当国内人工智能大模型进入“千模型大战”时代，在数据资源丰富、实践场景广泛的金融行业，大模型也成为科技巨头的必争之地。
近日，腾讯云在上海正式发布金融行业模型解决方案。首批中国银联及11家合作伙伴宣布参与腾讯金融模式生态共建。
在当天的论坛上，腾讯云总裁邱表示，腾讯云金融行业的大模式解决方案包括四层:
在计算层，基于HCC的计算集群、云原生数据仓库和矢量数据库提供计算能力和数据访问能力；在平台层面，腾讯云TI平台可以实现从数据预处理到模型训练再到模型部署的一站式训练。
在大模型层，通过模型商店MaaS，支持接入腾讯混合模型、金融行业模型以及20多个主流开源模型。金融机构可以根据不同细分场景的业务需求，灵活选择各种大模型，降低大模型的使用成本。在应用层，腾讯云还结合金融行业前中后台业务场景，打造了一系列智能应用。
邱表示，目前腾讯云金融行业模式的解决方案已经具备金融领域知识推理、研究报告撰写、智能舆情等专业下游任务的能力。此外，面向金融行业的特殊合规需求，采用公域和私域相结合的模式，在公有云环境下实现热点分析、行情汇总、股市评价等场景化应用；在私有云环境下，构建大型企业专用模型，帮助金融机构实现产品信息查询、业务指导、投资建议、投后管理等业务场景。
面对大金融模式的未来发展趋势，腾讯云副总裁王琦在接受采访时也表示，在大垂直金融模式的发展过程中，科技公司和金融机构会逐渐产生“分工合作”的行业生态。
他表示，在科技公司方面，会更加注重大模型的底层技术建设和合规、安全能力建设。预计未来只有少数“大厂”成为底层通用大模型的提供者；另一方面，金融机构更注重金融数据安全和场景应用，各类金融机构不需要重复构建大模型来解决行业内的具体问题。
同时，政府也将充分发挥在行业标准规划、底层计算能力、人才培养等现有困难中的协调能力，与各类企业共同构建中国大模型产业生态。
此外，王琦还表示，腾讯云选择首批与多家大型金融机构合作，主要是因为大型金融机构在大模型上有更可靠的持续投入和更专业的科技人员布局，而大多数中小金融机构仍处于观望状态，采取跟进策略，未来还有很长的发展阶段。
在金融行业的实际应用中，大规模模型生成技术的“幻觉”问题已经成为实际应用中必须面对的难题之一。
王琦认为，大模型生成的内容可能是“严肃的废话”和“正确的废话”，尤其是如果数据不在预先训练的范围内，答案会很流畅，但不会真正回答问题。面对金融行业对安全性和准确性的特殊要求，腾讯混合元素大模型采用了“探针”技术，即向量数据库扩展的预训练性能，使幻术求解提升了30-50%。
王琦还表示，“假象”的存在也意味着，在智能客服这一金融大模型应用最广泛的重要场景中，大模型不会直接面对金融机构的C端客户，而是与传统客服席位合作。
比如大模型技术支持的智能客服，可以提前帮助人工客服快速搜索筛选问题，让人工客服回答问题的效率提高，速度更快。未来随着智能客服领域大模型应用的快速成熟和智能客服准确率的提升，完全可以替代人工坐席。"