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AI大模型落地遇冷,金融机构加速探索技术路径
AI大模型落地遇冷,金融机构加速探索技术路径AI大模型落地遇冷,金融机构加速探索技术路径
华院计算蔡华博士对记者表示，自回归文本生成方式由于缺乏外部知识验证机制，容易出现幻觉问题。在处理长文本推理和复杂逻辑推理时，这种局限性尤为明显。特别是在跨段落、跨文档推理时，模型容易引入逻辑混乱或错误推断，进一步加大了幻觉出现的概率。
为应对这一挑战，金融机构和科技企业正在积极探索解决方案。记者了解到，目前，金融领域的解决方案主要围绕RAG（搜索增强生成）、高质量指令参数数据集、结合格式化数据和计算能力进行优化。
“RAG技术可以通过改变提示的方式，有效提高回答的准确性。”华院计算董事长宣晓华对记者表示，大模型主要依赖归纳法进行学习和生成，在微调阶段，如果使用高质量的数据集，且该数据集能够全面覆盖所属领域的各个方面，那么大模型的可靠性也会得到显着提升。
大型金融机构更倾向于采用RAG+搜索的方式，结合专业数据库进行金融数据库的标注和分析。某大型外资银行科技部门人士对记者表示，数据是AI大模型的基础，质量直接影响模型的准确性和可靠性，采用RAG技术，让AI在回答问题时能够实时调用专业领域的知识和数据，从而提高输出的准确性和可靠性。
例如，在专业的保险领域，往往需要投入大量人力与时间，对海量的保险条款、PDF文档及Excel数据进行加工与标签化处理，确保数据的准确性和可用性。上海燕道数科负责人娄道永对记者表示，保险大模型往往要通过积累海量数据并运用精算技术，将全国范围内的保险产品、社保规则及相关法律法规等信息进行结构化处理，涵盖全行业寿险产品、社保规则以及养老、医疗等多维度数据，这不仅需要强大的技术支持，更离不开专业精算团队的深度参与。
定制化训练与场景优化也是金融机构在去“幻觉”化中常用的办法。金融机构通过定制化训练，针对特定业务场景优化AI模型。例如，宁波银行接入DeepSeek大模型后，通过业务人员的微调训练和专业语料库支持，尝试降低“幻觉”问题。富国基金则通过将大语言模型应用于量化投资决策，利用情绪因子等技术提升业务效率。
上海人工智能研究院算法专家陆文韬总结，为了能有效避免AI大模型生成错误结果、产生“幻觉”，从技术实现角度应该注意三个方面问题，一是确保训练数据的高质量和多样性至关重要，二是调整模型架构与训练策略，三是完善实时监控与反馈机制。
除了RAG架构之外，还可以采用多种方法来优化模型性能。蔡华对记者表示，例如，强化学习优化（RLHF），通过人类反馈提升输出的真实性和专业性，减少错误。同时，是基于约束的生成，利用外部API校验或规则模板约束，避免生成不符合事实的内容。此外，结合Agent技术，增强模型的工具调用和任务规划能力，减少幻觉，提升在金融等领域的可靠性。
对于场景优化中保护行业核心技术和数据的问题，陆文韬提出，为保障金融科技领域的数据安全与合规，行业可借鉴数据脱敏与加密、可信数据生态构建、合规工具链完善等方法。例如，采用联邦学习实现“数据可用不可见”，确保原始数据不外泄；利用区块链技术进行语料共享存证，实现数据确权与溯源等。
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还没人说话啊，我想来说几句
为应对这一挑战，金融机构和科技企业正在积极探索解决方案。记者了解到，目前，金融领域的解决方案主要围绕RAG（搜索增强生成）、高质量指令参数数据集、结合格式化数据和计算能力进行优化。
“RAG技术可以通过改变提示的方式，有效提高回答的准确性。”华院计算董事长宣晓华对记者表示，大模型主要依赖归纳法进行学习和生成，在微调阶段，如果使用高质量的数据集，且该数据集能够全面覆盖所属领域的各个方面，那么大模型的可靠性也会得到显着提升。
大型金融机构更倾向于采用RAG+搜索的方式，结合专业数据库进行金融数据库的标注和分析。某大型外资银行科技部门人士对记者表示，数据是AI大模型的基础，质量直接影响模型的准确性和可靠性，采用RAG技术，让AI在回答问题时能够实时调用专业领域的知识和数据，从而提高输出的准确性和可靠性。
例如，在专业的保险领域，往往需要投入大量人力与时间，对海量的保险条款、PDF文档及Excel数据进行加工与标签化处理，确保数据的准确性和可用性。上海燕道数科负责人娄道永对记者表示，保险大模型往往要通过积累海量数据并运用精算技术，将全国范围内的保险产品、社保规则及相关法律法规等信息进行结构化处理，涵盖全行业寿险产品、社保规则以及养老、医疗等多维度数据，这不仅需要强大的技术支持，更离不开专业精算团队的深度参与。
定制化训练与场景优化也是金融机构在去“幻觉”化中常用的办法。金融机构通过定制化训练，针对特定业务场景优化AI模型。例如，宁波银行接入DeepSeek大模型后，通过业务人员的微调训练和专业语料库支持，尝试降低“幻觉”问题。富国基金则通过将大语言模型应用于量化投资决策，利用情绪因子等技术提升业务效率。
上海人工智能研究院算法专家陆文韬总结，为了能有效避免AI大模型生成错误结果、产生“幻觉”，从技术实现角度应该注意三个方面问题，一是确保训练数据的高质量和多样性至关重要，二是调整模型架构与训练策略，三是完善实时监控与反馈机制。
除了RAG架构之外，还可以采用多种方法来优化模型性能。蔡华对记者表示，例如，强化学习优化（RLHF），通过人类反馈提升输出的真实性和专业性，减少错误。同时，是基于约束的生成，利用外部API校验或规则模板约束，避免生成不符合事实的内容。此外，结合Agent技术，增强模型的工具调用和任务规划能力，减少幻觉，提升在金融等领域的可靠性。
对于场景优化中保护行业核心技术和数据的问题，陆文韬提出，为保障金融科技领域的数据安全与合规，行业可借鉴数据脱敏与加密、可信数据生态构建、合规工具链完善等方法。例如，采用联邦学习实现“数据可用不可见”，确保原始数据不外泄；利用区块链技术进行语料共享存证，实现数据确权与溯源等。
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