如今，凭借在技术领域的独有优势，生成式AI在金融行业不断释放价值，为行业注入创新活力。近期，由度小满、《麻省理工科技评论》中国等主办的《2024年金融业生成式AI应用报告》正式发布。发布会上，欧洲科学院院士、长江学者讲席教授、香港科技大学计算科学与工程系教授郭嵩发表了主题演讲，阐述了金融业携手生成式  AI的挑战与展望。

《2024年金融业生成式AI应用报告》发布会顺利举行

2024年1月24日，清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国、清华大学经济管理学院动态竞争与创新战略研究中心共同主办的《2024年金融业生成式AI应用报告》发布暨研讨会在清华大学经济管理学院顺利举行。

此次活动邀请到了欧洲科学院院士、长江学者讲席教授、香港科技大学计算科学与工程系教授郭嵩，清华大学经济管理学院教授、副院长李纪珍，度小满首席技术官许冬亮等行业专家出席，来自金融机构、科研院所、互联网公司的数十位观众全程参加了报告发布暨研讨会。

郭嵩深入探讨“生成式AI的挑战与展望”

香港科技大学计算科学与工程系的郭嵩教授，以“金融业携手生成式AI，挑战与展望”为题进行了分享。

郭嵩首先讨论了生成式AI的发展进程和现状。总体而言，模型复杂度从“浅”到“深”，尺寸从“小”到“大”，质量从“低”到“高”，多样性从“单模态”到“多模态”。应用类型也逐渐从内容分析发展到内容创作，包括文本、图像、音频和视频等。

在金融领域，生成式AI的"让机器创造"能力正在引领行业向数字化与智能化转型的新篇章。它以卓越的降本增效、提升生产力以及产品服务创新能力，赋予了内外部应用强大的驱动力，从而为整个行业带来了无可估量的应用价值。

接下来，郭嵩讨论了生成式AI未来要面对的挑战，以及他和整个行业目前所进行的工作与对未来的展望。例如，通过打造一种全新的Agent-as-a-service的服务模式，让大模型具备解决金融现实问题的能力；针对金融数据孤岛问题，他带领团队研究了一种面向大规模大模型的联邦微调算法，提升了联邦训练的可扩展性。

“我们还看到一些安全性的挑战。”郭嵩表示，“我们怎么让它变得安全，特别是符合一些规定，怎么把规则和伦理变成系统提示，把系统提示植入大模型以产生合规的内容，这些也是关键问题。”

随着《2024金融业生成式AI应用报告》发布暨研讨会圆满结束。可以看出，纵使生成式AI的落地有诸多困难和不确定因素，与会者无不对它的未来充满乐观和期待。如今，度小满已将生成式AI运用于金融各大业务场景中，首个国内开源金融大模型轩辕经过多次更新，展现了突出的金融问题解决能力。未来，度小满将持续加强技术创新，探索生成式  AI 在金融领域应用落地的可行性路径。

文/金仁甫

编辑/范辉