金融大模型结构特征与各阶段优势能力分析

由通用大模型基座、专用模型工具链、私域业务场景训练三部分组成的 完整金融大模型产品构建体系。

一、金融大模型结构特征分析

1.基座支持：通用大模型

国内通用大模型市场迎来“百模大战”时代，泛化能力的应用与专业能 力的增强将成为通用大模型服务金融行业的两大主流方式 随着深度学习与生成式大模型的融合应用，以卷积神经网络、对抗生成网络、ResNet为代表的深度学习模型能够在自然语言处理、 计算机视觉处理等方面实现较大突破，后续随着Transformer结构的应用，以Transformer和注意力机制作为组件、参数在十亿级别 以上的自监督学习模型营运而生。伴随着近年大模型技术在实践应用场景的发展，目前通用大模型市场已进入“百模大战”的全新 时代。从整体来看，以GPT4-Turbo、LaMDA 为代表的国际市场头部通用大模型，在模型架构能力、参数范畴、应用交互使用体验 方面具有相对领先的优势，但随着近年国内大模型产业的爆发式增长，国内市场也出现了“文心大模型”、“通义千问2.0”等立足 于自身大模型产品架构基础与生态体系建设的国产通用大模型产品，考虑到金融行业对于信创建设与数据保护有较高要求，国产通 用大模型体系的建设对于大模型技术在国内金融市场的应用至关重要。在实际应用过程中，通用大模型的核心使用渠道主要有两种， 一种是应用其泛化学习能力，将其他行业获取的信息与模型能力迁移至金融领域，解决非核心金融业务场景中的信息处理及交互需 求，另一种方式是将其作为金融行业垂类应用模型的基础底座，在工具链增强、专有业务生态训练下成为具备更高专业化金融业务 解决能力的金融大模型产品，满足金融行业对于大模型产品在专业术语的概念及理解、场景针对性解决方案以及高精度、合规性的 需求。

2.功能增强：大模型工具链

工具链作为通用大模型与垂类大模型间的桥梁，以便捷灵活的工具模块 助力金融大模型建设降本增效 大模型的工具链产品是指在金融大模型产品研发的过程中，为了优化通用大模型在金融领域的应用表现，在产品开发、预训练、精 调、压缩、推理、部署等环节提供高性能、灵活易用的工具模块，在简化复杂的训练流程、降低大模型技术使用门槛与落地周期的 同时，提高了模型使用的精准度与可靠性，增强了金融大模型产品在投资回报方面的表现。目前在国内市场，大模型工具链的使用 与通用大模型之间存在深度的绑定关系，工具链的核心技术提供商以大模型厂商为主，随着通用大模型技术能力的迭代，预计未来 更多的工具链产品将逐步融合进大模型内部体系，以更高水平的通用大模型产品的形式为开发者提供完整一体化的AGI服务，但对于 专业度壁垒较高的行业，例如金融行业，大模型厂商在技术层面的能力补足难以真正满足金融机构的应用需求，基于长期服务金融 机构的技术积累与行业Know-how能力将成为工具链功能增强的重点，因此针对特定行业的专业化服务仍需依托于有较多行业深耕 能力的专精厂商负责。

3.业务适配：大模型垂类场景训练

大模型在垂类业务场景应用的效果与其训练应用的文本数据息息相关，信息输入的质量将很大程度的决定了大模型在特定业务场景 的应用表现，特别是在专业壁垒较高的金融行业，金融大模型对于金融市场运营逻辑的理解、专业术语的解读以及宏观市场环境的 洞察大多依赖于大模型厂商在模型训练期间的信息输入，因此大模型厂商在金融领域的专业积累能力将极大的影响其大模型产品的 应用效果，能否为模型训练提供专业化的场景信息、专业知识及行业know-how能力将成为判断其金融大模型可用性的关键。除了 在大模型厂商专业知识库的场景训练之外，由金融机构提供的私域场景信息也将极大的提升金融大模型的建模精准度与问题解决能 力，在合规分享的前提下，结合客户方私域信息的金融大模型产品将在模型结构与参数丰富度方面表现更为优秀，通过丰富大模型 垂类场景训练的方式，为金融机构提供与业务场景及客群特征契合度更高的定制化大模型产品。

二、金融大模型优势能力分析

阶段一：产品构建期

以通用大模型为底座的金融大模型构建体系，在具备成本控制与同频迭 代优势的同时保留了产品的差异化、个性化竞争空间

缩短产品落地周期，降低成本 。从产品建设周期的角度来看，以通用大 模型为基础的金融大模型产品的构建及 产品落地周期要明显短于“从0开始”搭 建的垂类大模型产品。 ➢ 通过基座模型的支持，金融大模型产品 的开发流程实现将模型训练成本前置于 通用模型阶段，降低金融大模型产品的 研发成本。

保障基础能力，留存产品差异化竞争空间。通用大模型作为技术基座保障了金融大模型 产品在基础技术能力以及通用业务场景的表 现。 ➢ 在此之上，基于不同厂商行业经验积累形成 的大模型工具链与场景训练，将充分体现不 同厂商对于金融行业的理解以及各家金融大 模型产品的差异化竞争表现。完整构建流程 下的金融大模型产品将在保持较高基础技术 能力的同时，提供差异化、客制化服务。

乘基座大模型迭代东风，与时俱进。建设于通用大模型基础之上的金融大模型产品，将跟随其底座大模型的升级迭代，实现“被动”的产品升级，其底层的技术能力、 模型参数与逻辑、前沿科技的应用以及模型的使用方式与形态将对齐大模型行业领先标准，与时俱进。 ➢ 对于金融大模型产品厂商来说，由于其底层的技术模块将实现一定程度的“自动化”更新，厂商可以将工作的重心放在提升其工 具链的使用效果与业务场景训练的专业度上，更多的聚焦于大模型产品的垂类应用，实现大模型产品在金融行业深度探索。 ➢ 以上的产品构建模式对于合作的底层通用大模型厂商的技术能力与未来发展提出了较高的要求，金融大模型厂商需在产品构建初 期明确靠谱的模型技术底座，以减少后续产品应用、迭代的隐患。

阶段二：模型使用期

相比于传统的通用大模型，金融大模型产品在使用阶段的核心优势主要来自于其结构特征与行业经验积累，通过完整垂类模型构建 体系下的金融大模型产品，在模型算法能力、参数精准度以及产品结构模式方面具备更优化、更精准、更轻量的特征，在其作用下， 金融大模型产品的使用对于外部资源的需求程度相对较低，精简的模型产品不再受限于庞大的算力需求，在降低金融行业大模型产 品使用门槛的同时也减少了机构的模型使用成本，结合金融大模型在金融场景下的问题解决能力与专业表现，轻量化的金融大模型 产品将更有能力为金融机构提供更具性价比的专业化AGI服务，产品本身拥有较高的实用价值与推广应用条件。

阶段三：迭代维护期 “小而精”

的结构特征在保障金融大模型产品灵活度的同时，降低了产 品后续使用的维护迭代门槛，提升产品的普适性 金融作为政策导向性与宏观影响性较强的服务行业，其自身机构的运营、决策与发展同外部的政策引导与市场环境息息相关，对于 服务于该领域的大模型产品来说，需要有能力及时根据外部信息的变化对模型结构进行调整，为金融机构提供及时、准确、专业的 业务解决方案，以适配金融行业高效性、实时性需求。与传统通用大模型在金融领域的直接应用相比，垂类金融大模型“小而精” 的结构特征使其在面对外部环境变化时拥有足够的灵活性与应变能力，模型调整与重新训练的反应更加敏捷，能够快速将市场变化 反应在模型结构中，为金融机构提供最前沿的业务解决方案。此外，金融大模型产品的结构特征优势也在产品维护难度与成本方面 得到充分的展现，为产品后续的迭代升级与长期应用奠定基础。