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   日期:2025-07-10     來源:本站    作者:admin    瀏覽:81    
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@警民直通車-浦東2月17日9時發布通報:2025年2月16日20時30分許,110接報警稱上海周祝公路鹿溪路某銀行網點門口,有人在施放煙霧,警方迅速到場將該人控制,無人員受傷。經調查系張某某(男,17歲)將網上購買的用來玩CS游戲的煙霧罐在此施放。家屬反映張某某曾有多次精神類疾病就診史,近日未按時服藥。目前,張某某已被送醫進行精神鑒定,相關調查正在進一步開展中。

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  在全球AI芯片博弈升溫的節點,國產大模型DeepSeek的橫空出世,正在改寫技術進化的底層邏輯。如今DeepSeek訪問使用量急速上升,已經成為目前最快突破3000萬日活躍用戶量的應用程序。如何深度理性看待AI熱潮?如何評估洞察DeepSeek技術的真正潛力?

  近日,一場主題為“DeepSeek如何改變AI的游戲規則?AGI的高門檻正在消失?”的沙龍順利舉辦。這場沙龍由新網銀行與西南財經大學管理科學與工程學院聯合主辦。新網銀行副行長李秀生,西南財經大學管理科學與工程學院計算金融系主任、教授王俊,新網銀行風控科學部負責人衛浩為我們揭示了DeepSeek背后的技術奧秘及其在銀行業的應用前景。

衛浩,李秀生,王俊,主持人任帥(從右至左)在直播現場

  開源VS閉源,是繼續競爭還是并駕齊驅?

  當OpenAI與微軟深化合作引發“生態壟斷”爭議時,當英偉達正遭遇美國史上最嚴AI芯片出口管控時,DeepSeek的開源策略意外打開了另一扇門。DeepSeek區別于傳統封閉式AI模型,其開放性讓企業能夠以較低的成本用上較為先進的大模型,提升多場景智能助手的能力。

  在軟件行業,開源與閉源兩種模式并存且各有成功案例。李秀生以Linux和安卓為例,表示這兩者作為開源軟件的代表,極大推動了操作系統領域的發展。他同時也指出,蘋果作為閉源模式的典范,一直保持著高端手機應用的領先地位。盡管這些機構路徑不同,但都取得了顯著成就。

  “從吸收全球貢獻者的角度來看,我個人更看好開源模式,因為它能夠匯聚更多人的智慧和力量,共同推動技術的進步和創新。未來,開源與閉源或將繼續并行發展,但開源的潛力值得期待。”李秀生如是表述。

  王俊則認為,開源與閉源是相互融合、相互競爭的關系。開源技術公開,能吸引眾多開發人員參與,促進技術快速迭代,但盈利能力和商業模式不確定。閉源則注重構建自身護城河和門檻,投入巨大,商業模式獨特但多樣性較弱。兩者各有優勢與缺陷,因此在實踐中可能會相互借鑒、融合,并在某些領域形成競爭態勢。

  從市場主體角度看,DeepSeek作為一種開源、低成本且高效的大模型,對市場上的頭部科技公司產生了不小的沖擊。“對于OpenAI這類閉源大模型公司,DeepSeek的定價策略迫使其重新審視商業模式和技術優化方向。而對于英偉達等芯片公司,DeepSeek的發布則證明了不一定依賴于高端GPU就能進行頂級推理,促使這類公司思考AI基建的投資邏輯和發展模式應如何調整。”王俊坦言。

  不過值得注意的是,通用人工智能大模型在解決數字化風控問題上面臨挑戰。衛浩表示,“盡管大模型具備廣泛的能力,比如理解問題、進行數學運算和生成代碼等,但在風控這一垂直領域,其表現并不盡如人意。”其原因在于大模型的訓練主要依賴于公開的互聯網數據和代碼,缺乏針對風控領域的專門數據語料訓練,因此其邏輯可能與風控的實際需求不完全吻合。

  中小銀行逆襲靠DeepSeek?如何構建智能技術應用能力?

  據浙商證券研報,DeepSeek-V3整個訓練過程僅用不到280萬GPU(圖形處理器)小時,相比之下,美國互聯網巨頭元宇宙平臺公司(meta)發布的Llama3-405B的訓練時長是3080萬GPU小時。DeepSeek-V3的訓練成本約為557.6萬美元,而OpenAI(美國開放人工智能研究中心)為聊天機器人ChatGPT發布的語言模型GPT-4的訓練成本則高達數億美元。

  與傳統大模型動輒千萬乃至上億的投入而言,DeepSeek本地化部署的成本可以低至不足百萬元。據工業和信息化部最新消息,三家基礎電信企業均已全面接入DeepSeek開源大模型。目前在金融領域,從銀行、基金到證券,多家機構都在緊鑼密鼓部署DeepSeek。自2024年5月起,新網銀行就在系統研發場景中應用DeepSeek大模型,分別構建了研發知識問答助手與代碼續寫助手,縮短一線工程師在研發過程中查閱技術資料的耗時。

  李秀生認為,在人工智能領域,DeepSeek的出現帶來了兩大理念上的變化。一是DeepSeek的出現打破了“大力出奇跡”的執念,即不再盲目追求極端的算力。過去,人們常認為只有堆砌巨大的算力才能取得突破,但DeepSeek證明了通過優化算法和模型,也能在較低算力下實現高效性能。二是DeepSeek進一步加劇了開源與閉源之爭。OpenAI通過ChatGPT帶火了大模型概念,但其閉源策略限制了技術的普及。而DeepSeek等開源模型的出現,降低了技術門檻,使得更多機構能夠應用大模型。這一變化對銀行業等金融機構產生了深遠影響。

  “對于未來,隨著技術的不斷進步和成本的進一步降低,大模型將不再是大銀行的專屬奢侈品,而是能夠廣泛應用于中小銀行等金融機構中。這將為商業銀行帶來重要的技術變革趨勢,推動其更加智能化、高效化地發展。”李秀生說道。

  在銀行業數字化風控領域,DeepSeek等大模型技術有著廣泛的應用前景。據衛浩分享,DeepSeek的發布讓技術人員非常興奮,因為它能媲美OpenAI的頂尖推理模型水平,且權重開源、許可寬松、可本地化可控使用。

  衛浩講述了實操使用的感受,“在處理非結構化數據時,DeepSeek等大模型能增強語義理解和文本處理能力,讓我們從更廣泛的數據中獲取信息。此外,通用智能模型的技術也可以被風控模型借鑒,提高客戶評估準確性,做出更好決策。”

  衛浩指出,DeepSeek R1具備的深度思考能力,可以通過思維鏈訓練模式,提高了意圖和語義理解能力。這種能力不僅限于中文,也能在處理長上下文和復雜意圖時表現出色。

  銀行業作為信息化程度較高的行業,其計算機系統經歷了多次重大變革。從應用計算機系統替代手工操作,到移動互聯網的出現,銀行不斷再造其經營流程。如今,隨著人工智能快速發展,銀行正面臨第四輪信息系統進化的挑戰與機遇。那么大模型時代,銀行應該如何構建適配自己的智能技術應用能力?

  李秀生認為,大模型時代的來臨,要求銀行從人工智能的充分應用角度,思考如何重塑銀行的經營管理和流程。銀行需要首先思考如何構建應用,再考慮如何組織數據、提升數據質量、進行標簽標注以及應用行外數據。整體來看,商業銀行需從戰略層進行思考,同時考慮算力、數據、算法以及應用等多方面因素。

  據他介紹,新網銀行自成立起,就在反欺詐和信用風險控制領域充分應用了人工智能技術,實現了高效、大規模的貸款處理。然而,隨著大模型的出現,銀行開始考慮在更多領域進行探索和嘗試。目前,新網銀行已在客服領域應用大模型,成功替代了部分人工客服,并正在營銷、貸后管理等領域嘗試大模型的應用。

  除了銀行領域,王俊預測在制造業、氣候風險預測、計算機、教育、媒體娛樂等領域,大模型相關智能應用都會有較明顯的提升。王俊指出,“在制造業中,大模型能監測零件或電池的可靠性,預測其壽命;在氣候風險預測方面,人工智能算法解讀未來天氣情況,為高速公路等提供預警和路線優化;在計算機領域,大模型能助力代碼補全、代碼理解和構建;在教育領域,基于學生的學習習慣和行為,可以構建個性化大模型輔助學生學習;在媒體娛樂領域,大模型能用于內容生成、模型構建和場景搭建,如動畫制作、游戲設計和短視頻制作,還能合成數字人,用于電商推薦等。”

  AI搶飯碗還是造金碗?未來銀行需要什么樣的AI人才?

  據中國銀行業協會發布的《2024年度中國銀行業發展報告》,金融與人工智能有天然的契合點,AI大模型技術能夠充分挖掘銀行業的海量數據,而銀行業具有適用AI大模型技術的豐富場景。當前AI大模型正推進我國銀行業服務、營銷、產品等領域的全面革新,催化“未來銀行”加速到來。

  伴隨銀行對大模型的廣泛應用,對科技人員的技能也提出了更高的要求。李秀生認為,在互聯網應用行業,互聯網思維助力了互聯網大廠的成功。隨著人工智能時代的來臨,對人才的需求轉變為具備人工智能思維的金融和科技復合型人才。

  新網銀行近年來已強調互聯網思維,并將在未來重視人工智能思維。在業務產品設計、客戶營銷、日常經營活動以及構建整體經營管理體系時,都在融入人工智能思維。因此,銀行將評估員工是否具備這一能力、基礎或潛質,以培養適應未來銀行發展所需的人才。

  “人工智能技術的不斷進步給銀行從業者帶來了挑戰,但也提供了新的機遇。面對變革,從業者需要保持冷靜,不斷學習,緊跟時代變化,找到自己在社會和企業中的位置。”李秀生勉勵道。“技術人員需要調整自己,應用人工智能技術來提升自己的能力。而業務人員則不必過于擔心被替代,因為人工智能技術的應用門檻降低了,即使不懂計算機的人也可以利用人工智能工具構建流程和應用,發揮自己的價值。因此,只要勇于學習,緊跟技術變化,銀行從業者就不會被淘汰,反而能更好地適應時代技術的進步。”

  從風控業務角度,衛浩指出,動手實踐是掌握人工智能的關鍵。在風控領域,人工智能技術的應用需要更高的人才要求,不僅需要對技術原理有深入的了解,還需要對模型的優勢、能力邊界和風險有充分的認識,以確保技術的正確應用。因此,風控人員需要具備深厚的技術功底和廣泛的知識面。

  王俊也表示,高校也在致力于培養AI+專業領域的復合型人才。“我們在課程設置上進行優化,納入了數據分析、數據挖掘、機器學習、深度學習和多模態數據等課程,讓學生在本科階段就能接觸人工智能相關知識。增加了實訓項目和實驗課程,鼓勵學生參加金融科技大賽等比賽,將知識轉化為實踐能力。此外,我們希望與業界加強產學研合作,通過聯合實驗室、專家講座等形式,讓學生更深入地了解業界需求和業務,從而激發他們的學習動力和培養符合業界需求的人才。”

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