螞蟻集團“憋大招”

螞蟻集團又在悄悄“憋大招”。

在9月8日的外灘大會上，螞蟻財富平臺發布了“支小寶2.0”，雖然這只是個內測版，尚未正式上線支付寶App，但它卻是一個運用大模型技術的智能理財助理。而且，這個智能理財助理的服務水平號稱已經趨近于真人行業專家。

(資料圖片)

當前，AI大模型在金融行業內的應用正如火如荼地進行。金融行業作為人工智能應用場景密集的行業，是大模型技術落地的最佳領域之一。分析人士認為，以大模型為代表的新一代人工智能技術將加速金融數字化和金融智能化的發展，重塑現有的業務流程，改變產業格局。

支小寶2.0：實力趨近于真人專家

先來感受下1.0和2.0的變化：

“支小寶1.0”

“支小寶2.0”（內測版）

如果追加提問，如“還是看不懂”“核心衛星的意思”，2.0版還會繼續寫一篇“小作文”：

就算支小寶被用戶罵，AI也會提煉話語，進行情緒識別和分類，測試不同的話術、看看什么應對方式最能幫助用戶擺脫負面情緒，似乎確實比原來“聰明”了不少。

據悉，支小寶2.0應用了螞蟻集團自研的金融大模型，從“檢索式AI”正式邁向“生成式AI”，服務能力將發生質變，主要表現在知識力、語言力、專業力、安全力四方面。其可以調用數百種專業金融工具，幫助金融機構為用戶提供高質量的行情分析、持倉診斷、資產配置和投教陪伴等專業服務，服務水平趨近于真人行業專家。

具體來看，首先，從知識力來看，支小寶2.0的金融知識數據存儲量已達到百億級，在復雜的金融資訊總結、金融事件推理方面，支小寶2.0或能達到行業專家的平均水平。

其次，專業力方面，有金融大模型充當“服務中樞”后，支小寶2.0在理解用戶的問題后，可以像真人一樣為用戶提供數百種理財服務。

再次，是語言力。得益于金融大模型的應用，支小寶2.0的金融意圖識別準確率高達95%，情緒識別及歸因準確率達到90%，在回答時不僅能讀懂用戶的問題，還能讀懂其情緒，做出個性化表達。

最后，在安全力上，支小寶2.0會通過圍欄技術，保障內容安全與金融合規性，以帶來“透明可靠”的體驗。

AI大模型席卷基金圈

AI大模型在金融行業內的應用正在如火如荼地推進，不僅是支付寶，此前還有多家機構公開表示正在進行金融服務智能化的探索。

盈米基金高級技術總監吳珂皓表示，目前盈米基金已經廣泛利用大語言模型在基金投顧等場景進行使用。比如在投顧場景中，他們會利用大語言模型、向量數據庫、本地知識庫來構建超級投顧助理，幫客服、投顧人員高效回答用戶的問題。

業內人士認為，相較于AI的線上服務，傳統的財富管理服務模式存在諸多局限，比如理財顧問服務門檻高，普通投資者無法獲得具有針對性的服務等。

“長久以來，理財顧問是少數人才有機會享受到的服務，傳統財富管理機構的投顧人員一般只服務資產規模在50萬元以上，有時甚至是財富級別為百萬元以上的人群，目前還有上億長尾用戶沒有獲取專業的理財顧問服務。”有分析人士表示，由于地理、時間等限制，投顧人員也無法給用戶提供7x24小時的貼身服務。

不僅是C端，在B端AI大模型也在加速賦能。以基煜基金為例，其向機構投資者提供投研服務時，現已使用的大語言模型能夠快速讀取和理解海量報告內容，識別報告中的情感態度和評價語氣，提取主題詞和核心觀點，并自動進行觀點歸類。隨著訓練樣本規模和類型的增加，大模型對上下文語義理解能力不斷加強，報告內容分析的深度與廣度也有望不斷提升。

“例如機構研究崗位大約1天要讀20多篇報告，再做歸類、總結形成觀點，基本一整天的時間都耗在上面，而使用大語言模型1個小時即可完成同樣數量報告的自動提煉和總結，這比人工閱讀效率提升數十倍以上，同時還能為定性分析提供可靠、中立的參考依據。”基煜基金人士說。

難點存在未來可期

不過， AI大模型的應用并非一帆風順，其中的難點依然存在。業內人士認為，通用大模型在專業細分領域上往往顯得有些 “無所適從”，尤其是像醫學、金融等領域，目前通用大模型缺少專業力、知識力和可控生成能力。

“懂理財的人工智能，不僅得會回答類似‘持倉新能源汽車最多的基金是哪個？’這種專業問題，還要回答類似‘我又綠了怎么辦？’這類帶有情緒的問題，做出情感安撫，并幫投資者復盤問題所在，這樣的要求確實是比較高的。”有分析人士表示。

上述基煜基金人士也表示，現階段大語言模型輸出的結果無法達到100%穩定，就像自動駕駛絕對不能出錯，1%的錯都會造成生命財產損失。因此AI大模型在金融行業的使用場景需要謹慎選擇、反復論證，目前還不適合大范圍應用，輸出內容的真實性，準確性有待提升。

對于AI大模型+金融的未來應用，北京大學光華管理學院金融系主任劉曉蕾表示，金融行業作為人工智能應用場景密集的行業，是大模型技術落地的最佳領域之一。以大模型為代表的新一代人工智能技術將加速金融數字化和金融智能化的發展，重塑現有的業務流程，改變產業格局。

從另一個角度看，有業內人士認為，隨著金融大模型標準的落地，數據合規、隱私安全和訓練工藝等問題一一得到解決，金融大模型會撬動更多的崗位，也會提升人的價值。在精準度、時效性和安全性等挑戰被消除后，金融大模型將與專家一起，解決當下無法解決的問題，帶來更大的產業價值。

（文章來源：上海證券報）