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    馬上消費:科技助力金融倫理建設(shè)的探索與思考

    2023-11-16 10:49 · 稿源: 站長之家用戶

    在數(shù)字化浪潮下,科技帶動金融業(yè)變革的加速度超乎想象,特別是大模型推出以來,給行業(yè)帶來的革命性變化。

    11 月 10 日,在 2023 金融街論壇全球金融科技大會上,行業(yè)專家、佼佼者學者和眾多金融機構(gòu)代表圍繞“倡導負責任金融理念 共建數(shù)字金融新生態(tài)”展開激烈討論。馬上消費副總經(jīng)理兼CTO蔣寧受邀出席本次論壇,并結(jié)合公司可信AI在大模型應用中的實踐與探索做了精彩分享,為業(yè)內(nèi)帶來了關(guān)于科技助力金融倫理建設(shè)的探索與思考。

    立足“算法、數(shù)據(jù)、算力”三個維度應對安全合規(guī)挑戰(zhàn)

    作為深深扎根金融業(yè)務(wù)一線的佼佼者專家,蔣寧認為,大模型新技術(shù)給行業(yè)帶來了很多期望,使很多領(lǐng)域出現(xiàn)新機會,但同時也面臨著安全、合規(guī)、算法和生態(tài)四個方面的挑戰(zhàn),以及在算法、數(shù)據(jù)和算力這三個層次也帶給我們諸多焦慮。

    首先,大模型的挑戰(zhàn)來自于安全、合規(guī)?!霸谡劥竽P蜎Q策之前,首先要保證數(shù)據(jù)安全。我們要解決數(shù)據(jù)從哪里來,并有效地組織管理起這些數(shù)據(jù)”蔣寧表示。目前數(shù)據(jù)的使用者、加工者、統(tǒng)籌者、利用者和管理者權(quán)益是分離的,需要從傳統(tǒng)的君主制數(shù)據(jù)管理向聯(lián)邦制數(shù)據(jù)管理構(gòu)建,既有統(tǒng)籌、又有專業(yè),既有應合、又有整體,才能有效規(guī)避大模型的潛在金融風險。

    其次,大模型在魯棒性決策中存在著巨大挑戰(zhàn),大模型可靠性依然存在巨大風險。蔣寧認為,“大模型在交易安全、生命安全等領(lǐng)域,在相當長一段時期里依然面臨著巨大挑戰(zhàn),特別是在自動駕駛、醫(yī)療衛(wèi)生等關(guān)乎社會安全和生命安全的領(lǐng)域,大模型還不能給出高的正確建議,我們應該有效地利用大模型的建議,并對它進行有效管理”。

    最后,大模型的挑戰(zhàn)還來自于生態(tài)建設(shè)。良性大模型的構(gòu)建需要行業(yè)各方共同努力,以實現(xiàn)各方共享大模型的技術(shù)紅利。對此,他表示,“大模型技術(shù)還沒有形成一個連續(xù)學習和強化學習的機制,我們要在聯(lián)邦學習的基礎(chǔ)上,發(fā)揮群體智慧,來實現(xiàn)互利共贏。特別是在金融領(lǐng)域,各家金融機構(gòu)要利用自身數(shù)據(jù)優(yōu)勢,建立起共研、共創(chuàng)、共享的生態(tài)機制”。

    簡而言之,為什么大模型在金融行業(yè)的標準要求高,挑戰(zhàn)多?歸根結(jié)底,金融行業(yè)是一個計算密集型、數(shù)據(jù)密集型,信息密集型行業(yè)。在金融科技創(chuàng)新的過程中,最敏感的數(shù)據(jù)被當成了一種新型的生產(chǎn)要素,并且還全面參與到了各類金融業(yè)務(wù)場景當中。

    在這一過程中,數(shù)據(jù)與算法所映射出來的人、財、物和現(xiàn)實中的人、財、物交織在一起,使得原來的人與人之間、人與物之間、人與資本之間的關(guān)系發(fā)生了巨大變化、出現(xiàn)了諸多挑戰(zhàn),在此影響下就產(chǎn)生了各種金融科技倫理問題。

    對于大模型的安全合規(guī)建設(shè),馬上消費從算法、數(shù)據(jù)、算力這三個維度做了一些有益嘗試和探索。

    在算法層面,基于集中協(xié)作系統(tǒng),馬上消費已構(gòu)建起 2000 多個機器學習小模型,通過自我連續(xù)學習實現(xiàn)在線決策,基于多層防御增強金融模型的魯棒性。

    在數(shù)據(jù)層面,馬上消費通過高質(zhì)量且合規(guī)的數(shù)據(jù),有組織地投入到大模型,目前已累加100PB數(shù)據(jù)和 20 多萬張數(shù)據(jù)庫表,依托 10 多萬個變量和特征,搭建起 2000 多個風控模型,形成行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)生態(tài),實現(xiàn)全息用戶級、全景環(huán)境級的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

    在算力層面,馬上消費“天鏡”大模型在自動化營銷、風控等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)廣泛應用,目前平臺擁有智算中心算力200PFlops和 1 萬余臺服務(wù)器支持,以此來保障平臺每秒 150 萬次運算和每月30%的算力增長。

    回頭來看,這些技術(shù)細節(jié)和解決方案的提出,無不建立在馬上消費深厚的科研積累和長時間的數(shù)字化實踐之上。

    堅守安全合規(guī)前提,共建金融大模型新生態(tài)

    為了能給更多同業(yè)機構(gòu)系統(tǒng)性布局金融大模型提供樣本參考,蔣寧在會上以馬上消費真實的營銷場景為案例,從基礎(chǔ)設(shè)施安全、數(shù)據(jù)安全和算法安全這三個方面,系統(tǒng)性拆解了是如何安全合規(guī)地落地金融大模型。

    他舉例道,“我們對安全合規(guī)的檢測,不僅要保證金融服務(wù)的安全合規(guī),還要保證服務(wù)系統(tǒng)的安全合規(guī)。我們會系統(tǒng)性篩查每一位消費者的電話,避免消費者的對抗、誘導等行為,我們要保證每天每一通電話都是符合安全標準的?!?/p>

    對于金融行業(yè)大模型全域標準規(guī)范建設(shè),馬上消費也積極探索,努力從構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施、金融全域數(shù)據(jù)規(guī)范、金融算法規(guī)范和金融應用規(guī)范等四個維度尋求突破,通過對自身基礎(chǔ)設(shè)備規(guī)范、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型合規(guī)、模型可信等環(huán)節(jié)的篩查把關(guān),構(gòu)建起一套完整的大模型安全合規(guī)應用評估體系。

    對此,蔣寧還表示“金融大模型行業(yè)標準需要行業(yè)共建,完善生態(tài),建立數(shù)據(jù)共享的機制,馬上消費有幸參與到重慶大模型聯(lián)盟,積極推動行業(yè)的發(fā)展,相信未來在監(jiān)管、協(xié)會和同業(yè)機構(gòu)的共同努力下,金融大模型客觀能力評價和行業(yè)標準也將盡快落地”。

    推廣

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