伴随2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）在上海开幕，人工智能产业迎来了一年一度的全球盛会。在WAIC舞台上亮相的众多AI创新中，金融大模型尤其引人瞩目。

　　7月5日，在交通银行股份有限公司举办的2024年世界人工智能大会“智能向善 开放共治”论坛上，交通银行正式发布人工智能联合创新成果。人工智能联合创新成果基于华为昇腾硬件构筑算网存云高效协同的基础底座，盘古大模型提供基础模型能力，赋能交通银行人工智能高价值业务场景。

　　华为副总裁、数字金融军团CEO曹冲应邀出席了本次论坛，他表示：“我们在2023年华为全联接大会上首次发布了金融大模型解决方案。近一年，我们联合客户和伙伴，将大模型应用从运营辅助推向生产，在多家金融机构落地了超50个场景。比如，智能信贷助手，帮助银行员工快速完成信贷尽调报告、信贷审批、合规检查等工作，信贷申请时间从2周缩短到3天。”

　　如果说，金融大模型是盛放的AI之花。牢固的基础设施则是这朵AI之花的枝干，而整体性的方案架构则是其生长的根脉。

　　花离不开枝干，就如同大模型离不开坚实且适配的基础设施底座。尤其对于金融大模型来说，不仅需要面对其他通用类、专用类大模型普遍需面对的存、算、网基础设施需求。还需要考虑到金融行业的一系列特点。华为为金融大模型提供的AI基础设施，具备四重独特的价值：

　　华为可以实现包括计算、网络、存储等基础设施的全面自主创新，从硬件板卡和整机，到操作系统、模型开发框架等构建基础设施环境。这对于肩负科技自立自强责任的金融行业来说，具有难以替代的时代价值。

　　为此，华为带来了算力、存力、运力的全面协同。比如华为打造的算网协同NLSB负载均衡方案，相比传统方案，可以实现整网有效吞吐从50%提升到95%。

　　很多大模型解决方案偏重训练，轻视推理，但在实际应用中，推理场景的能力决定着大模型的应用效果。华为的技术能力，可以根据不同业务场景的服务需求来合理安排推理资源的调度机制与响应速度，在保障不同业务的并发峰值得到满足的同时最大限度利用资源，避免浪费，达到算力和成本效益的平衡。

　　华为强调数据保护、抗攻击以及伦理对齐能力，助力银行建立全面的安全体系，确保大模型的决策过程和输出结果符合伦理标准，保障数据、技术和业务的安全。

　　面向真实金融业务场景，关注金融行业切实需求。以此为出发点，华为已经为金融大模型筑牢了坚实可信的基础设施底座。

　　如果说，基础设施是金融大模型的枝干，那么整体性的建设蓝图则是金融大模型的根脉。在华为看来，金融大模型建设是一个复杂的系统化工程。基于这一理念与实践，华为金融大模型的整体方案架构，包括底座层、平台层、模型层和场景层，重塑决策与交互，帮助金融客户构建无所不及的金融智能。

　　在谈及华为在金融大模型进展，以及对金融大模型应用的看法时，曹冲提出了对未来金融大模型发展的三点判断。

　　1.场景的应用，模型能力是第一性，华为不断提升大模型的智力水平。在2024年6月的华为开发者大会上，华为发布了盘古大模型5.0，在全系列、多模态、强思维等三个方面全新升级。包括云上 2300 亿的稠密模型和 2.6 万亿的 MOE 大模型，能够帮助企业更好处理复杂场景以及跨领域多任务场景。

　　2.金融行业的应用需要打造“多样智能”模型能力。华为盘古大模型包括大语言模型（NLP）、视觉大模型（CV）、预测大模型（Prediction）、多模态大模型和科学计算大模型。我们将盘古大模型中的预测大模型应用于财务智能预警场景，提供企业财务异常识别和手段分析，准确率从65%提升到90%以上，并升级应用于银行资产负债调度，智能辅助日间上千亿资金头寸的运营决策。

　　3.大模型底座不仅仅是大模型，还需要配套的工程化与生态体系。华为主张百模千态，联合大模型、数据、应用、服务各类生态伙伴，促进金融大模型应用场景繁荣与落地，通过联合伙伴，打造开放的合作生态体系和大模型一站式开发工具链，提供模型微调、数据工程、应用开发、安全工程等系列工程化套件，让客户更加便捷地调用大模型。

　　目前，华为已经对金融大模型有了整体性方案架构，也明确了未来金融大模型发展的核心方向。这是金融大模型的根，是金融智能化枝繁叶茂，开花缤纷的基础。

　　让金融大模型这朵花，有枝有根，蓬勃生长，绝不是朝夕之功。华为在金融大模型领域的探索，正在不断深化。在今年6月5日的HiFS金融前沿论坛2024期间，华为面向全球客户与伙伴，分享了金融大模型领域的投入与成果。

　　华为推动金融大模型相关能力、服务与底座建设趋向成熟，由量变引发质变。厚积薄发，成就客户，以待花开，就是华为筑基金融大模型的逻辑内核。

　　截至目前，华为已服务全球60多个国家和地区的3600多个金融客户，包括全球Top 100银行中的53家。面向未来，华为将与客户持续联合创新，使大模型成为金融机构的关键生产力，加速金融行业智能化。

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