聚焦大模型时代AI前沿与金融应用 微众媒体学院北京开讲

    本报讯 （记者苏向杲）7月2日，微众媒体学院系列活动在北京举行，本期活动以“大模型时代AI前沿与金融应用”为主题，邀请澜舟科技合伙人、联席CEO李京梅，微众银行首席人工智能官杨强，微众银行人工智能首席科学家范力欣等多位行业专家学者与媒体记者分享趋势洞察，探讨AI技术前沿与金融落地实践。

    澜舟科技合伙人、联席CEO李京梅表示：“近年来人工智能逐步演进，从只能做单个任务专用模型的AI1.0时代，到一个通用模型做广泛任务的AI2.0时代，最终走向通用人工智能（AGI）。人工智能也从感知智能走向认知智能，再到生成智能及决策智能。”

    在大模型的实践应用中，金融行业由于具备数字化程度高、商业化应用场景潜在价值高等优势，成为了AI大模型落地应用的最佳场景之一。

    微众银行首席人工智能官杨强在分享时表示，大模型的应用落地涉及数据管理、算法优化、系统设计和成本控制等多方面的综合挑战，需要持续的技术创新和策略调整，以推动AI技术更加成熟、高效地服务于社会各个领域。他进一步指出，AI Agent（人工智能业务助理）是大模型面向应用端发展的下一阶段，其基于大模型的通用能力，并结合相关领域知识适应不同场景需求。

    在业务实践中，微众银行自研的生成式AI技术能够有效解决大模型幻觉（大模型在生成内容时产生错误或误导性结果）等技术难点，满足监管合规要求，已深度应用于客服、营销、质检、反欺诈、科技金融等核心业务场景，覆盖金融服务“前－中－后台”各个环节，提升金融服务的质效。

    微众银行人工智能首席科学家范力欣提出，联邦学习作为一种先进的分布式机器学习范式，允许参与方在不直接共享原始数据的情况下协作训练模型，为解决大模型应用落地的技术难题提供了创新路径。联邦大模型技术路线通过其独特的设计，不仅解决了数据时效性、模型幻觉、专业知识融合及算力资源消耗等挑战，而且在保护数据隐私和促进AI技术公平性方面迈出了重要一步，为大模型在各领域的广泛应用开辟了新的可能。

（编辑 王江浩）