AI 大模型落地金融：如何应对五大挑战？

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文章摘要

随着人工智能（AI）技术的不断进步，大模型在金融科技领域的应用越来越广泛，不仅提升了运营效率和客户体验，还推动了创新型金融服务的发展。嘉银科技技术中心人工智能经理姜睿思在与InfoQ的对话中分享了嘉银科技在AI领域的应用场景、技术布局、研发策略以及面临的挑战和解决方案。

嘉银科技在AI领域的应用场景涵盖了智能风控、个性化推荐、智能客服和自动化流程等多个方面。公司通过构建多维度的AI产品矩阵，致力于赋能金融机构实现数字化建设和运营效率提升。在技术选择上，嘉银科技紧跟行业趋势，注重技术的实用性和整合性，主要采用自然语言处理（NLP）、机器学习和数据挖掘等技术。在研发方面，公司坚持自主研发，推出了具有自主知识产权的AI产品和解决方案，如”灵犀”AI Agent和”棱镜”AI质检平台。

在推动AI和大模型项目的过程中，嘉银科技遇到了数据质量和数量、模型复杂性、可解释性和合规性、技术和业务团队协同以及模型部署和监控等方面的挑战。为了解决这些问题，公司采取了数据清洗和预处理、投资升级硬件基础设施、引入可解释性AI技术、建立跨部门协作机制以及采用容器化和微服务架构等一系列措施。

在大模型训练和优化方面，嘉银科技采用了混合精度训练、DeepSpeed分布式训练、参数有效性学习和模型量化等技术，提高了训练效率和模型性能。此外，公司还通过数据级别优化、模型级别优化和系统级别优化等手段，提升了模型推理的速度和精度。

在确保数据隐私和安全方面，嘉银科技实施了严格的数据管理策略，建立了强大的数据安全策略，应用了数据脱敏和加密技术，并严格遵守相关法律法规。公司还建立了持续的安全监控和审计机制，提高了员工的安全意识，并与第三方合作时签订了严格的数据保护协议。

展望未来，嘉银科技计划通过持续优化大模型性能、融合新技术、强化数据安全和合规性，拓展个性化服务和智能Agent的应用，推动跨行业合作与生态系统建设，并加强员工培训和知识共享，进一步推动大模型在金融科技业务中的深入应用和创新发展。

姜睿思将在8月16-17日举办的FCon全球金融科技大会上分享《大模型在金融知识和作业密集型场景的挑战和实践》的议题，介绍大模型在金融领域的应用实例和成效，以及如何应对作业密集型场景中的挑战。他还将重点介绍集团内部面向B端的主流AI产品，探讨如何通过专家知识与算法的平衡优化大模型的商业应用，构建效益闭环的方法。

AI技术正深度重塑各行各业的生产和生活方式，成为社会经济发展的强大驱动力。在AI的赋能下，我们正迈向一个更加智能、便捷、高效的新未来。FCon全球金融科技大会将展示金融数字化在”十四五”期间的关键进展，以及金融领域的AI大模型落地实践，为与会者提供宝贵的经验和洞察。