马上消费：全国首个零售金融大模型应用情况如何了？

现如今，银行的零售业务日益趋于线上化，不但对业务形态和客户体验实现了持续创新，同时也在一定程度上降低了运营成本，为银行机构的业务持续发展提供了重要依托。消费金融作为零售金融的其中一个分支，近几年来同样随着消费者习惯的转变不断演变，由于面向千人千面的消费个人提供产品和服务，技术成为消费金融公司塑造竞争力的关键。

马上消费金融股份有限公司（以下简称“马上消费”）自 2015 年开业以来，一直把自己定位为一家技术驱动型金融机构，落实到具体行动上，截至目前已经组建了千余人的技术团队、300 余人的大数据风控团队，先后成立了人工智能研究院、博士后科研工作站、智慧金融与大数据分析重点实验室等内部科研平台，还与中国科学院、重庆师范大学等科研院校共建国家应用数学中心，开展横向课题研究，不断提升产学研协作能力。

通过在技术领域的持续投入，马上消费在业务层面不断推陈出新，与此同时，在技术研究层面也始终保持敏锐力和前沿性。

最近一次的直观例子，是在去年大模型一夜爆火之后，马上消费迅速在去年 9 月发布了全国首个零售金融大模型“天镜”。基于“天镜”，马上消费形成了“三纵三横”的技术布局，通过不同技术确保模型的鲁棒决策能力。

而据马上消费 CTO 蒋宁在 3 月 28 日举办的“大模型驱动下的金融新质生产力创新论坛暨全国首部《金融大模型》著作发布”会上介绍，“天镜”大模型自内部测试至今 9 个月以来，展示了出色的上下文理解和引导式对话能力。在企业知识库的应用中，知识产出效率提升了 150%，大幅度提高营销物料的生产效率。在与重庆某银行的合作中，大模型驱动的智能营销能将人工成本降低 80%以上，产能是传统人工产能的 6 倍以上。

2024 年 2 月，“天镜”大模型通过了中国信通院金融大模型专项评测，在场景丰富度、能力发挥度、应用成熟度三方面均达到 4+级，排名第一。马上消费的生成式 AI 技术应用不仅局限于金融，还覆盖了数字人、HR、培训等多个场景。这种全面性的应用为企业内外提供了智能化服务，体现了其在技术创新上的深度拓展。

此外，经过半年的实践，“天镜”的技术布局进一步延伸和拓展，形成了“六纵三横”的布局。

其中，“三横”指的是：第一，领域大模型不是追求最强或者某方面的效果最好，不是造一个超级跑车，而是做出一个让大家能买得起的轿车；第二，对安全性和合规性要求非常高；第三，领域大模型和通用大模型需要有可控性，这是关键前提。

“六纵”指的是六个场景，即对风控业务的预测分析，在营销获客方面实现人机协作，在流程优化方面实现管理辅助，在客服运营方面实现智能决策，在知识模型方面作为知识助手，在数据分析方面实现 AI+BI 的融合。

此外，蒋宁还指出，通用大模型与行业/领域大模型有着诸多差异化，要实现大模型在高端制造、金融、智能驾驶等领域的规模化落地，还要面临着四大挑战：群体智能与安全可控、个性化和隐私保护、关键性任务和动态适应性标准、基础设施和架构改造。

“为了应对这‘四大挑战’，我们正全力构建‘四大关键技术能力’，同时，基于对未来的洞察，我们也在四大关键技术能力方向推动金融大模型真正成为新‘质’生产力。”蒋宁表示，马上消费的技术路线图主要包含模型安全可控、组合式 AI、持续学习、平台化服务能力 MaaS 这四大关键技术能力，将会长期以四大能力要求为核心，构建技术体系，驱动数字金融高质量发展。

第一，模型安全可信。希望这个模型在未来不管任何什么样的环境发展，它做出的每个决策都是可控的、安全的。

第二，组合式 AI。传统的人工智能的模型有局限，但是它善于执行，构建一个组合型的 AI，即大模型跟传统模型相互协作，解决复杂长尾动态环境变化的关键问题。“组合式 AI”是未来很重要的一个研究方向。

第三，持续学习。如何用最小的样本，特别是线上生成的新样本，让这个模型动态的变得越来越聪明，这就是持续学习能力，是行业大模型、领域大模型区别于通用大模型最关键的能力。

第四，平台化服务 MaaS。包括生态的共建、数据的交换，能够融合多种异构大模型，最终转化为方便自助的技术服务，提供给企业的员工、消费者便捷应用，大幅提升培训、营销效率。

对此，马上消费人工智能研究院院长陆全也进一步指出，大模型存在潜在风险，比如，针对业界最为关心的“幻觉”问题，为了实现大模型在金融领域商业化、全面工程化落地，需从一开始做好五大方向的技术治理，即安全体系、标准体系、合规检查、幻觉检测、动态评价机制。

行业领域大模型可限定在金融等具体场景，明确金融行业和具体场景的限制条件，相比通用场景，细分场景的规则更明确、数据质量更高、标准较易统一。同时，行业领域大模型为了确保安全合规，甚至不惜损失部分性能表现，如限制大模型只在给定的文档内容的范围内生成知识内容。

陆全表示，目前国内大模型正加速商业化落地，通用基础类大模型与行业领域类大模型参与者在各自赛道中寻找最优解。 “大模型技术应用在金融领域的迅速发展，与马上消费长期聚焦行业领域特性，基于“3H”理念有序推进金融大模型应用密不可分。”陆全解释说，大模型有序应用的“3H”理念包括：有用（Helpfulness），模型的分类、信息抽取、阅读理解、数据分析等能力性能表现优异；无害（Harmless），输出应用符合道德伦理、法律规范等；诚实（Honest），输出可靠、符合事实和规则。

“当然，不论企业最终选择哪一条赛道，大模型的发展都需要集聚同业及生态伙伴力量，加快建设大模型科创新高地、场景应用新高地、生态合作新高地，势在必行。”他说。