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大模型如何重塑金融业未来？这精产品一品二品国精品69XX场圆桌论坛信息量很大！

编导：朱龙川

《科创板日报》2月24日讯（记者黄心怡）2025全球开发者先锋大会“共筑金融新生态：AI大模型落地应用与实践”分论坛在沪举办。会上，由财联社TMT主编毛明江主持，富国基金首席信息官李强、上海银行数据管理与应用部总经理于浩瀚、华鑫证券首席数据官崔宏禹、新致集团人工智能CIO虞力围绕“人工智能时代金融业的新机遇”等展开了一场圆桌讨论。与会圆桌嘉宾认为，金融业在数据精确性，业务合格与安全上不同于普通行业，但金融业拥抱AI大模型的趋势不可逆转。尽管存在大模型幻觉、数据安全与强监管等问题，AI在赋能金融业降本增效，开拓新的业务方向与模式上，都值得努力探索和尝试。富国基金首席信息官李强介绍，2023年下半年就开始拥抱大语言模型。“在传统深度学习和机器方面，我们加入了大语言模型来做量化方面的投资决策。目前，大语言模型用的比较多的是情绪因子，把市场研报、新闻喂给大语言模型，给它做一些思维链，让它帮我们做打分，我们生成一个情绪因子。”在投资方面，富国基金利用大语言模型技术应用在资产配置、研报解析等，提高了业务效率。“原先做市场观点的总结报告，要花大概一周时间把所有的报告总结完，按照行业、分类，审核完成后给到机构投资者。现在一个研究员每天只要三个小时，就能够完成对所有行业报告的分类、总结、发布。”上海银行数据管理与应用部总经理于浩瀚表示，正在探索利用大模型来提供金融服务。“大模型在银行客服的应用上，对整个研发模式产生非常大冲击。新的开发模式更像写剧本而不是写确定的流程，是软性约束回归的过程。大模型应用在面客服务中，性能也是很大的瓶颈，原来交易可能2秒之内就结束，现在经过各种调优都很难达成这样的时效性。”此外，上海银行还在探索“智能问数”。“我们的目标是业务部门在数据领域的开发需求，直接跟大模型提，后端80%问题必须经过大模型解，20%的问题通过远程的人员运营出来。目前已经基本完成，近期差不多可以上线。”谈及AI在证券行业应用，华鑫证券首席数据官崔宏禹介绍，数据对于证券行业非常重要，并追求非常精准的数据访问。目前，结构化数据通过大模型能够得到非常精准的访问，而且是实时的。“但是非结构化数据，比如各种研报、年报、招股说明书等，因为数量众多，来源复杂，因此要在浩瀚的非结构数据中找到精准的、且和某特定事件相关联的数据集，这特别难。”对此，华鑫证券采取的方式是追求数据的精准性，“把数据关在笼子里”。“比如，一定要用到最精准的数据语料，通过技术手段放到后端的库里。不能允许随意拿个研报、会议纪要就直接把数据扔到里面去，这样可以减少里面数据的杂乱。”新致集团已将DeepSeek-R1和DeepSeek-V3顺利接入新致新知平台。新致集团人工智能CIO 虞力介绍，已经和昇腾、海光等主流的信创算力厂商达成深度合作，正在对生产环境进行非常严格的评估和测试，包括吞吐、本身的基准性能等。DeepSeek作为开源模型在整个生态位上有太多空白，新致集团也在开展这方面的探索。在应用方面，虞力透露，业务侧的反馈存在两极分化的现象。“目前最大困惑是金融行业应用形态上真的应该以WorkFlow为主的工作形态展开吗？是否应该分一下级？我的理解是，以人工强干预的形态做出来的场景一定超不出设计人的能力。如果行业真的需要一个超级型应用，让AGI以强介入的方式会是更好的选择吗？我们也在和客户携手，尝试以自适应智能体的方式去推进场景，希望能够迸发出几个真正有价值的场景。”虞力说。关于大模型幻觉对落地存在的挑战，李强认为，幻觉是一把双刃剑，也是人类创造价值、创造知识的地方。“在实践过程中，大家更多用好思维链、用好知识库，利用专家经验知识来引导AI，限制一部分的幻觉。AI大脑可能超不过人的专业知识，但是在一些局部领域，会创造出更多意想不到的价值。这些价值的创造都是靠人的提示。人在引领它，和它的互相交互里面达到更高的提升。”于浩瀚判断，幻觉和创造力是一体两面、不可消除。“确实有一些工程上的方法可以做一些缓释，比如说输出干预、输入干预、审核，包括MOE的拆解。我觉得谨慎使用，现阶段基本上把它当做助理在使用。未来，随着时间的推移，可能会收敛到大家能接受的程度。因为人也避免不了犯错，只是把错误率控制在3%，还是10%的问题。”崔宏禹也指出，幻觉有时候是好事情，带来另外一种思维的方向。不过在证券行业，幻觉是需要避免的。“解决幻觉，本质是解决信息准确或者不对称的问题。通过技术手段加持，能够解决因为数据似是而非产生的幻觉。比如从大量文档中把精准数据抽取出来，一定要通过类似Rerank等相关算法进行决策。”虞力表示，大模型在应用的过程中，幻觉问题是必须与其共存的，这是一切的大前提。“在非常窄域的场景里面，如果确实对幻觉容忍度非常低，那么就涉及到对技术路线的押注。我们的技术路线偏向于押注代码链(CoC)方式，更希望用大模型生成相应代码，通过代码的执行去拿到最终结果。”