金融業(yè)一直是新技術的實驗場。今年在大模型和自主創(chuàng)新上，有怎樣的新進展?

　　文|趙艷秋

　　兵強馬壯的金融業(yè)一直是新技術的實驗場。雖然今年不少金融機構的預算有所縮減，但在大模型、自主創(chuàng)新上仍有不少新動向。

　　01

　　頭部大行謹慎推進大模型

　　7月在北京舉辦的中國國際金融展上，不少業(yè)內人士來參觀交流大模型應用。有趣的是，自今年5月以來，更多銀行上線大模型，員工已開始接觸到各類助手。但大模型在金融業(yè)仍處于嘗試早期，甚至應用速度和深度不及制造業(yè)。

　　行業(yè)人士形容，金融在大模型上是在做大規(guī)模研究，小范圍驗證和測試，應用以工具類如助手為主，沒有用在交易生產業(yè)務中。

　　“并沒有大規(guī)模用起來。”一位頭部金融應用開發(fā)商告訴數智前線，自己對此的標準可以用一個例子來說明，比如“我要開個戶”這一句話，涉及合規(guī)監(jiān)管、數據報送，流程中還涉及多個業(yè)務部門、各種審批手續(xù)。“這些都是隱含機制。真正的大模型，要根據這一句話，把所有需求、業(yè)務流程拆解清楚，現在還做不到。”

　　“與其說是做不到，不如說是不太敢。目前用AI正兒八經做交易業(yè)務，真的不太敢。”一位城商行人士告訴數智前線。

　　實際上，頭部大行早在ChatGPT爆火之前，就對生成式AI開始了研究。但由于大模型的準確性問題和不可解釋性，一向嚴謹的金融部門需要不斷嘗試觀察。同時，金融業(yè)也還沒有找到足夠的痛點，實現更高價值，體量也不太夠。

　　在此狀況下，大行呈現了謹慎務實的態(tài)度。“其實有很多環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)方法也很高效，比如關鍵詞檢索。”一位工商銀行人士告訴數智前線，“我們還是要先解決業(yè)務問題，如果業(yè)務不需要，硬往里面揉，反而效率會降低。”他強調，不會為了技術而技術。工商銀行內部主要的應用目前包括代碼助手、客服、風控等。

　　中國銀行則用大模型做了數據分析等。一位人士告訴數智前線，內部進展不算快，風控還未上。

　　一位建行人士稱，她看到內部在5月上線了大模型。她用大模型幫助撰寫對公業(yè)務的定制化研究報告。“目前這些報告的針對性還不夠，需要修改大約一半內容，但你要往前推，這是一個趨勢。”這位年輕人士稱自己非常關注大模型，早在ChatGPT、文心一言剛推出時，個人就嘗鮮使用過。

　　目前，大模型在金融業(yè)的應用，基本上是代碼開發(fā)、運維、交互式數據分析、營銷工具、保險報價等。因為應用場景有限，一位大模型廠商負責人表示：“沒想到代碼助手在銀行變得如此突出。”

　　除了大行，從金融體系的步伐看，一些城商行或合資銀行與大行不通，節(jié)奏要更快一點。“投入幾百萬元，就能解決一個實際問題。”

　　值得關注的是，金融企業(yè)用來訓練企業(yè)大模型的基礎模型或金融行業(yè)大模型，較為多元化。商用的如華為盤古、智譜，開源的如阿里通義、智譜、百川、國外的Llmma等，但他們坦言，行業(yè)大模型還沒有特別突出的。此外，一些銀行業(yè)務人員通過口口相傳，也在使用Kimi等作為文檔小助手。

　　“銀行最大的問題是它的數據不能出去，只靠自己的數據去判斷用戶的行為習慣，有局限性。”因此，不少銀行在數據的合作上非常下本。

　　一位杭州銀行人士稱，他們與浙大合作，核心是基礎數據訓練。“模型有開源的，但數據很難，投入近千萬元。”目前的應用場景集中在助手類，如杭小助、代碼助手、合同審核等。

　　除了數據，大多數銀行是先購買算力。“智算從2022年左右開始。”多位人士稱，由于英偉達芯片出現了幾次對不同產品的禁售問題，供應不穩(wěn)定，金融企業(yè)這幾年搭建了異構算力平臺。

　　總體而言，在金融行業(yè)，大模型離全面落地應用還有時間。除了六大行和股份制銀行一共21家企業(yè)之外，不少城商行和保險企業(yè)也在嘗試。一位城商行人士告訴數智前線，自己正在調研，準備開展小范圍試點。

　　“這個方向是確定的。”一位金融應用開發(fā)商說，“只是什么時間走到大規(guī)模落地，每個人都想知道答案。”

　　02

　　核心系統(tǒng)自主創(chuàng)新處于攻堅期

　　除了大模型，金融企業(yè)的科技戰(zhàn)略已步入深水區(qū)，一個明顯特征是，傳統(tǒng)技術架構正面臨轉型和重塑，新體系與“IOE”完全不同。

　　其中，核心系統(tǒng)的改造并非易事，涉及從操作系統(tǒng)、數據庫、中間件到硬件的全棧能力：各種技術都要達到性能及穩(wěn)定性要求;無論開閉源，都要經歷規(guī)模性的商業(yè)化驗證;各類技術不是簡單的替代，而是要實現新一代業(yè)務的高要求。這里數據庫的替換最具代表性。

　　在這方面，頭部銀行走的較快。不少銀行從外圍系統(tǒng)開始，目前處于核心系統(tǒng)的攻堅階段。“數據庫還沒有完全替換，接下去還有并跑階段，所以看上去走的快的好像已完成70%~80%，但周期還很長。”一位業(yè)內人士介紹，如果說要完成全部核心替換的話，可能在明后年。股份制銀行比頭部銀行還要慢一些。

　　除了頭部和股份制，城商行和農商行則是點狀分布，一些局部的城商行走得比較快，已完成核心系統(tǒng)的改造。“一個趨勢是在往下滲透，一些規(guī)模更小的銀行開始啟動了核心系統(tǒng)的改造。”

　　而在這個過程中，數據庫市場也在被重塑。雖然目前有300多家國產數據庫企業(yè)，“我覺得在這個過程中，數據庫會進一步收斂在幾個廠商。”一家數據庫企業(yè)判斷。

　　在數據庫的替換中，有業(yè)界提出，這些采用了新架構的數據庫，替換成本高、不好用等問題。但一位城商行人士明確告訴數智前線，“我們2015年去考察替換的出發(fā)點，就是因為成本。傳統(tǒng)的集中式架構，長期成本很高。每年的維保、軟硬件、人員成本都很高昂。替換肯定是節(jié)約了成本，否則當初不會去干這件事。我覺得要從長期看成本。”

　　從替換的技術復雜度來看，伴隨國產數據庫的進步，平臺遷移的難度已不太大。但在銀行原有應用改造上，確實有一定難度和復雜度。因為數據庫需要做到多活的同時，保證數據的一致性;而在保證數據一致性的時候，還要保證高性能，這確實需要一定的能力支撐。

　　在可用性上，“我認為已經沒有什么差異了，能確保生產連續(xù)穩(wěn)定的運行。”一位城商行相關負責人說，而差距則主要體現在生態(tài)和服務上。比如，國產數據庫的技術普及和應用人才供給不夠。再如，在服務體系上，以IBM為例，用戶遇到故障只要打一個電話，就能自動化地解決，國產數據庫則需要四處“搖人”。

　　“如果說要判定哪天追平了，我認為有一個非常好的標志，就是我不見這些數據庫企業(yè)的人，打個電話就能解決所有問題。”上述人士對數智前線說，這需要一套體系和知識沉淀。

　　在金融行業(yè)，數據庫企業(yè)各分天下，不少金融機構提到螞蟻OceanBase、騰訊TDSQL、中興金篆GoldenDB、華為高斯，不像操作系統(tǒng)領域，麒麟占據主導。

　　“這幾家企業(yè)的打法也非常不同。”一位行業(yè)人士說，螞蟻OceanBase下場早，在城商行、農商行、保險證券市場占有率高;華為則通過全棧產品攜高斯數據庫，猛攻市場;中興也提供全棧產品，包括操作系統(tǒng)、數據庫、服務器等，它采用集中兵力的策略，只做銀行核心系統(tǒng);騰訊TDSQL則在市場上“全面發(fā)力”，既做本地部署，又做公有云，既做頭部大行，也做中小型金融機構。

　　核心系統(tǒng)除了軟件外，還需要高性能的計算、網絡和存儲，如FC光纖存儲。目前，針對光纖存儲，業(yè)內處于創(chuàng)新性研究階段。由于核心系統(tǒng)需要全棧能力，華為、中興、新華三等企業(yè)利用全棧布局，強攻市場。

　　03

　　硬件應用呈現百花齊放

　　硬件的創(chuàng)新從機具開始。有趣的是，此前采用麒麟系統(tǒng)的金融機具占有大部分市場，而從去年下半年開始，鴻蒙機具也在起勢。在中國國際金融展上，可以看杭州銀行試點的鴻蒙自助設備。

　　在電腦方面，聯(lián)想在金融市場占有大約3/4的份額，其他還有華為、同方等。聯(lián)想展示了采用本地供應鏈的電腦，如高端旗艦的聯(lián)想開天X1，機身采用碳纖維，重量為990克，續(xù)航8小時左右，針對銀行管理層定制。

　　銀行客戶對電腦有一些定制化要求，其中輕量定制要預制好用戶名、密碼，包括瀏覽器收藏夾中的網頁。深層次的定制則要針對客戶的場景，去兼容一些外設，提前優(yōu)化和測試Linux系統(tǒng)等。

　　一位行業(yè)人士稱，過去這幾年，銀行在應用這些電腦過程中，花了很大力氣解決各類問題。“軟件、外設等各類問題，每個季度都有上百個，在幾天內都會解決。”他說，“問題會越來越少，其他企業(yè)可以復用。”而在下半年，新一輪電腦采購旺季即將到來。

　　在智算上，由于人工智能的加速發(fā)展，頭部金融企業(yè)在2022年左右，投入智算建設。

　　從政府部門的要求來看，近日國家發(fā)改委、工業(yè)和信息化部、國家能源局、國家數據局聯(lián)合印發(fā)《數據中心綠色低碳發(fā)展專項行動計劃》，要求，到2025年底，新建及改擴建大型和超大型數據中心電能利用效率(PUE)降至1.25以內，國家樞紐節(jié)點數據中心項目PUE不得高于1.2。而上海甚至有實時監(jiān)測數據中心PUE的規(guī)定。

　　政策倒逼原來的數據中心進行升級。而根據相關統(tǒng)計，行業(yè)內先進綠色數據中心PUE已降至1.1左右。液冷產品成為一個趨勢，市場有急切的剛需，供應商紛紛推出可實現柔性升級的方案。如一個機柜原來是三四千瓦，在面積不變、承重條件符合要求的前提下，加入配套液冷設備改造，可以做到20千瓦。

　　從硬件平臺來看，市場呈現百花齊放狀態(tài)，基本滿足市場需求。伴隨應用系統(tǒng)的改造呈現新舊迭代的態(tài)勢。