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大(da)模(mo)型狂(kuang)飙突进之后，各(ge)行各(ge)业关注(zhu)的焦点(dian)，逐渐转移到(dao)了(le)大(da)模(mo)型的实用(yong)性与商业化，关注(zhu)大(da)模(mo)型在具体场景中能解(jie)决什么(me)问题。

其中，金(jin)融场(chang)景是许多大(da)(da)(da)模型厂商和创业(ye)者都很关(guan)注的(de)领域，由于市(shi)场(chang)规模大(da)(da)(da)、客户付费能力(li)(li)强、对AI技术采纳早、领域专业(ye)性强易于构建数据壁垒……这些先天优(you)势，让金(jin)融领域的(de)垂类大(da)(da)(da)模型，展现出极强的(de)落(luo)地和商用潜(qian)力(li)(li)，同时也掀起了激烈的(de)市(shi)场(chang)竞(jing)争。

不仅基础大(da)模型厂商积极向金融领域进(jin)发(fa)，和金融伙伴联合推出行业(ye)(ye)大(da)模型，一些垂类企(qi)业(ye)(ye)也在(zai)积极研发(fa)，Bloomberg率先推出了(le)自研的BloombergGPT……这些面向金融场景的大(da)模型，究(jiu)竟有何差异呢？

最近，权威(wei)大模型评(ping)测榜单(dan)C-Eval刚(gang)(gang)刚(gang)(gang)更新，其中清华&；智谱Al、OpenAl、商汤科技、容联云等位居前列。

高达50～100亿参(can)数的容(rong)联云赤兔大模(mo)(mo)(mo)型(xing)，专注于金融垂(chui)类大模(mo)(mo)(mo)型(xing)，其成绩(ji)表现(xian)超过了几乎所有同等规模(mo)(mo)(mo)的模(mo)(mo)(mo)型(xing)，以轻量级模(mo)(mo)(mo)型(xing)跻身GPT4等千(qian)亿模(mo)(mo)(mo)型(xing)为主的TOP梯队。

百(bai)模(mo)大战(zhan)之后，通用(yong)大模(mo)型成(cheng)为(wei)少数玩家的(de)(de)游(you)戏，更小参数、更易(yi)部署(shu)、更懂行业、更低落(luo)地成(cheng)本的(de)(de)垂类(lei)大模(mo)型成(cheng)为(wei)诸多(duo)行业和企业用(yong)户关注的(de)(de)焦点。

我们不妨以表(biao)现突出的容联云赤(chi)兔为例，来(lai)聊一聊大模型(xing)在垂直行(xing)业的落地(di)，究竟该点亮(liang)哪些技(ji)能点。

赤兔(tu)飞(fei)驰

在大模型(xing)赛场一战成名

赤兔，被(bei)认为是马(ma)中(zhong)之(zhi)王，是战(zhan)场上日(ri)行万里的悍(han)将。从这个(ge)角度看(kan)，容联云赤兔确实“模如其名”，在百模大战(zhan)中(zhong)展现出和(he)赤兔马(ma)一(yi)样的风(feng)采：

首先是快。今(jin)年7月，容联云在上海(hai)世(shi)界(jie)人工智能大会上发布(bu)了赤兔大模型，成为行业首个(ge)专注金融垂类大模型，到今(jin)天跻(ji)身权威榜单第六，崛(jue)起速度是非常迅疾的。

其次是(shi)猛(meng)。C-Eval是(shi)由(you)清华大(da)学(xue)、上海交通大(da)学(xue)和(he)爱丁堡大(da)学(xue)合作构建的(de)(de)面(mian)向中文语言(yan)模型的(de)(de)综(zong)合性考试评(ping)测(ce)集(ji)，包(bao)含13948道多项(xiang)选择题(ti)，涵盖52个不同学(xue)科和(he)四(si)个难度(du)级(ji)别，是(shi)目前较为权(quan)威的(de)(de)中文AI大(da)模型评(ping)测(ce)榜单(dan)。赤兔(tu)大(da)模型能跻身TOP梯队，获得(de)第六的(de)(de)成绩，属实(shi)是(shi)垂类大(da)模型的(de)(de)一员猛(meng)将(jiang)了。

垂类大模(mo)型(xing)(xing)更重要的(de)是精。因(yin)为大模(mo)型(xing)(xing)落地的(de)一个普遍痛点，是场景(jing)和(he)效果(guo)不确定，将大模(mo)型(xing)(xing)和(he)金(jin)(jin)融(rong)行业需求精准对接，需要在(zai)数据(ju)工程(cheng)、知识工程(cheng)、提示工程(cheng)、应(ying)用探索等多方面，下“巧功夫”。目(mu)前，赤(chi)兔(tu)大模(mo)型(xing)(xing)已经探索出了一些垂直场景(jing)，比如其赋能的(de)沟通智能2.0，专注解决客服和(he)营销(xiao)场景(jing)下的(de)知识库(ku)、人工座席辅(fu)助及(ji)陪练(lian)、问答机器人、金(jin)(jin)牌(pai)销(xiao)售等需求，精准释放(fang)大模(mo)型(xing)(xing)的(de)技术价值(zhi)。

总体(ti)来说，容联云赤兔不仅在(zai)大模型评测(ce)赛场上一马当先，更重要的是，其在(zai)实用性和商(shang)业化探索上也(ye)迈出了重要一步，展现出国(guo)产(chan)大模型的落地速(su)度和商(shang)用潜(qian)力。

金融+大模型

需要一个“四边形(xing)战士”

当许多大模型(xing)厂商和创业公司(si)，在(zai)为如何回收高昂的模型(xing)训练成本(ben)发愁(chou)的时(shi)候，容联云赤兔所走的垂(chui)类大模型(xing)之路，展现出(chu)了(le)较为清晰的商用前景和价值转化能力。

不由地(di)使我们好奇，容(rong)联(lian)云(yun)(yun)赤兔究竟做对了什么？一言以(yi)蔽之，大模型在垂直行业的落(luo)地(di)需要的是(shi)在知识、数据(ju)、可信、成(cheng)本等层面(mian)没(mei)有(you)短板的“四边(bian)形(xing)战士”，容(rong)联(lian)云(yun)(yun)正是(shi)将这些工(gong)作做到前面(mian)、做到实处、做出差异(yi)化竞争力，才能一马当先。

1.知(zhi)识(shi)(shi)层面。机器学(xue)习(xi)的模(mo)(mo)式是提(ti)出抽象化特(te)征并反向输送给机器，从而实现智能，大(da)模(mo)(mo)型也不例外(wai)。但到底(di)提(ti)取什么特(te)征，如何给出评(ping)估决策，这(zhei)些(xie)环节都存在大(da)量领域知(zhi)识(shi)(shi)和(he)行业Know-How。不搞(gao)清楚这(zhei)些(xie)问(wen)题，缺少知(zhi)识(shi)(shi)驱动，大(da)模(mo)(mo)型只能“大(da)力出奇迹”，一(yi)味追求庞(pang)大(da)规模(mo)(mo)参数，带来产(chan)业落地难(nan)(nan)以(yi)承(cheng)受(shou)的高成本、部署(shu)难(nan)(nan)度、幻(huan)觉和(he)不确定性。

为解决(jue)这一问题，“赤兔大模型”结(jie)合金(jin)融领域知识进行训练，可以(yi)真正理解客(ke)户的开放问题，根据不同的业务需求(qiu)和场景特(te)点匹配(pei)相应回答(da)，提(ti)高金(jin)融服务的效果。

2.数(shu)据(ju)(ju)层面。AI离不(bu)开(kai)数(shu)据(ju)(ju)，大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)尤其依(yi)赖超大规(gui)模(mo)(mo)(mo)的数(shu)据(ju)(ju)积累和(he)标注。同时，要读懂垂直行(xing)(xing)业如金(jin)(jin)(jin)融(rong)场(chang)景(jing)，只(zhi)有通(tong)用数(shu)据(ju)(ju)还不(bu)够，必须学习丰富的金(jin)(jin)(jin)融(rong)语料来深度理(li)解(jie)(jie)金(jin)(jin)(jin)融(rong)内(nei)容(rong)，以保证大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)生成(cheng)内(nei)容(rong)的质量和(he)准确性。而领(ling)域(yu)数(shu)据(ju)(ju)，往往涉(she)及到行(xing)(xing)业机密和(he)隐私数(shu)据(ju)(ju)，是很难获得的、高壁垒的。这(zhei)一点(dian)上，赤兔(tu)大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)展现出了(le)特别的优势。据(ju)(ju)了(le)解(jie)(jie)，容(rong)联(lian)云首先通(tong)过(guo)开(kai)源和(he)公(gong)开(kai)数(shu)据(ju)(ju)让赤兔(tu)大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)获得基础能(neng)力，然后依(yi)托容(rong)联(lian)云长期积累的金(jin)(jin)(jin)融(rong)、营销等领(ling)域(yu)数(shu)据(ju)(ju)构建(jian)领(ling)域(yu)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)，以解(jie)(jie)决(jue)特定(ding)行(xing)(xing)业的问题。在实(shi)际服务过(guo)程中，进(jin)一步基于业务数(shu)据(ju)(ju)和(he)行(xing)(xing)业知(zhi)识进(jin)行(xing)(xing)模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)迭代，不(bu)断提(ti)升(sheng)赤兔(tu)大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)对金(jin)(jin)(jin)融(rong)的理(li)解(jie)(jie)能(neng)力。

3.可信(xin)层面(mian)。金(jin)融(rong)业(ye)“稳(wen)健(jian)经营(ying)”的(de)(de)要(yao)求(qiu)，是一(yi)(yi)个严(yan)(yan)谨严(yan)(yan)肃的(de)(de)复杂场(chang)景(jing)，对大(da)(da)模(mo)型(xing)的(de)(de)可信(xin)、可靠、可解释等(deng)(deng)要(yao)求(qiu)非(fei)常高。如果(guo)大(da)(da)模(mo)型(xing)在生(sheng)成(cheng)(cheng)过程中出(chu)现幻觉、答非(fei)所问、无中生(sheng)有，这(zhei)(zhei)对于需(xu)要(yao)精准决(jue)策(ce)的(de)(de)金(jin)融(rong)用户(hu)(hu)是无法接受的(de)(de)。解决(jue)这(zhei)(zhei)一(yi)(yi)问题(ti)，一(yi)(yi)方(fang)面(mian)需(xu)要(yao)专门的(de)(de)算法、数据(ju)工程等(deng)(deng)进(jin)行(xing)质量(liang)控制(zhi)，同(tong)时要(yao)选择恰当(dang)的(de)(de)场(chang)景(jing)并进(jin)行(xing)定制(zhi)，以达到金(jin)融(rong)客(ke)户(hu)(hu)采购所要(yao)求(qiu)的(de)(de)质量(liang)。比(bi)如，赤(chi)兔(tu)大(da)(da)模(mo)型(xing)聚焦在一(yi)(yi)些容错率(lv)(lv)较(jiao)高的(de)(de)场(chang)景(jing)，如客(ke)服、营(ying)销等(deng)(deng)，金(jin)融(rong)机构借助赤(chi)兔(tu)大(da)(da)模(mo)型(xing)，可以生(sheng)成(cheng)(cheng)一(yi)(yi)套金(jin)牌话术(shu)，在电话咨询等(deng)(deng)环节提高在线留存(cun)率(lv)(lv)，避(bi)免客(ke)户(hu)(hu)流失，进(jin)而(er)提高交易成(cheng)(cheng)交率(lv)(lv)。在一(yi)(yi)些交易类的(de)(de)敏感业(ye)务、用户(hu)(hu)体验(yan)要(yao)求(qiu)极高的(de)(de)投诉类业(ye)务，“赤(chi)兔(tu)”的(de)(de)进(jin)入也更(geng)加谨慎，用更(geng)长的(de)(de)周期来探(tan)索。

4.成本(ben)层面。一个共识是(shi)，行业(ye)和企业(ye)引入(ru)大(da)模型(xing)是(shi)为了用(yong)(yong)的，为了降本(ben)增效发挥价(jia)值的，不(bu)是(shi)为了跟别人比拼先进性的。用(yong)(yong)大(da)模型(xing)就要考(kao)虑到投入(ru)产出比。不(bu)仅企业(ye)用(yong)(yong)户(hu)要考(kao)量大(da)模型(xing)的使用(yong)(yong)成本(ben)，对于大(da)模型(xing)的开(kai)发厂商来说，面对不(bu)低的训练推理和长期维护成本(ben)，也需要在研发投入(ru)和商业(ye)回报周期之间进行平衡。

容(rong)联(lian)云(yun)CEO孙昌勋(xun)曾提(ti)到(dao)，在实际(ji)落地(di)场景中，金融(rong)客(ke)户更多使用十(shi)亿(yi)级参(can)(can)数(shu)规(gui)模(mo)(mo)的(de)(de)(de)模(mo)(mo)型来完成服务。所(suo)以(yi)，赤兔大(da)模(mo)(mo)型在参(can)(can)数(shu)规(gui)模(mo)(mo)和模(mo)(mo)型性(xing)能(neng)之间做到(dao)了极(ji)高(gao)的(de)(de)(de)效率(lv)，以(yi)50～100亿(yi)的(de)(de)(de)参(can)(can)数(shu)达到(dao)了极(ji)高(gao)的(de)(de)(de)生成能(neng)力(li)，为客(ke)户提(ti)供更高(gao)的(de)(de)(de)性(xing)价比(bi)和满(man)足私有化部署(shu)的(de)(de)(de)要求(qiu)。以(yi)智能(neng)客(ke)服领域为例，基于赤兔大(da)模(mo)(mo)型，容(rong)联(lian)云(yun)生成式一体(ti)化智能(neng)客(ke)服平台，能(neng)将(jiang)知(zhi)识生产(chan)效率(lv)提(ti)升70%，对(dui)话构建成本下降(jiang)80%，将(jiang)服务效率(lv)翻倍(bei)。

不难看出，大模(mo)型要(yao)落地金融行业并(bing)不简单，至(zhi)少要(yao)具备(bei)“四边形战士”的条件，才能(neng)在产业化道路上快速前进，这(zhei)也是容联(lian)云赤兔“一马当先”的特(te)别(bie)之处。

一(yi)马当先

垂(chui)类大模型向何(he)处去？

我们都(dou)不(bu)希望(wang)大(da)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)火爆只是昙(tan)花(hua)一现，而是深度融入产业智(zhi)能(neng)化，实现长期繁荣。垂类大(da)模(mo)(mo)型(xing)如(ru)何(he)走的(de)(de)更远？容联云赤(chi)兔大(da)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)战略选择，在今天(tian)也非(fei)常值得我们思考(kao)。

具体(ti)来看，容联云(yun)赤兔(tu)在几次(ci)选择中都选对了(le)：

大模(mo)型的目标，选择了“致用”。

作为行(xing)业(ye)大模型的(de)初入局者，容联云将大模型应用的(de)立足点放(fang)在(zai)自身(shen)优(you)势行(xing)业(ye)——从2013年开始积累的(de)金融行(xing)业(ye)，面向(xiang)服务的(de)上万(wan)个客户，提(ti)供(gong)匹配当前大模型能力和需(xu)求的(de)产品，在(zai)客服、营销(xiao)等场景中(zhong)先完(wan)成落地(di)。

孙昌勋曾说过，行业(ye)大模型不(bu)是无限制地攀登技术高峰，而(er)是在满(man)足客户(hu)需求的前提下，尽可能节省(sheng)成本。聚焦场景，解决具体问题(ti)，赤兔大模型的致用(yong)，才有(you)后(hou)续的无限可能性(xing)。

大模(mo)型的优势(shi)，选(xuan)择了“高能”。

从年(nian)初快进到(dao)“百(bai)模大战”，我们(men)看(kan)到(dao)太(tai)多(duo)企(qi)业和创业公司为了追逐“风口”而入局大模型(xing)，却没(mei)有考虑到(dao)后续的模型(xing)、商业等问题(ti)，要(yao)么仓促(cu)离场，要(yao)么模型(xing)推出(chu)后很快无人问津(jin)。

大模型落地业(ye)务场景的(de)过程，不是(shi)一(yi)蹴而(er)就的(de)，后(hou)续还需(xu)要(yao)业(ye)务对接、数据互通、应用探索、平台建设、运维服务等一(yi)系列工作。容(rong)联云就非(fei)常注重大模型的(de)长期能力(li)：

具备(bei)云(yun)通(tong)讯领域老兵(bing)的(de)(de)优势(shi)，形成了(le)“通(tong)讯+数据(ju)+智能”的(de)(de)综(zong)合技术能力，为(wei)(wei)(wei)赤兔(tu)深入金融场(chang)景，提供技术上的(de)(de)“硬(ying)实(shi)(shi)力”。此外，大(da)模(mo)型会涉及到(dao)敏(min)感隐私数据(ju)，因(yin)此来自行(xing)(xing)业(ye)客(ke)户，尤(you)其是金融行(xing)(xing)业(ye)的(de)(de)信任(ren)，是大(da)模(mo)型厂商至为(wei)(wei)(wei)关键的(de)(de)“软(ruan)实(shi)(shi)力”。据(ju)了(le)解(jie)，容联云(yun)已经和(he)(he)数家标杆性客(ke)户进(jin)行(xing)(xing)联合共创，每(mei)家客(ke)户都专门派了(le)团(tuan)队，和(he)(he)客(ke)户一起做大(da)模(mo)型之(zhi)下的(de)(de)行(xing)(xing)业(ye)应(ying)用、产(chan)品迭代和(he)(he)更新，这(zhei)又会进(jin)一步增强双(shuang)方的(de)(de)联接和(he)(he)信任(ren)，为(wei)(wei)(wei)“赤兔(tu)”的(de)(de)产(chan)业(ye)化铺(pu)下道路。

大模型(xing)的商业化(hua)路径(jing)，则一(yi)开始就选择了聚焦“行业”。

大(da)家(jia)应该(gai)都听过“田忌赛马”的(de)(de)(de)故事，在白热化(hua)的(de)(de)(de)市场竞争中，恰当的(de)(de)(de)策(ce)略(lve)才能获得(de)商(shang)业(ye)(ye)化(hua)成(cheng)功(gong)，形(xing)成(cheng)良性(xing)循环。大(da)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)(de)持(chi)续发展，离不(bu)开行(xing)(xing)(xing)之有效的(de)(de)(de)产(chan)业(ye)(ye)化(hua)策(ce)略(lve)。正如容联云(yun)创始人兼CEO孙昌(chang)勋所说，AI大(da)模(mo)(mo)型(xing)更应该(gai)聚(ju)焦到(dao)行(xing)(xing)(xing)业(ye)(ye)，聚(ju)焦到(dao)客(ke)户(hu)需(xu)求(qiu)。相比涉及(ji)(ji)各领域的(de)(de)(de)通(tong)用(yong)(yong)大(da)模(mo)(mo)型(xing)，企业(ye)(ye)其实(shi)更需(xu)要专精于某一领域的(de)(de)(de)行(xing)(xing)(xing)业(ye)(ye)大(da)模(mo)(mo)型(xing)。因此(ci)，在选择(ze)赤(chi)兔大(da)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)(de)应用(yong)(yong)场景时，容联云(yun)优先考(kao)虑的(de)(de)(de)还(hai)是匹配(pei)客(ke)户(hu)需(xu)求(qiu)以(yi)及(ji)(ji)商(shang)业(ye)(ye)化(hua)空间，加速了赤(chi)兔大(da)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)(de)落地和价值兑(dui)现。

有(you)一(yi)句俗(su)语，说“努力”是(shi)速度(du)，“选择”是(shi)方(fang)向，方(fang)向错了，越努力反而越快走向失败(bai)。

对于成本高(gao)昂、竞争(zheng)激烈的大模型，面对群雄逐鹿的局面，更(geng)需要谨慎出手、做(zuo)对“选择”。

像容联云(yun)赤兔(tu)这样(yang)，在(zai)垂类场景(jing)里深耕，不断锤(chui)炼“四边形战士(shi)”的能(neng)力。

这条脚踏实地的(de)路，才是大模型行稳致(zhi)远、做深向实的(de)正确方向。