“当前大模型技术广受关注，但大模型应用落地，目前业界尚无标准的方法论。”对此，吕仲涛进一步阐述道：“我们认为企业可按照场景通用化、专业化的程度来结合自身实际，分别使用基础大模型、行业大模型、企业大模型、任务大模型，四层模型规模和算力的投入各有差异，专业属性来逐层增强。”
在具体实践场景中，吕仲涛指出，工商银行针对金融行业知识专业性高、任务执行严谨、权限隔离严格等特点，总结了适配金融行业的1+X工程化解决方案，其中1是指金融智能中枢，通过应用大模型的理解调度能力，实现在金融复杂场景下任务拆解、规划、执行，成功率达到90%以上。X包含知识检索、数据分析、轮岗编写、知识搜索等多项子进常用智能，金融知识问答满意度90%，对话式指标查询准确率95%以上，也达到了业界的领先水平。
“AI未来可期，但也并非万能。”面向未来，吕仲涛从算力、数据、智能体、安全和人才培养五个方面展望了金融行业人工智能未来的工作：
大模型遵循的规模准则，只有充足的算力才能满足金融企业高质量AI应用的需要，大模型算力设施因功耗、网络传输效率等原因，目前正在从风能集群、液冷集群向超节点集群的过渡，通过集群化方式快速提升集群算力水平并显著降低集群故障的发生率。新型基础设施的机房、网络、云化等工作，相比于传统服务器均有更高的要求，金融机构应结合自身体量，推进算力基建规划，算力云化管控，算力集约运用等核心工作，夯实企业AI算力基石，高质量支撑AI的创新应用，这里面可能未来还有一个趋势，也是比较关注的，现在我们重点都聚焦在通用芯片CPU跟GPU当中，可能未来的专用的领域的芯片可能也会大量出现，我觉得未来可能对我们的异构算力的统一调度，发挥算力池的最佳效用也有很多值得探索的地方。
数据是AI动力引擎的核心资源，只有充分挖掘应用好数据资源，才能高质量推动数字化企业转型。金融机构要抓住国家数据要素行动战略计划，加快构建企业数据空间，联动城市数字空间、行业数字空间、跨境数据空间、个人数据空间等数据流动共享中枢，大幅拓展企业可使用的数据资源。
大模型的应用模式可分为直接使用、提示词、思维链、智能体和多智能体联合应用五个发展阶段，模型能力的释放，正在由挖掘内部潜能向应用外部工具的转变。智能体技术构成了企业大模型数字生产力释放的决策编排和任务执行的工程能力，企业下一步要想继续释放大模型潜能，必须建立完备的智能体工程能力，提高大模型对业务系统的探查能力和自主调度能力，实现配置化的AI原生应用构建，加快构建企业数字化进程。
金融机构也必须建立可靠的AI的安全框架，聚焦基础设施供应链安全，基模合规可靠、数据内容可信、模型价值对齐、应用可控可用五大领域来建立全链路、全过程安全体系，夯实人工智能的安全基石，保障企业AI应用的可持续性。
人才是AI创新应用的第一资源，AI大模型业务应用成效是前期投入的集中映射，金融机构应培养更多技术底座人才，原生应用人才，以及融通创新人才，充分挖掘大模型内涵知识的潜力，打造更多突破性的场景。
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本报记者 张德荣 【编辑:赖雅妍 】
