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螞蟻金融大模型正式發(fā)布未來金融平臺業(yè)務(wù)將全線接入

2023-09-08 21:30:27 來源：經(jīng)濟參考網(wǎng)

9月8日，在上海舉辦的外灘大會上，螞蟻集團正式發(fā)布金融大模型。據(jù)了解，螞蟻金融大模型基于螞蟻自研基礎(chǔ)大模型，針對金融產(chǎn)業(yè)深度定制，底層算力集群達到萬卡規(guī)模。目前螞蟻金融大模型已通過證券從業(yè)資格、保險從業(yè)資格、執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格、執(zhí)業(yè)藥師資格等專業(yè)試題測試。螞蟻集團同時發(fā)布了基于金融大模型能力的兩款產(chǎn)品——智能金融助理“支小寶2.0”和服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”。其中，“支小寶2.0”已內(nèi)測近半年，將在完成相關(guān)備案工作后上線?！爸≈闭谂c螞蟻平臺合作機構(gòu)內(nèi)測共建，為理財顧問、保險代理、投研、金融營銷、保險理賠等金融從業(yè)專家打造全鏈條的AI業(yè)務(wù)助手。

據(jù)介紹，螞蟻金融大模型聚焦真實的金融場景需求，在“認知、生成、專業(yè)知識、專業(yè)邏輯、合規(guī)性”五大維度28類金融專屬任務(wù)中表現(xiàn)突出，在“研判觀點提取”“金融意圖理解”“金融事件推理”等眾多領(lǐng)域達到行業(yè)專家水平。目前，螞蟻金融大模型已在螞蟻集團的財富、保險平臺上全面測試。

【資料圖】

“通用大模型無法在專業(yè)嚴謹?shù)念I(lǐng)域直接商用，特別是金融服務(wù)對錯誤的容忍度很低，金融大模型要確保領(lǐng)域知識和專業(yè)邏輯的嚴謹性，才能真正落地帶來產(chǎn)業(yè)價值。知識力、專業(yè)力、語言力以及安全力，保障四大能力是前提條件，也是金融大模型要解的產(chǎn)業(yè)真命題。”螞蟻集團副總裁、金融大模型負責人王曉航介紹，基于金融場景中的大量實踐，螞蟻金融大模型形成了“大模型+知識+服務(wù)”驅(qū)動的架構(gòu)，這套架構(gòu)已經(jīng)在螞蟻內(nèi)部金融智能化場景上內(nèi)測。

知識力方面，據(jù)介紹，螞蟻金融大模型在萬億量級Token的通用語料基礎(chǔ)上，注入千億量級Token金融知識，并從300+真實產(chǎn)業(yè)場景中提取了共60萬+高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)，形成了金融專屬任務(wù)性能優(yōu)化的優(yōu)勢數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

專業(yè)力方面，得益于螞蟻長達十年的積累，平臺上有完備的數(shù)字化金融工具矩陣，螞蟻金融大模型可通過理解用戶語言，精準調(diào)用螞蟻體系內(nèi)的這些專業(yè)工具，給用戶提供相應專業(yè)服務(wù)，理財側(cè)包括理財選品、產(chǎn)品評測、行情解讀、資產(chǎn)配置等6大類服務(wù)，保險側(cè)包括產(chǎn)品解讀、家庭配置、智能核保、智能理賠等10多個智能服務(wù)。

針對內(nèi)容生成的安全可控問題，螞蟻金融大模型采用意圖識別與事實性校驗相結(jié)合的方式，有效提升了生成內(nèi)容的合規(guī)性、安全性和真實性。

目前，螞蟻金融大模型已率先在理財和保險領(lǐng)域進行應用測試。未來，螞蟻集團與金融機構(gòu)合作的所有數(shù)字金融業(yè)務(wù)將全線接入這一大模型，助力合作機構(gòu)數(shù)字化升級、智能化轉(zhuǎn)型。

首個基于金融大模型的應用產(chǎn)品—智能金融助理“支小寶2.0”，以及面向金融行業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手 “支小助1.0”，展示了螞蟻在大模型領(lǐng)域從技術(shù)到行業(yè)應用的全棧布局和進展。

據(jù)介紹，“支小寶2.0”在語言力、知識力、專業(yè)力、安全力四方面性能突出，可為用戶提供高質(zhì)量的行情分析、持倉診斷、資產(chǎn)配置和投教陪伴等專業(yè)服務(wù)?！爸?.0”具備高精度的意圖理解，個性化的溝通風格：金融意圖識別準確率達到95%，金融事件分析推理能力不遜于真人行業(yè)專家，能夠進行多回合的高質(zhì)量對話。

智能業(yè)務(wù)助手“支小助”的1.0版本，則包含了“服務(wù)專家版”“投研專家版”“理賠專家版”“保險研究專家版”等六個版本，全方位服務(wù)不同金融場景的從業(yè)人員，可在投研分析、信息提取、專業(yè)創(chuàng)作、商機洞察、金融工具使用等環(huán)節(jié)提供深度智能服務(wù)。

螞蟻集團表示，未來將持續(xù)探索和精進大模型的五大能力方向。一是建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標注團隊，沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系；二是攻堅基礎(chǔ)大模型算法，以及高效綠色工程能力，提升模型邏輯推理等能力；三是從通用語言大模型到通用多模態(tài)大模型，從一般通識走向全面專業(yè)；四是建設(shè)高效的大模型評測標準和評測體系，加快大模型迭代速度；五是，建設(shè)大模型安全能力，保障大模型健康可持續(xù)發(fā)展。

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