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券商热追大模型浪潮:技术升级进展如何?提升潜力还有哪些?

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券商热追大模型浪潮:技术升级进展如何?提升潜力还有哪些?

近日,东方财富证券、国信证券、国金证券等券商均提到关于大模型探索应用的新进展。

图片来源:视觉中国

界面新闻记者 | 刘晨光

券商对于大模型的探索正在持续进行。

近日,东方财富证券、国信证券、国金证券等券商均提到关于大模型探索应用的新进展。

针对券商大模型的应用情况,近日,腾讯云智能高级产品架构师丁鹏接受界面新闻记者采访时表示,目前整个大模型确实都处于应用探索阶段,大模型相对来说技术复杂,对业务的要求也会更高一些。所以相关方除了积极地和高科技公司合作模型能力,也很看重和对行业认知特别深刻的ISV(独立软件开发商)合作,来解决大模型落地“最后一公里”的问题。

丁鹏表示,对于券商来说,当前探索比较多的除了文档多模态领域,还有面向财富管理的业务,包括面向舆情的监管业务以及类似机构投研业务等。

在丁鹏看来,大模型在券商领域的发展主要有三个关键点。第一,真正地解决券商相关的业务问题,而不是为了做大模型而做大模型。他指出,在金融行业大模型里,比如证券领域,就会实际地做客户调研,包括投顾助手、舆情助手、法律法规问答助手相关应用,关键是从实际需求和产品出发。

第二,券商布局大模型,在实际的业务操作中也会考虑金融行业的业务复杂性,包括数据以及合规安全的问题。

第三,很关注的点是大模型是否真正可落地。他表示,从既往的经验来看,布局此类大模型一定要追求性价比,所以会提供参数规模合适的垂直类行业大模型、也会对GPU管理、GPU虚拟化、训练推理稳定性和加速这些效率提升的点进行专门的优化,确保能够以相对来说比较合理的算力将大模型应用真正落地。

华福证券数智赋能部研发中心总经理谢琪指出,该券商目前已经将腾讯云TI-OCR应用到开户领域、智能分拣领域,将会把TI-OCR作为OCR(光学字符识别)原子服务能力上架到公司AI中台,赋能更多的业务应用场景。“通过大模型技术在对内赋能上已经落地了数个场景,比如员工外脑、知识库检索、书写辅助等场景。同时,也在探索‘大模型+Agen’模式。”

谢琪表示,实际上,AI探索聚焦“提质增效”和“降本增效”两个目标。“提质增效”聚焦在AI对业态环境和商业模式的重构,挖掘业务新的竞争力。“降本增效”则是注重重新梳理现有公司工作流程和任务,推动模型抽象和数据治理,通过AI辅助员工和客户处理标准化工作,深入挖掘“降本增效”成效。

据了解,OCR是当前券商大模型比较深入探索的领域之一。丁鹏指出,之所以在这一领域会有较深的布局,也是因为过去这些年金融机构一直在谈数字化的转型提速,积累了大量证件以及文本图像数据。

“包括券商在内的金融行业因为业务复杂,所以数字化转型数据积累比较多,这是做大模型应用探索所具备的非常好的条件,此外,金融行业专业人才也比较领先,相信大模型技术一定会率先在金融行业取得好的突破和应用。”丁鹏预计。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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近日,东方财富证券、国信证券、国金证券等券商均提到关于大模型探索应用的新进展。

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界面新闻记者 | 刘晨光

券商对于大模型的探索正在持续进行。

近日,东方财富证券、国信证券、国金证券等券商均提到关于大模型探索应用的新进展。

针对券商大模型的应用情况,近日,腾讯云智能高级产品架构师丁鹏接受界面新闻记者采访时表示,目前整个大模型确实都处于应用探索阶段,大模型相对来说技术复杂,对业务的要求也会更高一些。所以相关方除了积极地和高科技公司合作模型能力,也很看重和对行业认知特别深刻的ISV(独立软件开发商)合作,来解决大模型落地“最后一公里”的问题。

丁鹏表示,对于券商来说,当前探索比较多的除了文档多模态领域,还有面向财富管理的业务,包括面向舆情的监管业务以及类似机构投研业务等。

在丁鹏看来,大模型在券商领域的发展主要有三个关键点。第一,真正地解决券商相关的业务问题,而不是为了做大模型而做大模型。他指出,在金融行业大模型里,比如证券领域,就会实际地做客户调研,包括投顾助手、舆情助手、法律法规问答助手相关应用,关键是从实际需求和产品出发。

第二,券商布局大模型,在实际的业务操作中也会考虑金融行业的业务复杂性,包括数据以及合规安全的问题。

第三,很关注的点是大模型是否真正可落地。他表示,从既往的经验来看,布局此类大模型一定要追求性价比,所以会提供参数规模合适的垂直类行业大模型、也会对GPU管理、GPU虚拟化、训练推理稳定性和加速这些效率提升的点进行专门的优化,确保能够以相对来说比较合理的算力将大模型应用真正落地。

华福证券数智赋能部研发中心总经理谢琪指出,该券商目前已经将腾讯云TI-OCR应用到开户领域、智能分拣领域,将会把TI-OCR作为OCR(光学字符识别)原子服务能力上架到公司AI中台,赋能更多的业务应用场景。“通过大模型技术在对内赋能上已经落地了数个场景,比如员工外脑、知识库检索、书写辅助等场景。同时,也在探索‘大模型+Agen’模式。”

谢琪表示,实际上,AI探索聚焦“提质增效”和“降本增效”两个目标。“提质增效”聚焦在AI对业态环境和商业模式的重构,挖掘业务新的竞争力。“降本增效”则是注重重新梳理现有公司工作流程和任务,推动模型抽象和数据治理,通过AI辅助员工和客户处理标准化工作,深入挖掘“降本增效”成效。

据了解,OCR是当前券商大模型比较深入探索的领域之一。丁鹏指出,之所以在这一领域会有较深的布局,也是因为过去这些年金融机构一直在谈数字化的转型提速,积累了大量证件以及文本图像数据。

“包括券商在内的金融行业因为业务复杂,所以数字化转型数据积累比较多,这是做大模型应用探索所具备的非常好的条件,此外,金融行业专业人才也比较领先,相信大模型技术一定会率先在金融行业取得好的突破和应用。”丁鹏预计。

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