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金融业如何用好大模型?度小满CTO许冬亮:需解决三大挑战

  新浪科技讯8月24日下午消息,在北大光华管理学院联合度小满举办的金融大模型技术与应用论坛上,度小满CTO许冬亮指出,大模型让机器具有了常识,懂得了逻辑,学会了创作,让人和机器能以更自然的方式互动,通过与周边工具的结合,大模型已经具有了通用人工智能的雏形。金融行业是高价值行业,数字化基础好,高度依赖数据和技术,是大模型落地应用的高潜场景。对于中小金融机构,在大模型的浪潮里,他们也有机会通过应用创新,来加快自身的数字化和智能化进程,跨越数字化鸿沟。

  现阶段,如何在金融领域发挥大模型的能力,许冬亮认为还有三个挑战需要解决:

  第一个挑战是通用模型能力不能满足金融场景需要。首先是通用大模型本身精度不够,当前大模型原生的幻觉问题、可控性问题和可解释性问题都限制了生成内容的准确性和可控性,而金融又是一个对精准性、可控性要求很高的行业;其次是通用大模型金融知识的缺失;再次是大模型更新迭代困难,金融是高时效的,模型必须能够实时跟踪金融市场的变化和趋势。

  第二个挑战是大模型如何高效植入现有业务场景。一个团队既要懂业务场景的know-how,又要理解大模型的使用方法,而且还需要具备比较强的工程能力,这样才有可能选择出适合应用大模型的场景,高效地将大模型嵌入到实际业务流程。

  第三个挑战是大模型应用于金融业中产生的安全合规和隐私保护问题。金融本身是一个高合规要求的行业,大模型又是具有颠覆性的新技术,我们对它的风险还没有完全了解,随着大模型落地的不断推进,如何平衡大模型落地收益和潜在合规风险,会是一个越来越突出的问题。

  如何解决大模型在金融行业落地应用的这些难题,许冬亮认为每家机构独立去解决这些问题既是不现实的,也是不经济的,科技公司和金融机构在金融大模型上的合作非常有必要,“科技巨头提供通用大模型,或者技术能力强的金融科技公司提供金融行业大模型,具体的金融机构基于这个行业底层模型,用自己的业务数据去做私域的训练,然后做私有化的部署和应用”。

  今年5月份,度小满开源了国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕”,“轩辕”在金融领域任务评测中全面超越了市场上的主流开源大模型,开源以来已经有上百家金融机构申请试用。

 

  据度小满数据智能部总经理杨青透露,度小满轩辕大模型2.0版本将在10月份发布。2.0版本在对话和金融理解等场景下的能力大幅提升。在增量预训练和指令微调阶段,该版本加入了海量金融数据,对金融问题回答更加专业、准确;在对话能力上,“轩辕2.0”的上下文长度扩充至8k,能够处理更长的金融报告、研究和分析。(文猛)

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中信证券:中国资产新叙事 科技制造大重估

  中国资产吸引力渐升,科技制造投资逻辑焕然一新。长期而言,中国前沿技术的关键突破有望重塑全球科技格局,以DeepSeek成功“出圈”为中国科技创新力量的缩影,国内投资者信心迎来重振,产业向高附加值加速转型。短期来看,恒生科技与纳指估值趋于收敛,全球资金因AI催化与美经济走弱,青睐高性价比的中国科技资产。投资逻辑从短期主题转向中长期产业深耕,科技研发从“负估值”成本转为“正估值”资产,继而引发系统性重估。DeepSeek以卓越性能、低成本和开源生态引领国内科技突破,改变全球对中国科技的预期。产业端,各行业加速AI与传统产业基础结合,解决实际问题并创造经济价值。市场端,科技制造板块春季尽显进攻性,推动资产价值重估。政策端,鼓励央国企科技制造并购,推动产业高质量发展。着眼未来,在新旧动能转换期,应把握中长期投资机遇,聚焦AI+、智能驾驶、人形机器人(20.000, 0.05, 0.25%)、低空经济、商业航天、生物制造、未来能源、半导体先进制程等科技制造领域。

  ▍中国资产吸引力提升,科技制造投资逻辑重塑。

  在外部科技封锁的严峻挑战下,中国前沿技术取得一系列关键突破,正重塑全球科技发展格局。DeepSeek成功“出圈”不仅极大提升了国内投资者的中长期风险偏好,更是对中国产业向高附加值转型升级的有力背书。伴随AI叙事持续催化叠加美国经济走弱,全球资金配置倾向正发生显著变化。中国科技资产凭借其高性价比、业绩预期上修潜力以及坚实的安全边际正成为全球资金青睐的新方向。随着AI等新技术成熟和新商业模式清晰,众多新兴产业迎来从导入期向成长期的关键跨越,推动中国科技投资逻辑从短期主题驱动向中长期产业深耕转型。在此过程中,科技研发支出也从以往的被视为“负估值”的成本项,转变为驱动增长的“正估值”资产。科技创新不仅将重构传统产业的底层运作逻辑,更有望引发组织形态、价值网络乃至社会契约的系统性变革,创造全新的产业发展机遇。

  ▍DeepSeek引领国内科技突破,推动市场风格及情绪积极转变。

  DeepSeek以优异的性能、显著下降的成本、开源生态引发“蝴蝶效应”,成为全球最热门的AI大模型,以一己之力,改变“美国AI断崖式领先”的预期,引发中国AI资产价值重估。我们认为,当前仍处于AI时代早期,以及中国科技资产重估的开端,DeepSeek将带来巨大产业影响:各行业纷纷加速垂类AI 应用探索,带来训练算力需求“脉冲式”增长,推理算力需求、大企业大模型本地部署需求亦高速成长。展望未来,预计美国仍将持续拉高AI的技术上限,中国更大的机遇在于将AI技术与传统产业基础结合,解决实际问题并创造经济价值。当前正值春季躁动窗口,科技板块以其卓越的高成长性与创新性,尽显极致进攻性。这种市场情绪与风格的转变,有望成为推动科技板块及中国底层资产价格重估的强劲动力,引领中国资产在科技制造领域开启价值重估的全新篇章。

  ▍政策赋能央国企科技并购,助力市值管理与科技强国。

  2024年以来,我国并购重组政策持续加码,各级政府纷纷加大支持力度,推动资本市场高质量发展。政策积极鼓励+产业高质量发展背景下,并购重组是满足当下政府、一级市场与二级市场利益的“最大公约数”。央国企凭借资源整合和资金优势积极参与并购重组,推动科技创新和产业升级。实证数据显示,并购重组对科技类央企市值提升具有显著正面效应,未来在政策支持和市场需求的驱动下,A股市场有望迎来新一轮并购潮,进一步推动科技强国战略的实施。

  ▍新质生产力发展提速,着眼中长期产业投资。

  我国正处于新旧动能转换期,产业升级换挡需求强烈,更应着眼于中长期维度的新兴产业突破。AI等新技术成熟和新商业模式清晰催化下,传统产业整合和新质生产力发展双双提速。结合当下国内外科技重点发展领域及我国国情,我们认为值得重点投资及关注的科技制造方向为:

  ①AI+:模型推理和成本不断优化,算力、应用及端侧发展趋势明朗;

  ②智能驾驶:预计2025年NOA加速渗透,比亚迪(396.410, 11.84, 3.08%)引领的智驾平权浪潮仍在继续;

  ③人形机器人:国内外共振的技术突破有望在2025年迎来产业奇点;

  ④低空经济:2025年政策基建加速落地,车链入局打造商业闭环;

  ⑤商业航天:2025卫星发射进入爆发期,中美星座建设竞速升级;

  ⑥生物制造:新质生产力重要一极,预计2025年迎来政策催化;

  ⑦未来能源:多种技术路径持续落地,有望多点开花;

  ⑧半导体先进制程:外部限制倒逼国内厂商积极扩产,自主可控及国产替代逻辑持续强化。

  ▍风险因素:

 

  宏观经济复苏不及预期风险;地缘政治摩擦加剧;产业政策不及预期;各行业内竞争加剧;中美冲突进一步激化;AI等核心技术发展不及预期风险;科技领域政策监管持续收紧风险;宏观经济波动导致企业IT支出不及预期风险;产业安全事故风险;企业AI应用进展不及预期等;国产替代进程不及预期;先进制程技术发展不及预期。