的要求。
2，预计2025年我国云计算整体市场规模将超万亿元
中国信息通信研究院近日发布的《云计算白皮书（2023年）》显示，我国云计算市场仍处于快速发展期，年复合增长率超40%。2022年，全球云计算市场规模约为3.5万亿元人民币，增速达到19%，预计在大模型、算力等需求刺激下，市场仍将保持稳定增长，到2026年全球云计算市场将突破约十万亿元。2022年，我国云计算市场规模达4550亿元，较2021年增长40.91%。相比于全球19%的增速，我国云计算市场仍处于快速发展期，预计2025年我国云计算整体市场规模将超万亿元。
三，为什么是腾讯？
基于腾讯云多年深耕产业互联网积累的经验与行业know-how，腾讯云行业大模型解决方案，依托腾讯云TI平台打造了行业大模型精选商店，可以为客户提供MaaS一站式服务，涵盖模型预训练、模型精调、智能应用开发等，可帮助企业快速搭建出专属模型。
腾讯一方面不断完善金融行业大模型评估标准，降低服务合规性、输出准确性、部署模式等方面的落地门槛，在风控、投研、投顾、客服等众多场景中应对数据安全、可解释性、时效性等挑战，从而加速行业大模型在金融领域的落地应用；另一方面则有效推动行业大模型在新场景中的应用创新，进一步提升金融机构的用户体验、运营效率，打开金融行业大模型应用的全新想象空间。
除了积极推动科学评价大模型技术能力和应用效能，腾讯云还不断夯实金融行业大模型应用的技术底座，开发低成本、高可用的智能应用和服务，满足金融机构持续增长的用户体验、运营效率提升需求，进一步释放了大模型落地的创新潜能。
比如，腾讯云行业大模型加持的金融风控解决方案，融合了腾讯过去20多年黑灰产对抗经验，和上千个真实业务场景，相比之前有了10倍效率提升，整体反欺诈效果比传统模式有20%左右的提升。企业可以基于prompt模式，迭代风控能力，从样本收集、模型训练到部署上线，实现全流程零人工参与，建模时间也从2周减少到仅需2天。
中金所技术公司基于腾讯云TI平台，打造自有模型，实现资源统一调度，按需扩缩容，降低开发门槛、成本，提高模型开发效率，支持投服部等部门的舆情数据分析场景，每日调用峰值高达1亿次，整体调用成功率超过99%。
某国家首批股份制商业银行，利用腾讯云TI-OCR大模型，对非结构化数据进行自动化分拣、提取并转换为结构化数据，实现对各种格式数据的高精度识别，识别准确率95%以上；同时基于腾讯云行业大模型能力，构建了专属的金融客服大模型，为银行投资、财富管理、绿色金融等业务提供智能咨询、辅助分析、决策等服务，打造了银行专属AI助手。
四，国内金融大模型相关标的梳理
1，恒生电子
和旗下子公司恒生聚源正式发布基于大语言模型技术打造的数智金融新品，金融智能助手光子和全新升级的智能投研平台WarrenQ。此外，恒生电子金融行业大模型LightGPT也首次对外亮相，并公布最新研发进展。根据官方微信号介绍，LightGPT拥有更专业的金融语料积累处理和更高效稳定的大模型训练方式，使用了超4000亿tokens的金融领域数据（包括资讯、公告、研报、结构化数据等）和超过400亿tokens的语种强化数据（包括金融教材、金融百科、政府报告、法规条例等），并以之作为大模型的二次预训练语料，支持超过80+金融专属任务指令微调，使LightGPT具备金融领域的准确理解能力。
2，金证股份：已成为国内领军的金融科技全领域服务商。
金证优智率先打造AI大模型体系，即通用大模型+金融知识库+金融语义检索引擎，目前已经以风控和文档智能为两大抓手，打造了新一代智能产品：金口问答和研报易。未来随着公司金融垂直领域的AI大模型逐步成熟，公司RPA、运维、营销、投顾、量化等业务领域产品有望全线升级。
3，同花顺：
拥有金融领域海量数据资源，为大模型预训练奠定了坚实基础。B端方面，经过多年积累打造同花顺AI开放平台，为多行业提供多品种智能解决方案。C端方面，公司重点打造的AI投顾平台i问财目前是国内财经领域落地较为成功的自然语言、语音对话交互问答系统。
4，东方财富：
是中国领先的互联网财富管理综合运营商，海量用户长周期积淀下的财经资讯、交易等金融数据为大模型落地奠定了数据基础。2023年3月23日东方财富在深交所投资者问答平台表示，公司已经陆续研发了东方财富金融数据AI智能化生产平台、多媒体智能资讯及互动平台系统等多个人工智能相关项目，并在公司部分产品及服务中进行了具体应用，公司将继续紧跟AI技术发展前沿，持续加大研发技术投入，不断加强AI能力建设，进一步强化自然语言处理、图像处理、语音识别和多模态融合技术能力，并继续深入AIGC、交互式AI等领域的研究，完善内容生态构建，增强智能运营能力，持续优化用户体验，提升公司整体服务能力。
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