[全球网络技术记者Li Wenyao的记者] 7月28日，在世界人工智能会议（WAIC）上，ANT Digital宣布推出了以财务推理为重点的首个商业大型模型，同时启动了Finava评论的基准来源。这一行动被认为是中国人工智能工业努力处理高价值情景的主要突破之一，也反映了财务过程中真正的挑战和成功。工业疾病点：AI财务被困在“渗透率悖论”中。尽管全球金融机构继续增加对AI的投资，但主要业务状况的渗透率较低。根据花旗银行的一项调查，预计有93％的机构企业将在未来五年内增加AI的收入，希望到2028年，人工智能可以将银行收入增加9％，即170美元llion。 但是，AI渗透到控制控制和投资研究等高价值方案中的速度不足，中国银行业的AI应用集中在诸如客户服务和文档处理之类的附带情况下。 Ant Digital Finance AI Products的总经理Cao Gang在采访中承认：“当您去营销，控制控制和客户经理销售等深层商业水时，这些领域的智能应用程序的渗透率将少一些。”主要的矛盾在于Panana Scenarioslapi的专业和严格要求：在技术发展的层面上，大规模的模型技术，尤其是概念模型，已经在短时间内开发出来，但尚未旧。这导致了其应用程序对基本业务情况的影响的不确定性，这些情况创造了许多机构，这些机构会谨慎并看到，并且只进行EX在异常情况下的中心。财务专业领域的企业非常复杂，例如银行零售业务，包括十多种基本情况和道路划定的情况。每个分段的场景都有独特的问题和需求，智能助理需要提供深刻的理解和自定义解决方案。它需要非常高的现场专业知识和高质量的数据支持，而不是同类行业都有这些条件，并且应用程序需要“更深的深度”。同时，大型模型的培训，扩展和认可的成本仍然很高，硬件（例如GPU卡）投入了很多，理解的效率相对较低，并且对基础计算能力的要求很高。机构应仔细评估技术投入成本与业务价值之间的平衡。过多的成本导致了大型应用在该领域的经济能力的问题业务，导致市场对基本业务应用的怀疑。根据CAO帮派的观点，由于早期技术，专业情况的高度和复杂性以及高成本带来的经济挑战，目前的大型模型，尤其是代理商和个人助理在财务上都是经济上的主要业务领域，例如财务领域，仍然面临着重要的障碍，并且发展不像一般的领域一样流畅。这导致了市场监护权并观察到。 ANT计划：垂直建设“金融大脑”，蚂蚁数字技术CTO提供的开发路线侧重于两个高量的财务和能源轨道，而不是产生一般模型，而是“建立具有垂直深度的护城河”。此时发布的财务模型着重于财务场景推理的复杂需求（例如控制和财务建议），并通过了两个培训阶段（一般基础 +对财务方案的微调）在专业绩效中显着。 Ant Digital Technology已建立了自己的Deepfinance财务思维链数据集，其标志是财务专家，涵盖了14个主要情况，例如存款，积分，投资以及道路划分的活动。同时，大型模型包括“ Yitianjian”安全评估层，以确保输出符合财务需求水平，遏制幻觉并符合合规性。 Ant Digital AI技术负责人张彭（Zhang Peng）提出，基本模型是“离开工厂时的专家”，而企业的微调是“肤浅和高能量”，并且使用少量数据来适合客户的情况。他说：“在POC测试中，财务模型的影响不少于领先的制造商'，尤其是SA场景，例如识别和结构化产出的意图。”可以看出，对于财务模型，Th thE ANT数字技术提供的问题的想法是通过垂直培训，质量数据和工程优化解决财务场景中的“高专业精神，低容忍度”点。评估基准促进了该行业的共同建设，并降低了实施财务AI的门槛。从“场景中的一般实验”到“核心业务重建”以及模型推理推理的进步是“代理的中齿轮”，如果缺失，它将无法推动重建业务。未来的发展：从工具升级到决策者：“金融情报的终结不是人类计算机的合作，而是由AI组织驱动的业务。” ANT数字技术的首席技术官Wang Wei正在判断大型财务模型的应用。在这一说法的背后，还对AI的金融技术有蚂蚁的看法 - 推理模型将AI从“工具”促进了AI到“ DEC”iSion制造商”。根据Wang Wei的说法，财务AI进入了“场景艰难时期”：在短期内，智能机构渗透到深水领域，例如营销和风险控制和风险控制，取代主要决策 - 制定；段落时间，许多智能身体的合作，许多智能身体的合作成为了“风险控制身体的智能咨询顾问，可以自动置于智能顾问，以自动置于智能顾问。蚂蚁的结论是，当您知道技术的局限性时，深层培训是一个直接的，这是一个直接的打击。不合格的输出；我，该行业还需要阐明AI错误的责任。 Financialthat AI从技术探索时期开始重建业务，并将在未来三年左右围绕三个主要受欢迎程度的理解，多机构合作和成本民主化爆炸。通过“开源数据集 +垂直模型”的结合，蚂蚁正试图定义新的行业标准，如果它可以克服“基本业务渗透”和“合规性实施”，将成为赢家。正如Wang Wei所说：“我们在短时间内高估了AI，但从长远来看，我们低估了它 - 这是每种技术革命的命运。”我们必须处理代理商的颠覆潜力，并在垂直情况下做“困难和正确的事情”。