2024年被视为是金融业发展的关键之年。这一年，互联网迈入30年的重要节点，金融科技也迎来了第一个十年。大模型的崛起正为金融科技业描绘新的发展蓝图。但正如历史上每一次技术革命一样，金融企业在拥抱大模型的同时，也面临着前所未有的问题与挑战。
面对有限的算力资源，如何持续优化并增强计算能力？选择开源模型还是商业模型、杀手级通用大模型还是垂直专属大模型时，如何权衡利弊？怎么确保RAG(检索增强生成)系统的实时高效与精细度？以及如何保障大模型的安全性与合规性？等等，每一项都是前行路上的必解难题。
5月24日，阿里云发布《百炼成金：大金融模型新篇章》，为金融科技行业拥抱大模型提供了思路。该报告由阿里云智能集团副总裁、新金融行业总经理张翅执笔，深入总结了金融企业拥抱大模型面临的挑战，揭示大模型背后的发展趋势，并描绘了如何构建金融级AI原生蓝图。
报告中的“百炼” 代表反复锤炼、磨砺，达到精熟完美的大模型工具链，“点金”象征着创造价值、实现质变的大模型应用集。报告指出，大模型的发展趋势呈现出五大显著特征，这些趋势不仅引领着AI技术与应用的未来方向，也为金融企业的智能化升级指明了方向。
一是“Cloud+AI” 大模型与云的结合日益紧密，尤其在中美这样作为云技术和AI大模型诞生与创新两大中心的国家，云计算提供的可扩展计算资源极大地促进了大模型的训练和部署，加速了AI大模型的迭代周期，使模型能够更快地进化和优化以适应复杂应用需求。这种结合不仅促进了技术迭代，也为未来AI的创新打下坚实基础。
二是“AI Everywhere”大模型无处不在，成为企业数字化标配，与小模型、新终端和数据中台等协同，形成多元化生态。这种结合深化了数据利用，提升了业务处理和用户交互体验，使大模型在各领域内广泛应用，成为数字化转型的关键动力。
三是“AI  Native SaaS Rise”大模型企业级市场崛起，已成为推动企业级市场向深度化、产业化、垂直化方向发展的关键动力。企业正越来越倾向于将这一技术作为核心驱动力，深入挖掘其在特定行业中的应用价值和潜力，进而实现智能化升级与业务创新。
四是“AI API First”大模型功能性能力突破性增长，其中多模态、Agent模式以及Assistant API成为了推动这一进程的关键力量。这些技术革新不仅扩展了大模型在不同领域的应用范围，还为人机交互和应用开发带来了新的可能。
五是“AI Cyber Security”大模型更重视隐私和数据安全，如建立有效的数据分类分级制度、构建一套全面的安全评估体系等等。
金融机构作为国民经济的中枢支柱，其运作效能、风险管控及服务质量对社会经济的整体稳定与发展具有深远影响。在大模型浪潮之下，如何做出满足金融行业最严格需求而设计和优化的AI系统和应用，这背后不仅在技术层面上高度先进，还在安全性、可靠性、可扩展性和合规性等方面达到了金融行业的高标准。
针对金融行业的高标准严要求，阿里云在报告中对金融客户面临的主要挑战进行了剖析，定义了金融级AI原生的蓝图和六大要素，并挑选了知识密集型、全链路数字化、多模态数字化等三类具备较大业务价值的场景，阐述背后的技术架构的选择和落地路径，为金融企业的数智化创新提速。
2024年是金融业大模型时代的破晓，虽然挑战重重，但在清晰的策略指引与技术支持下，金融企业正逐步解锁智能化升级的新篇章，迈向“云数智一体化”的未来。
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