金融AI大模型落地的五大挑战与应对策略

随着人工智能技术迈入纵深发展阶段，大模型的应用已不再局限于理论层面的探讨，而是切实渗透到金融科技的核心业务之中。无论是提升运营效率、优化客户体验，还是推动创新型金融服务的涌现，AI 都正扮演着日益关键的角色。然而，随之而来的挑战同样不容忽视——如何真正将 AI 与大模型落地到金融业务中，充分释放其潜力，仍然是行业内外持续关注的焦点。 近期，InfoQ 与嘉银科技技术中心的人工智能经理姜睿思进行了深入交流，围绕“推进 AI 和大模型在金融科技行业的应用与实践”这一主题，详细探讨了技术落地过程中遇到的真实挑战与解决思路。 如今，审视嘉银科技的 AI 落地版图，可以看到其核心板块大致分为几块。 首先是**智能风控**。通过 AI 构建精准的风控模型，能够实时监测每一笔交易行为，有效识别潜在风险，从而全面提升风险管理能力。其次是个性化推荐，利用 AI 算法对用户数据进行精细分析，使推荐系统更“懂你”，既提升了用户体验，也显著拉高了营销转化率和客户满意度。智能客服则是另一项关键应用——系统能够自动识别用户问题并给出准确答复，大幅缩短客户等待时间，服务效率明显提升，该能力已全面应用于客服流程，用户反馈良好。此外，还有自动化流程：借助 AI 对业务流程进行优化与改造，减少人工干预，提升执行效率与准确性，例如利用 AI 自动审核申请材料，审批效率大幅提升。 这些仅是嘉银已跑通的方向。此外，嘉银还自主研发了多款 AI 相关产品，如智能外呼系统、智能运维系统、机器学习平台等，每款产品都在各自领域发挥着重要作用。整体布局的核心思路非常清晰：以赋能金融科技业务和提升运营效率为目标，构建多维度的 AI 产品矩阵，在技术选择上重点押注自然语言处理（NLP）、机器学习和数据挖掘等方向。研发投入也在持续加码，涵盖人才引进、算法研发、产品优化等各个环节。 那么，在技术选择和研发策略上，嘉银是如何考虑的？姜睿思提到了几个关键维度。 一是**紧跟行业趋势**。团队密切关注大模型、NLP 等前沿技术的发展，确保所选技术始终处于行业前沿。二是**注重技术实用性**，强调技术与业务场景的契合度。例如，他们依托先进的即时信息检索技术、多知识点问题解答能力和多模态文档解析能力，突破了传统知识库在自然语言问答方面的局限。三是**考虑技术整合性**，倾向于选择能够与其他系统无缝对接的 AI 技术，实现更高效的数据交互和业务流程。 研发方面则坚持**自主研发**，通过专业团队不断推出拥有自主知识产权的产品和解决方案，例如“灵犀”AI Agent 和“棱镜”AI 质检平台。同时，系统具备持续学习能力，能够不断吸收业务知识，知识库更新后，问题解答精度也在稳步提升。团队还充分利用多维度数据（如音频、文本），通过自研算法进行数据挖掘，为业务提供精准决策支持。当然，合规是底线——研发过程中始终遵循相关法规，保障用户数据隐私和安全，并自研了“白泽”安全系统，实现主机监控和高效攻击溯源。 谈及技术决策，姜睿思坦言，行业内目前基本没有太多成熟经验可借鉴，试错是不可避免的过程。由于项目需要结合特定的业务场景和敏感数据，一开始并不完全清楚最终能实现什么效果。况且，RAG、Agent 等技术出现时间不长，团队只能持续评估、判断，如果具备通用性或可能提升项目效果，就果断尝试。虽然现在的工作量比以前更大，确定性也降低了，但只有通过不断试验和探索，才能逐步推进项目。 在金融知识密集型场景中，大模型的应用主要体现在复杂数据分析和决策支持上。举个例子，利用大模型能力进行数据分析时，模型能够理解自然语言提出的问题，自动生成对应的 SQL 查询语句，帮助用户快速获取结果。传统上，专业人员手动编写 SQL 的过程既耗时又容易出错，而现在非技术人员也能通过自然语言与系统交互，轻松完成数据分析，技术门槛大大降低。 在作业密集型场景中，大模型的优势同样突出。以智能客服为例，传统人工客服成本高、效率有限，难以应对海量咨询。引入大模型后，系统能够自动回答常见问题、处理投诉，显著降低人工成本。目前，基于大模型的智能客服系统每天可处理超过一万次咨询，效率和客户满意度都得到了明显提升。 当然，在推动 AI 和大模型项目的过程中，挑战也不少。姜睿思总结了五大主要挑战。 首先是**数据质量和数量问题**。高质量数据有限，且存在不一致和噪声。团队的做法是进行数据清洗和预处理，消除噪声和不一致数据，同时采用数据增强技术，通过变换和合成生成新样本，增加数据量。此外，还与合作伙伴共享数据，扩大数据集规模，同时确保数据隐私和安全。 其次是**模型复杂性和计算资源需求**。大模型对计算资源和存储空间要求极高，对基础设施构成考验。为此，团队投资升级了硬件，包括高性能计算集群和大容量存储设备，同时采用分布式训练和模型压缩技术，优化资源利用，减少训练时间和存储需求。 第三是**模型的可解释性和合规性**。模型越复杂，决策越难解释，同时还要确保符合法规要求。团队引入了可解释性 AI（XAI）技术，提供更清晰的决策解释，并与法律和政策团队紧密协作，确保模型应用符合 GDPR 等法规。 第四是**技术和业务团队的协同问题**。为此，建立了跨部门协作机制，包括定期项目进度会议和需求讨论会，并通过培训和研讨会增强团队成员对 AI 和大模型技术的理解与应用能力，促进技术与业务深度融合。 最后是**模型的部署和监控**。为了确保模型顺利部署到生产环境并稳定运行，团队采用了容器化和微服务架构，简化部署管理，同时建立了完善的监控和告警系统，确保模型在生产环境中的性能和稳定性。 在大模型训练和优化方面，姜睿思分享了几个值得关注的创新方法。 **训练优化方面**，混合精度训练通过使用半精度浮点数（FP16）显著降低计算负担和内存使用，同时保持模型精度。DeepSpeed 等分布式训练框架提高了训练效率和可扩展性。参数有效性学习专注于优化训练过程中的参数有效性，减少冗余，提升速度和性能。模型量化则在不大幅影响精度的前提下，将参数从浮点数转为定点数，降低计算和存储成本。 **推理优化方面**，可以从三个层面来拆解。 数据层面包括输入压缩（如提示词裁剪、提示词总结、软压缩）和检索增强生成（RAG），有效减少输入数据冗余。 模型层面涉及高效结构设计（如优化前馈网络和注意力机制、探索 Transformer 替代方案）、模型压缩（量化、稀疏化、架构优化、知识蒸馏）以及动态推理，根据输入动态调整推理过程，提高效率。 系统层面则包括推理引擎优化（图和计算优化、推测解码）和推理服务系统优化（内存管理、连续批处理、高效调度、分布式系统），确保推理的高效和稳定。 在金融科技业务中应用大模型，数据隐私和安全是重中之重。嘉银在这方面采取的是多层次防护策略。 首先实施严格的数据管理，包括计算机和网络设备的安全管理、敏感数据的加密存储、访问权限的严格控制。其次建立强大的数据安全策略，采用标准加密和数据备份技术，使用高端数据平台，确保数据在传输和存储中的安全性。隐私保护方面，应用数据脱敏和加密技术，防止个人数据泄露。同时严格遵守相关法规，定期审查和更新隐私政策。 为了应对潜在威胁，团队建立了持续的安全监控和审计机制，实时监测并快速响应安全事件，定期评估现有措施的有效性。员工安全意识也被重点强化，通过定期培训提高他们在数据安全和隐私保护方面的责任感。在与第三方合作时，签订严格的数据保护协议，并对合作方进行安全审查。 谈到未来计划，姜睿思表示会持续优化大模型性能，融合新技术，强化数据安全和合规性，同时拓展个性化服务和智能 Agent 的应用。此外，还会推动跨行业合作与生态系统建设，加强员工培训和知识共享，让大模型在金融科技业务中的应用不断深化。 在即将于 8 月 16-17 日上海举办的 FCon 大会上，姜睿思将分享《大模型在金融知识和作业密集型场景的挑战和实践》。他提前剧透了一些亮点：一方面会介绍大模型在知识密集型领域的落地实例和成效，以及作业密集型场景中面临的挑战和应对方案。另一方面，将重点介绍集团面向 B 端的主流 AI 产品，如职能单元助手和智能作业辅助工具，分析技术实现、市场接受度以及对业务的影响。还会讨论如何通过专家知识与算法的平衡优化大模型商业应用，构建效益闭环，包括效益评估和持续优化过程。最后，通过具体案例展示大模型在金融科技公司中的成功应用，深入探讨逻辑闭环、建设闭环及产出闭环，帮助大家更好地理解和运用大模型技术。