2024 香港金融科技周：度小满 CEO 朱光谈推理大模型在金融行业的应用

在这个科技飞速发展的时代，AI领域不断出现引人注目的成就。今年9月，OpenAI推出的o1大模型尤为引人关注。这个模型具备“慢思考”的能力，以及处理复杂推理任务的高效性能，因此吸引了众多人的关注和期待。

o1大模型的特性

大模型具备一种独特的“慢思考”能力。这种能力使得它的思维链条较长，在生成结果之前会进行复杂的逻辑推理。举例来说，在数学领域，它能够攻克一些复杂的数学难题。这不同于一般模型仅仅处理信息，它更深入地剖析问题。此外，在科学领域，无论是物理学还是化学，都提升了AI的表现极限，能够处理非常复杂的任务内容。

大模型o1在推理方面表现出色，因此在编程任务上也同样卓越。它能将问题逐层拆解，从多个维度构建编程逻辑。与过去的AI模型相比，o1大模型的错误率更低，所编写的代码也更加高效和精准。

推理大模型的价值

大模型预示着一种创新的可能。它使人工智能的能力得以飞跃，不仅限于处理简单信息，还能进行复杂任务的推理。例如，在解决问题时，它能提供更为合理、更为科学的决策依据。

在行业发展过程中，o1大模型有望颠覆当前的AI布局。未来，众多企业对AI的研发策略很可能会以“慢思考”等能力为核心，构建新的技术规范和市场竞争格局。

金融行业的特殊性

金融行业的一大特点就是数据量庞大。银行、证券等金融机构每日都会产生众多交易流水和客户信息。以大型银行为例，它们每日的交易量往往超过数十万笔。

数据应用的范围广泛，从基础的储蓄业务到涉及高风险的投资决策，各类场景一应俱全。此外，无论是简单的客户咨询服务，还是复杂的风险控制评估，其间的层次和差异十分显著。

o1大模型在金融行业的潜在应用

风控领域前景广阔。比如，借助分析历史违约记录、信用评分等数据，可以对贷款申请者实施更为精准的风险评估。这种做法相较于仅依据部分数据评估风险，显然更为全面和准确。

在投资决策领域，o1大模型具备分析海量市场数据、经济态势和企业财务报告等信息的强大能力。比如在股票投资方面，它能对各种指标进行深度解析，并向投资者提供更为合理的投资建议。这种做法相较于普通投资者依赖个人常识和经验，显得更为科学和专业化。

面临的挑战与机遇

数据安全至关重要，尤其是在面对挑战时。特别是金融数据，它包含了众多敏感信息。一旦这些信息泄露，后果将极为严重。以银行客户账户信息为例，一旦泄露，客户可能会面临资金被盗刷等风险。

机遇在于其可能带来金融服务的根本变革。若o1大模型能成功融入金融行业，金融服务将变得更加个性化和高效。

先驱企业的引领作用

先驱企业肩负着研发基础工作的重任。例如，一些规模庞大的科技金融企业，它们必须投入大量资金，以实现大模型与金融业务的完美结合。

同时，我们必须具备承担风险的能力。比如，在尝试新的基于o1大模型的金融服务方案时，我们可能会遇到监管方面的疑问，或是客户的不接受等问题。尽管如此，我们仍需先行探索，这样才能找到合理的融合模式。

你觉得还有哪些领域能像金融界那样，从o1大模型中收获颇丰？欢迎大家在评论区留下你们的看法，同时也不妨点个赞，分享给更多人。

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