科大讯飞亮相人工智能驱动金融数字化转型与金融数智化人才培养论坛

3月29日，人工智能驱动金融数字化转型与金融数智化人才培养（鹭岛）论坛在厦门隆重举办，会议汇聚来自银行业、保险业、学术研究机构以及知名科技企业的专家学者和业务骨干，共同围绕人工智能在数字金融领域的场景应用、生成式人工智能的教育应用前景展望和金融与科技融合下人才培养创新模式等议题展开深入研讨。科大讯飞金融科技BU解决方案部总经理姚佶超受邀出席，并围绕“认知大模型助力发展数字金融新质生产力”做了主题分享。

三大刚需减负增效、服务升级、业务创新

“在与众多金融机构进行了充分的调研和沟通之后，我们将金融机构对大模型的高频需求进行了详细的整理和分析。”姚佶超指出，在数字金融建设层面，金融机构有三大刚需：减负增效、服务升级、业务创新。大模型作为技术工具，在这三大领域具有显著的应用潜力，能够为数字金融高质量发展提供有力的支持。

在减负增效层面，通过大模型的智能化处理能力，能够快速构建及应用专业知识，加快业务处理速度，减少人工干预，提高服务效率；基于大模型在软件开发层面的能力，可加速金融机构代码编写效率，优化内部运营效能。

在服务升级层面，大模型可以帮助金融机构提供更加个性化、智能化的服务。利用大模型的能力，精准匹配客户需求，指引关键营销动作，自动生成展业方案，提高金融产品的推广效率和转化率，为零售客户提供私行级服务，引领财富管理行业的服务标准，通过科技助力大零售“网点+远程+APP”渠道服务体系建设。

在业务创新层面，通过对金融市场、客户需求等方面的深入分析，大模型可以为金融机构提供有针对性的业务创新建议。例如，利用大数据分析，发现市场需求，设计新的金融产品或服务。提前识别繁杂文档中的各类风险，辅助实现“增量-增收-增效-增值”的价值创造链。

发展思路构建认知大模型平台底座，赋能场景创新

在将这些需求转化为实际应用的过程中，姚佶超提出了更为深入的思考和建议：

首先，是场景牵引。他认为，科技公司需要深入理解金融机构的业务场景和需求，以此为基础，开发和优化大模型技术，确保其能够精准地满足金融机构的实际需求。在业务需求牵引下，科大讯飞聚焦行业场景，基于星火金融大模型技术底座，已探索出覆盖客户服务、营销展业、中台运营、人机协同、APP交互等场景的产品方案。

其次，是平台高效。金融场景业务逻辑复杂，需要大小模型共用组合多个AI能力，以平台统一纳管多种模型，提高应用研发效率。姚佶超介绍，通过智能应用开发平台与星火智算平台的双擎联动，可加速大模型的产品化进程。星火智算平台为金融机构提供了一个功能全面、操作便捷、成本效益显著的人工智能模型训练和运行环境，可优化产品支撑能力。智能应用开发平台则可以让AI能力更好更快地为业务应用需求赋能。

第三，是专属模型。姚佶超指出，金融机构需要基于通用大模型，训练出企业专属的大模型，以确保大模型能够更好地适应和服务于金融机构的具体需求。他以人保大模型举例，科大讯飞与中国人民保险集团合作，共同研发了人保集团首个专属问答式大模型——“数智灵犀-人保大模型”。该模型是基于星火金融大模型底座，经过私有化训练调优形成的中国人保专属企业大模型，已在人保集团各公司百余个场景中应用落地。

第四，是自主可控。金融领域涉及的数据通常具有高度敏感性，包括客户个人身份信息、交易历史等关键数据。在引入AI大模型的过程中，金融机构必须确保这些数据的隐私性和安全性得到严格保护，以防范任何潜在的数据泄露和滥用风险。

四大要素实现认知大模型自主可控发展

姚佶超强调，要实现认知大模型的自主可控发展，必须关注四大关键要素：数据、算力、算法和应用。

数据的质量和数量直接影响到模型的学习效果。为了确保数据的质量、多样性和安全性，需要从多个渠道收集和整理数据，包括文本、图像、声音等多种类型。同时，要保证数据的隐私和合规性，遵循相关法规和政策，对数据进行脱敏处理。科大讯飞基于多语种翻译技术学习全世界知识，并严把数据来源，通过多语言混合协同过滤方法进行数据的仔细清洗，形成立体化的“内容安全”保障机制。

大模型“智慧涌现”依赖大算力，算力是支撑模型运行和学习的硬件基础。姚佶超介绍，科大讯飞与华为合作，打造了首个支撑万亿参数大模型训练的万卡国产算力平台“飞星一号”。“飞星一号”采用昇腾 AI硬件训练服务器和大容量交换机构建参数面无损 ROCE组网，配置高空间的全闪和混闪并行文件系统，可支撑万亿参数大模型高速训练，并支持多种加密方式，可以有效保护用户的数据安全。

算法是模型能否准确理解和处理信息的核心。姚佶超表示，算法的创新和优化可以提高认知大模型在金融场景中的应用效果和效率，基于讯飞星火通用大模型底座，通过调优，利用场景驱动菜单式构建专属大模型，可以解决行业大模型中的具体问题。

应用是检验模型实际效用的重要环节。姚佶超介绍，科大讯飞已经在头部银行的多个行业场景中打造标杆应用局点，基于成效验证的积极结果，科大讯飞将推动大模型技术应用于更多金融业务场景，如资产管理、投资顾问、财务分析等，不断探索新的增值点，并与更多金融机构建立合作关系，提供更个性化的服务和产品。

大模型时代，金融行业正经历着前所未有的变革。积极拥抱大模型，并加速其在金融行业中的应用，是推动数字金融发展的关键任务。科大讯飞将发挥技术优势，携手行业生态伙伴，加快推进大模型和数字金融深度融合，用人工智能新技术革命助力数字金融创新。