首个消费金融大模型“天镜”大模型发布，三纵三横重新定义金融科技未来

文/WEMONEY研究室

以ChatGPT为代表的通用大模型热持续了半年之后正在逐步降温。行业从比技术和算力，向应用层过渡，更多目光开始转向了可落地的垂直领域产业大模型，通过大模型的技术创新能力，不断迭代提升产业效率。

在众多产业领域中，金融业属于为各行各业注入血液的前导行业，走在产业发展的浪潮尖端。作为人工智能应用要求高、场景丰富，金融行业也是大模型技术和算法突破的沃土。但鉴于金融行业对数据专业性以及在风控、合规、安全层面的要求都更高，对于金融大模型的研发和探索难度也要更高。

只有在金融行业有一定积淀且在AI技术上不断探索精进的企业才有机会获得入场券。从近期发布了“天镜”大模型的头部持牌金融机构马上消费身上可以窥探一二。据悉，成立至今马上消费已经积累了1.79亿用户，超过2000个模型，10万+变量，近50PB的多模态、高质量数据，训练出的“天镜”大模型更为精准、安全和可控。当前，天镜大模型的“三纵三横”技术布局已经在行业得到应用落地，好评如潮。随着AI技术的不断更新，以马上消费为代表的金融科技企业将继续引领金融科技行业新变革。

1、AI大模型重新定义金融科技

当前，金融行业也已经从增量市场进入到存量竞争阶段，整个行业都面临着客户留存难、竞争加剧等难题。此时，更需要运用科技来提升运营效率和用户体验。且传统金融服务在用户体验改善过程中，存在“发现难、体验难、服务难”的问题，AI大模型的出现，能够帮助金融行业解决这些问题。进入新数智经济时代，AI大模型将重新定义金融科技。

金融GPT的出现，实现了金融资讯、产品介绍内容的文本自动生成，大大提升了金融机构内容运营的效率。AI大模型对于金融企业的红利，在于助力企业实现降本增效，通过构建虚拟客服在线交互，向用户提供更人性的服务。

不过，相较于其他领域金融行业具有一定特殊性，体现在对数据专业性以及在风控、合规、安全层面的要求都更高，也正因如此金融机构和企业在探索垂直领域大模型上遇到了更大的挑战，需要更懂金融的科技企业助推。此前，马上消费CTO蒋宁曾在2023世界人工智能大会上指出，由于金融行业具有“数据密集型、技术密集型”等特点，而这个行业一直希望将数据资产化，但同时也面临着如银行线下网点的价值传递效率和用户体验等问题，需要机构持续创新。

在8月28日金融大模型发展论坛暨马上消费金融大模型发布会上，蒋宁再次谈到了金融领域大模型面临的四大难题，即关键性任务和动态适应性、个性化要求和隐私保护、群体智能与安全可信和基础设施的能力。

“马上消费做了一个很好的示范作用，开了一个好头。”中国工程院院士、浙江大学求是特聘教授谭建荣在发布会上表示，马上消费能探索金融大模型，说明了是行业的领头羊，有了数据和模型，才能从不确定的关系转变为确定的关系，从变量中找出不变量。

作为以科技驱动的头部持牌消费金融机构，马上消费积累了1.79亿的用户，有超2000个模型，10万+变量，近50PB的多模态、高质量的数据等，通过在这些自身数据上做模型精调对齐训练，同时再用推理加速技术实现模型可控，从而相比其他企业更懂金融。

研发金融大模型的两大前提是要做到“可控、安全”，提升大模型应用的可信实践，推动金融大模型的发展进程需要集百家之力。在“天镜”大模型发布之际，马上消费与中国信通院、重庆国家应用数学中心牵头发起了“金融大模型可信安全验证与联合创新行动计划”。联合倡议发起者还包括，阿里云、百行征信、北京火山引擎科技有限公司、中关村科金、毕马威、复旦大学金融科技研究院、朴道征信、腾讯云、中国科学院自动化研究所等权威专业机构及企业。

全国政协委员、国际系统与控制科学院院士、重庆国家应用数学中心主任杨新民院士在上述发布会上提到，接下来将与马上消费率先在金融领域进行原创性探索，包括加强深度防伪验证系统，包括人脸识别及生物特征识别验证系统的活体检测、Deepfake伪造检测、对抗攻击与防御、深度学习可解释性等。

2、“三纵三横”深入布局，科技领先构筑壁垒

金融业的大模型门槛和安全合规要求极高，对参与者的要求也更高。深耕消费金融业8年，马上消费对行业有着系统性的深刻认知，在大模型的技术研发上也一直不遗余力。马上消费的科研能力行业领先，从直观的科研投入力度便可窥探一二。资料显示，马上消费累计投入科研费用逾 30亿元。跻身人工智能产业创新国家队。大模型时代，马上消费在算力、算法、数据上构筑了强大的壁垒。

马上消费大模型命名为“天镜大模型”，寓意大模型是人类智慧的镜像，推动金融机构高质量发展。作为行业领航者，马上消费致力于构建可信、合规、多模态、适配全域、泛化的金融大模型技术能力体系，聚焦行业领先的基础语言特性能力、逻辑和推理能力、语义理解、生成与创作、金融领域能力、安全与合规能力等六大核心领域，为推动金融数字化转型搭建了实质性的工具。

天镜大模型由“三纵三横”的发展技术布局，扎根金融垂直领域，纵向寻找到该领域的专业性和可用性，横向引入生成式模型强大的迁移学习和泛化能力，嵌入优化金融业流程。

其中，“三纵”是指实时人机协作、多模态智能、数据决策智能，在数据领域实现智能化，实现结构性数据判别式模型的综合能力。“三横”是指持续学习、模型合规、组合式AI形成安全、合规、可信的鲁棒性技术能力，确保让模型越用越聪明，同时更稳定、更安全可控。

蒋宁表示：“我们希望在任何情况下，它给客户的回答，给所有的员工的回答是合规的，并且在任何不可预期的情况下它的结果是稳定的，这来源于马上今天几千个模型，上万个变量形成的模型。”

随着大模型的开放开源，深度合成技术的非法使用存在加速积聚的风险。中国信息通信研究院副总工程师王爱华在发布会上提到“可信人工智能实践的路径逐步清晰。人工智能发挥作用越大，它对于安全可信的要求也是越高的。当从业者自身把安全和一些问题作为发展第一要务的时候，说明这个技术在整个领域会进行应用。”

当前，天镜大模型的场景应用已经覆盖了金融行业全链路，且部分功能已经在现实应用中投入使用，最核心的三大场景分别是金融智能对话，实现实时人机协作、持续学习、可信安全合规；金融数字人，通过大模型+组合式AI多模态能力，实现有温度的数字人；金融服务的AI核心引擎，通过大模型的大脑与心理学的有机结合，实现有情感的人机互动体验。

在金融领域，人工客服场景是常见的应用方向之一，天镜大模型的智能客服应用，汇聚了一线优秀人工坐席客服经验，即可独当一面实现一对多的客户服务，亦可作为人工坐席的辅助，提升效率、优化服务流程。据悉，该模型已运行近3个月，意图理解准确率达91%，相较于传统AI的68%有较大提升；客户参与率61%，高于传统模型43%的参与率，也高于人工坐席平均28%的水平。

3、以“AI+金融”力，引领金融科技新变革

金融行业大模型的更大意义在于回馈社会，赋予行业价值。通过AI大模型释放的能力，解放大量重复劳动，提高生产力，唤醒沉睡的数据资产，助力金融服务的“专精特新”变革，进而产生增量价值，推动金融成本的下降，推动“金融普惠”的持续进展。

在助力金融企业日常工作提效上，天镜大模型不仅高效解决了提取、利用非结构化文档中的数据资料的痛点，还降低了使用数据的门槛。

对于分析整理企业招股书、财报、经济预测数据等文件，天镜大模型，能够深入解析金融领域专业术语、同时查询定位多个不同文档、洞悉金融图表隐含的信息和强大归纳总结能力。此外，天镜大模型SQL生成平台不再需要代码等专业指令，可直接向AI 说大白话，天镜自动理解需求、展开检索、生成答复，按照人的意思去完成数据挖掘的任务。当前，天镜每日线上SQL生成数量650多次，线上SQL生成可执行比例53.4%，SPIDER标准数据集EX得分75.2，线上使用者满意反馈比例82.3%，表现领先行业。

展望数字化未来，马上金融打造的数字人也被寄予厚望。未来人机协同工作将大大解放劳动力，提升企业运转效率。马上消费研发的“数字外表+智慧大脑+情感内心”三合一数字人，不仅能担任擅理解，有温度，懂心理的智能秘书，还能成为不休不眠的智能“打工人”。

马上消费人工智能研究院院长陆全在发布会上提到，未来希望能让每个员工都能轻松拥有自己的数字分身，上传自己的资料并定制一些参数后，只需5分钟的训练数据就可以生成“另一个我”，随时可以被唤起，成为人人都拥有的超级助手，代替员工完成大量工作。欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松亦表示，大模型的基本定位还是智力劳动者的助手，它不会把一个行业整体取代。”

大模型被视为划时代的AI变革，作为科技驱动的持牌金融机构，马上消费敏锐洞察局势，通过在技术领域的持续积累和沉淀，以“实力派”的身份入局引领行业变革，展现出了其超长的战略远见和定力。

“马上消费在AI大模型技术和算法上有着深厚的积累，期待其能在未来推动大模型应用在金融领域的探索和实践，从而带动和加速金融数字化和智能化的发展。”中国工程院院士倪光南表示。

瞄定长期主义战略方向，坚持科技向善的初心，马上消费将在AI变革时代，持续引领消费金融业迈入新的征程。