界面新闻记者 | 苗艺伟

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国内人工智能大模型进入“千模大战”时代之际，在数据资源丰富、实践场景广泛的金融行业，大模型也成为科技大厂必争之地。

近日，腾讯云正式在上海发布金融行业大模型解决方案，首批已有中国银联及11家合作伙伴宣布参与腾讯金融大模型的生态共建。

在当天的论坛上，腾讯云总裁邱跃鹏表示，腾讯云金融行业大模型解决方案包含四层架构：

在算力层，基于HCC的算力集群、云原生数据湖仓和向量数据库，提供算力和数据接入能力；在平台层，腾讯云TI平台可以实现从数据预处理—模型训练—模型部署的一站式训练。

在大模型层，通过模型商店MaaS，支持接入腾讯混元大模型、金融行业大模型及20多个主流开源模型，金融机构可以根据不同细分场景的业务需求，灵活选择各类大模型，降低大模型使用成本。在应用层，腾讯云也结合金融行业前中后台业务场景，打造了一系列智能应用。

邱跃鹏表示，腾讯云金融行业大模型目前的解决方案，具备了金融领域知识推理、研报撰写、智能舆情等专业下游任务能力。此外，还面向金融行业的特殊合规要求，采用公私域结合的模式，在公有云的环境实现热点分析、行情总结、股市收评等场景应用；在私有云环境下，构建企业专属大模型，帮助金融机构实现产品信息查询、业务指引、投资建议、投后管理等业务场景。

面对金融大模型未来的发展趋势，腾讯云副总裁王麒在接受采访时也表示，在金融垂直大模型发展过程中下，科技公司与金融机构将会逐步产生“分工协作”的行业生态。

他表示，在科技公司方面，将更侧重于大模型的底层技术构建、合规安全能力建设，预计未来仅会有极少数几家 “大厂” 成为底层通用大模型的提供方；而金融机构侧，则更注重金融数据安全、场景落地应用，各类金融机构也无需重复建构大模型来解决行业的具体问题 。

同时，政府也将在大模型方面发挥在行业标准规划、底层算力、人才培养等现存难点方面的协调能力，共同与各类企业建设中国大模型行业的生态。

此外，王麒还表示，腾讯云首批选择与多家大型金融机构开展合作，主要是基于大型金融机构在大模型方面有较为可靠的持续投入，以及较为专业的科技人员布局等原因，而中小型金融机构多数仍处于观望状态，采取跟随策略，未来，还有相当长的发展阶段。

在金融行业的实际应用方面，随着大模型生成式技术方式而来的 “幻觉”问题，成为实际应用中必须面临的难题之一。

王麒认为，大模型生成的内容可能是“一本正经的胡说八道”、“正确的废话”，特别是数据如果不在预训练的范围之内，就会出现回答都很通顺，但并没有真正答到问题的点上。面对金融行业的安全、准确的特殊要求，腾讯的混元大模型使用“探针”技术，即用向量数据库扩大的预训练的性能，从而在解决幻觉方面已经有了30-50%的提升。

王麒还表示，“幻觉”的存在也意味着，在金融大模型应用最广的重要场景——智能客服方面，大模型不会直面金融机构的C端客户，而是通过与传统客服坐席与大模型配合使用。

例如，由大模型技术支撑的智能客服，可以帮助人工客服来对问题进行事先的快速搜索过滤，让人工客服对于回答问题的效率能变更高，并且能够速度更快。未来，随着大模型在智能客服领域应用的快速成熟，以及智能客服的准确度提升到相当高的时候，才可以完全替代人工坐席。