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近期簡單探討了“銀行大模型”的應(yīng)用現(xiàn)狀及重點領(lǐng)域，原本打算暢想下大模型在銀行業(yè)務(wù)場景中的落地路徑，然后就看到了下面這篇極度打臉但又人間清醒的“攻略”——如何打造一個拖垮公司的大模型？

第1步：先砸十個億買卡。做大模型，要有大格局，舍不得孩子套不著狼。什么X100、Y100……專挑算力強的買。正規(guī)渠道沒貨了？不能慫！加價也要整起來。

第2步：從頂流公司挖大牛來坐鎮(zhèn)首席科學(xué)家。必須是業(yè)界扛把子級別的大牛，就職于頂流AI公司比如“CloseAI”，經(jīng)常在各種會議上高光出鏡的那種。能把整個團隊都帶過來最好，成建制、好管理、出活兒快。

第3步：定戰(zhàn)略，當(dāng)卷王。模型參數(shù)至少要萬億級別，當(dāng)不成卷王，就只能被卷死。再來個“智算中心”，算力至少達要1000PFLOPS，自己訓(xùn)練完大模型，還能把算力開放出來給同行。

第4步：萬事開頭難，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備開始全員雞血加班。數(shù)據(jù)不夠怎么整？公開一部分，自有一部分，交易一部分。拿到數(shù)據(jù)后，得清洗處理，全體動員做標(biāo)注，老板親自下場，主打一個陪伴。

第5步：開始玩命訓(xùn)練，不出意外的話快出意外了。服務(wù)器掛了、存儲速度跟不上了、跨卡性能不行、梯度消失、梯度爆炸……什么？！Checkpoints沒保存？反復(fù)回退，反復(fù)調(diào)參，反復(fù)排雷。

第6步：內(nèi)部開始自我修正。問題一多，團隊就亂了，人都變得很浮躁。公司原有的主營業(yè)務(wù)停滯不前，業(yè)績下滑。

第7步：不管產(chǎn)品行不行，市場宣傳要先行一步。“我們來了！”廣告要全渠道、全媒體覆蓋。必須要業(yè)界感知到我們來勢洶洶的霸氣。

第8步：生態(tài)伙伴少不了，氣氛必須搞起來。先結(jié)盟5000家合作伙伴，達成意向合作。第二天，大家聯(lián)合發(fā)發(fā)新聞稿，必須讓吃瓜群眾充滿期待。

第9步：大模型終于“練”出來了。練是練出來了，看上去有點不對勁，莫不是個“大傻子”吧？落地實施，那叫一個難，不知道給誰用，不知道往哪兒用。

第10步：及時止損，人間清醒。然后開始復(fù)盤，多么痛的領(lǐng)悟……

據(jù)不完全統(tǒng)計，2023年單單中國企業(yè)就累計發(fā)布了將近300個大模型，這來勢洶洶的“百模大戰(zhàn)”頗有一番“大煉AI”的架勢。盡管上述“攻略”有夸張的成分在，但也從側(cè)面暴露出被譽為“下一個科技風(fēng)口”的AI在資本的裹挾下已經(jīng)開始出現(xiàn)一些浮躁或扭曲的亂象，簡單來說有如下幾類問題：

• 大模型的應(yīng)用場景尚未清楚就匆匆上馬，盲目跟風(fēng)；

• 熱衷請專家、立概念、講故事，餅?zāi)墚嫸啻缶彤嫸啻螅?/span>

• 為了能把故事講圓，刻意追求所謂的“自建”和“閉環(huán)”；

• 本末倒置，過于關(guān)注熱點創(chuàng)新業(yè)務(wù)而耽誤主業(yè)；

• 重推廣輕產(chǎn)品，以吸引投資為導(dǎo)向，而忽略了業(yè)務(wù)價值創(chuàng)造。

如此看來，在跟集萬千寵愛于一身的大模型套近乎時，最好還是掂量一下，務(wù)必以創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值為導(dǎo)向，在明確業(yè)務(wù)需求的前提下規(guī)劃相應(yīng)的落地路徑，避免出現(xiàn)虎頭蛇尾竹籃打水一場空的情況。

下面我們結(jié)合一個虛擬案例，簡單聊聊大模型在銀行業(yè)務(wù)場景中的落地路徑。

案例背景：某銀行希望引入大模型來提升其信貸審批流程的效率和準(zhǔn)確性。當(dāng)前，信貸審批過程大量依賴人工審核，效率低下且容易出錯，銀行希望通過大模型自動化地處理和分析客戶的信貸申請，以快速準(zhǔn)確地做出審批決策。

第1步：業(yè)務(wù)理解和需求分析

• 與信貸業(yè)務(wù)部門溝通，深入了解信貸審批流程的具體細節(jié)和業(yè)務(wù)需求。

• 確定大模型在信貸審批中的應(yīng)用場景，如客戶信用評分、欺詐檢測、還款能力預(yù)測等。

第2步：數(shù)據(jù)收集和處理

• 收集歷史信貸申請數(shù)據(jù)，包括客戶個人信息、財務(wù)狀況、信貸歷史等。

• 對數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，去除無效數(shù)據(jù)和異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。

• 根據(jù)業(yè)務(wù)需求對數(shù)據(jù)進行特征工程和標(biāo)簽化處理，提取出對模型訓(xùn)練有用的特征。

第3步：模型選擇和訓(xùn)練

• 選擇適合信貸審批場景的大模型架構(gòu)，如深度學(xué)習(xí)模型、決策樹模型等（此處可以考慮與成熟供應(yīng)商進行合作）。

• 使用處理后的數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練，通過調(diào)整模型參數(shù)和超參數(shù)來優(yōu)化模型性能。

• 在獨立的驗證集上評估模型的準(zhǔn)確性、召回率等指標(biāo)，確保模型滿足業(yè)務(wù)需求。

第4步：模型集成和部署

• 將訓(xùn)練好的模型集成到銀行的信貸審批系統(tǒng)中，確保模型能夠與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫對接。

• 開發(fā)相應(yīng)的API接口，使信貸審批系統(tǒng)能夠調(diào)用模型進行實時推理。

• 對模型進行部署和測試，確保模型在實際環(huán)境中能夠穩(wěn)定運行并輸出結(jié)果。

第5步：業(yè)務(wù)驗證和調(diào)優(yōu)

• 在實際業(yè)務(wù)場景中對模型進行驗證，觀察模型的審批決策是否符合預(yù)期。

• 收集反饋數(shù)據(jù)并進行模型調(diào)優(yōu)，改進模型的性能和準(zhǔn)確性。

• 建立模型性能的監(jiān)控機制，定期評估模型的性能并進行必要的調(diào)整和優(yōu)化。

第6步：上線和監(jiān)控

• 經(jīng)過充分驗證和調(diào)優(yōu)后，將模型正式上線并投入生產(chǎn)環(huán)境使用。

• 對模型進行持續(xù)的監(jiān)控和維護，確保模型在實際運行中的穩(wěn)定性和可靠性。

• 定期評估模型的效果和業(yè)務(wù)價值，為后續(xù)的模型優(yōu)化和迭代提供依據(jù)。

或許有朋友會問，上述案例中所描述的信貸審批業(yè)務(wù)需求，通過小模型同樣能夠?qū)崿F(xiàn)，為何還要勞神費力上大模型呢？

簡單來說，選擇大模型還是小模型，主要取決于具體的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用需求，以銀行業(yè)務(wù)為例，大模型更適合處理需要深度分析和復(fù)雜決策的場景（如企業(yè)貸款審批、投資策略制定或全面的客戶關(guān)系管理等），而小模型則更適合處理快速、簡單的決策任務(wù)（如ATM交易欺詐檢測、基本客戶查詢響應(yīng)或個性化推薦等）。

當(dāng)然除此之外，銀行還需要綜合考慮自身的資源稟賦、性能要求以及隱私和安全等方面的因素，或者也可以采用混合方法，結(jié)合大模型和小模型的優(yōu)勢來處理不同復(fù)雜度的任務(wù)。

最后，盡管銀行業(yè)對大模型的關(guān)注日益升溫，并且在營銷推廣、渠道運營、開發(fā)運維等領(lǐng)域取得一定成效和收益，但對于天然厭惡風(fēng)險的銀行而言，仍處于發(fā)展初期的大模型在其業(yè)務(wù)側(cè)的全面落地還面臨諸多挑戰(zhàn)，不過“挑戰(zhàn)”即“機會”，也希望廣大同業(yè)能夠抓住這個難得的機會，共同推進AI技術(shù)在銀行數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用落地及價值創(chuàng)造。

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