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“短期看，大模型是數智化的延申，為企業降低成本提升效率；長期看，大模型將演進為超級智能體，重構企業業務流程”，1月24日，在清華大學經濟管理學院、度小滿、《麻省理工科技評論》中國等共同舉辦的《2024年金融業生成式人工智能應用報告》發布會上，度小滿CTO許冬亮表示。
他認為，2024年將會是生成式人工智能應用涌現的一年，大量提升生產力的應用即將出現。在B端場景，生成式人工智能將把數智化帶到新的高度，大幅提升數據創造價值的效率。
在C端場景，大模型已經在從大語言模型向多模態大模型、Agent智能體、甚至具身智能方向進化，這些新能力的注入，會極大提升AI的人類交互能力和任務處理能力。
“數據的飛輪在不斷的累積，成本的飛輪在不斷的下降，到某個臨界點的時候，就會實現質的飛躍，真正 的‘殺手級’應用”就會出現”。
度小滿CTO許冬亮
以下是演講全文：
剛剛過去的2023年無疑是生成式人工智能的元年。ChatGPT的智能涌現，讓生成式AI獲得前所未有的關注，大型科技公司、各類創業公司和科研機構迅速入場，投入了海量資源，推動了大模型能力和應用的快速演進。
基礎模型層面，根據GitHub的統計數據，到23年底國內已經發布的大語言模型接近300個，文心一言、智譜GLM等為代表的通用基礎模型，以GPT-4為目標持續迭代，追趕速度遠超預期，多項能力已經接近甚至超越GPT-4；但受限于行業數據壁壘，通用模型還是難以勝任許多行業垂直場景，這就為垂直領域模型的出現和發展帶來了機遇，包括度小滿軒轅金融大模型在內的垂直領域模型同樣演進迅速，大家結合自身業務場景特性，持續升級領域模型能力，與通用模型形成差異化的競爭優勢。
場景應用層面，企業和個人開發者廣泛嘗試了大模型在各領域的應用。首先是大模型原生應用，比如ChatGPT、文心一言、Midjourney等，這些應用最大化發揮了大模型的技術特性，為用戶帶來耳目一新的使用體驗。其次是集成型的大模型應用，典型案例比如百度AI搜索等C端應用和Office copilot、Adobe firefly等B端應用。B端大模型應用已經成為了企業數字化的一部分，增強了企業應用本身的能力。同時OpenAI GPTs、百度靈境等已經開始培育圍繞大模型的應用生態，嘗試用生態力量將生成式AI推向更多場景，服務更多用戶。
在政策層面，今年各國監管機構對于大模型的關注和跟進速度也是前所未有的，以我國為例，去年7月出臺了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，大模型應用實行備案制，堅持鼓勵發展和規避風險并重，為生成式人工智能落地應用提供了重要政策支持。
過去一年多時間，基礎大模型突飛猛進，我們有理由相信，2024年將會是生成式人工智能應用涌現的一年，大量提升生產力的應用即將出現。在B端場景，生成式人工智能將把數智化帶到新的高度，大幅提升數據創造價值的效率。根據清華大學經管學院的研究，生成式AI的生產力水平未來可達人工的4.4倍以上。在C端場景，大模型已經在從大語言模型向多模態大模型、Agent智能體、甚至具身智能方向進化，這些新能力的注入，會極大提升AI的人類交互能力和任務處理能力，最終將帶來C端應用的大爆發。越來越多的企業和開發者將回歸理性，從“卷模型”轉向“卷應用”。
聚焦到金融行業，金融業是單位產值下數據產出量最高的行業，數據資產的沉淀是非常豐富的，這為大模型的落地應用提供了土壤。OpenAI官方第一批應用案例就包括了金融行業應用，國內領先的百度文心一言等同樣將金融業作為重點拓展行業。我國42家上市銀行中，當前已經有6家銀行在正式財報中發布大模型技術開發與應用的信息，較大規模的銀行基本都在開展不同程度的大模型應用探索。根據清華經管學院的測算，大模型驅動的新商業模式有望為全球金融業帶來3萬億規模的商業價值增量。
過去一年，度小滿在金融大模型上積極探索。在23年5月我們開源了國內首個千億參數金融大模型“軒轅”，9月份又開源了軒轅70B金融大模型，在多個權威榜單上名列開源第1，金融能力更是突出，高分通過了注冊會計師考試(CPA)等金融領域十大類權威考試，在一些專業金融問題上甚至超越GPT-4。就在本月，我們又開源了更小參數版本的軒轅13B，聚焦更小參數下更強的場景應用性。度小滿始終致力于技術成果的開放共享，希望通過全尺寸軒轅大模型的持續開源，降低金融大模型的應用門檻。
我們在場景應用方面也做了許多嘗試，將生成式人工智能技術應用于風控、營銷、客服、辦公、研發等企業核心價值鏈環節。通過構建大模型虛擬專家，輔助提升風險管理、營銷效率，提升服務的個性化程度。在辦公層面，70%以上員工已在日常使用我們的大模型辦公助手。在研發層面，用大模型輔助代碼生成，內部采納率已經達到42%，研發效率提升20%。當然在場景應用方面我們也始終與業界同行保持高頻交流，共同加速大模型在金融行業落地應用的節奏。
最后，我們認為大模型在金融行業的應用和突破需要學界、業界等所有相關方群策群力，共同獻計獻策，一起付諸實踐。所以度小滿攜手清華大學和《麻省理工科技評論》，一起調研和編寫了《2024年金融業生成式AI應用報告》，共享經驗和實踐，提升全行業的大模型應用水平，推動行業的共同進步。
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