3月28日，在中國計算機學會（CCF）數字金融分會、重慶市大數據應用發展管理局、上海金融與發展實驗室指導下，馬上消費聯合中國科學技術出版社、金融界共同舉辦“大模型驅動下的金融新質生產力創新論壇暨全國首部《金融大模型》著作發布”會。

本次大會雲集了包括蔣昌俊、孫茂鬆、曾剛在內的學界專家、金融機構、科技從業者近300人，共議大模型實踐應用及產業賦能，共研金融新質生產力發展趨勢，以實際行動踐行金融強國戰略，奮力做好五篇大文章。

現場，馬上消費CTO蔣寧圍繞《金融大模型，從自我演化到自主可控——安全·可信·普惠·開放》主題進行主旨演講。他指出，通過長期實踐，在高端制造、金融、智能駕駛等領域，大模型技術還存在四大挑戰：群體智能與安全可控、個性化和隱私保護、關鍵性任務和動態適應性標准、基礎設施和架構改造。

馬上消費CTO蔣寧進行主題演講。馬上消費供圖

“為了應對這‘四大挑戰’，我們正全力構建‘四大關鍵技術能力’，同時，基於對未來的洞察，我們也在四大關鍵技術能力方向推動金融大模型真正成為新‘質’生產力。”蔣寧表示，馬上消費的技術路線圖主要包含模型安全可控、組合式AI、持續學習、平台化服務能力MaaS這四大關鍵技術能力，將會長期以四大能力要求為核心，構建技術體系，驅動數字金融高質量發展。

蔣寧介紹，在模型安全可信技術方面，希望模型在未來任何環境下，它做出的每個決策都是可控的、安全的。

在組合式AI技術方面，傳統的人工智能模型有局限，但是它善於執行，構建一個組合型的AI，即大模型跟傳統模型相互協作，解決復雜長尾動態環境變化的關鍵問題。“組合式AI”是未來很重要的一個研究方向。

在持續學習技術方面，如何用最小的樣本，特別是線上生成的新樣本，讓這個模型動態地變得越來越聰明，這就是持續學習能力，是行業大模型、領域大模型區別於通用大模型最關鍵的能力。

在平台化服務MaaS技術方面，包括生態的共建、數據的交換，能夠融合多種異構大模型，最終轉化為方便自助的技術服務，提供給企業的員工、消費者便捷應用，大幅提升培訓、營銷效率。

馬上消費成立近9年來堅持產品自研和長期技術積累，並在國內首發金融大模型“天鏡”。“天鏡”大模型自內部測試以來至今，展示了出色的上下文理解和引導式對話能力。在企業知識庫的應用中，知識產出效率提升了150%，大幅度提高營銷物料的生產效率。在與重慶某銀行的合作中，大模型驅動的智能營銷能將人工成本降低80%以上，產能是傳統人工產能的6倍以上。

2024年2月，“天鏡”大模型通過了中國信通院金融大模型專項評測，在場景豐富度、能力發揮度、應用成熟度三方面均達到4+級，排名第一。馬上消費的生成式AI技術應用不止於金融，還覆蓋了數字人、HR、培訓等多個場景。

作為一家技術驅動的數字金融機構，馬上消費擁有100PB基礎數據、超過20萬張數據庫表，每天處理數百億次智能決策計算，整個系統做到可控、安全﹔利用這些數據完成模型預訓練，之后不斷對齊、調優，同時使用推理加速技術實現模型自主可控，快速迭代進化，使其比其他大模型更懂金融行業及客戶需求。（馬上消費供稿）

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