“当前生成式AI给金融机构带来了很多触动，公司将在人工智能领域的三个能力上加大布局，第一个是数据的决策智能，这也是大模型真正具有的生命力；第二是多模态语言文字视频的人工智能，第三个是实时的人机协作。”7月12日下午，马上消费CTO蒋宁在2023新京报贝壳财经夏季峰会“金融的数字化转型之路”分论坛上表示。他还透露，马上消费即将发布的大模型就是这三方面的结合。

实际上，不管是组合式AI能力、持续学习的能力，还是决策能力，都是为大规模数据更广泛应用提供更好的基础。他认为，数据决策是金融机构最关键的能力，可以保证人工智能在重大决策上更加稳定并持续助力，这也是马上消费为什么要布局这三个核心能力的原因。

自2020年以来，新京报贝壳财经已经连续举办3届夏季峰会，每届举办超过10场专题论坛重磅聚焦年度经济主题。2023年新京报贝壳财经夏季峰会，围绕人工智能、专精特新、ESG等10大主题，来自工信部、国家发改委、财政部、生态环境部、商务部等国家部委，大学院校、科研院所等研究机构，协会、学会等社会团体，地方政府部门，以及不同行业的企业家进行了一场思想碰撞。

一直以来，金融是实体经济的血脉，也是支持实体经济高质量发展的重要力量。数字经济的到来，加速了人工智能与金融的融合，有效促进金融的数字化转型，人工智能等新一代信息技术也成为金融更好服务实体经济的强大推力和新引擎。

马上消费CTO蒋宁以及众多资深从业者就“AI如何助力金融行业服务实体经济”进行了一番探讨。

“当前火热的生成式AI技术将大有可为。”蒋宁表示，生成式AI的先进之处在于其迁移学习能力、泛化能力较强，但目前金融机构大多使用的是工业级判别模型，即一定要给出结果，而不像GPT一样，它给你的回答可能是错误的，但经过训练，模型准确性会逐渐提升。所以，未来对大模型探索的主要思路应该是，将生成式模型的泛化能力、迁移学习能力与判别模型进行有效结合，才能解决金融机构的实际问题。

至于在商业落地的过程中可能存在的问题，蒋宁认为主要围绕“算法、算力、数据、规范”四个层次进行探索。

他解释到，在算法上，随着环境的变化，人工智能能力可以转变，如形成广泛的生态，有持续的生态参与者反馈数据让大模型越来越成熟，而不是一次性的模型；在算力上，大模型对算力的基础架构要求较高，单个算力要提高至七八千；在数据上，为了让模型更有效率，需要全社会参与、金融机构共同参与，但由于受到技术、合规等的限制，行业共享比较难，还需要探索；在监管治理上，金融里面大部分的决策都是非常严谨的，要稳定结果的。金融机构决策性的模型如何和大模型的通用方法相结合，因此需要组合式AI，这样既能发挥大模型的泛化能力，也能发挥小模型的组合能力，才能使决策稳定、安全和合规。

最新数据显示，马上消费自2015年成立后，已有超过3000名员工，其中2000多名为人工智能、大数据等领域的专业人才，且拥有一万台服务器、两千个模型以及上百万智能数据决策体系。

(图为马上消费授权华龙网使用)