2023年9月27日，复旦大学计算机科学技术学院、金融科技研究院研究员叶广楠，燧原科技首席硬件生态官周强，达观数据有限公司董事长兼CEO陈运文受邀做客“浦软产业频道”第4期节目，达观数据有限公司首席战略官刘江贤担任互动交流环节中圆桌论坛的主持人，共同围绕“拥抱大模型 赋能新金融”的主题展开分享和交流，深入探讨金融行业大模型的底层技术和应用场景创新以及该领域的未来发展趋势。

上海浦东软件园作为央地共建的国家软件产业基地，致力于打造世界级数字产业创新社区。为进一步打响“浦软”品牌，服务园区现代化产业体系建设与发展，推动园区“引进来”与“走出去”，形成全国性辐射效应，上海浦东软件园与《中国企业报》中企视讯强强联合，于2023年8月9日共同打造并上线了“浦软产业频道”。

共探金融科技与人工智能的前沿发展

叶广楠介绍了复旦大学金融科技研究院以及金融科技领域的发展机遇和挑战，并从金融垂域模型的构建，大模型与金融知识图谱的融合，金融大模型的监督监管三个方面展开主题分享。“金融科技（FinTech）的崛起正在改变金融行业的面貌，实现金融科技突破对于推动金融领域的创新和发展至关重要。”叶广楠强调了金融底座的重要性，知识图谱与大模型的互补作用以及监管对金融大模型的重要性，这些观点为金融科技领域的研究和发展提供了有价值的见解。

周强分享了生成式人工智能（AIGC）和底层算力领域的革命性变革。AIGC市场规模潜力巨大，推动了底层算力需求的增长，反过来进一步促进AIGC的持续繁荣。周强将AIGC生态系统比作一棵树，强调了AIGC生态系统的重要性，从顶层用户体验到底层算力平台，以及与各种生态伙伴间协作，有助于促进创新和行业的可持续增长。燧原科技智算2.0底层算力平台已赋能各行各业，周强最后介绍了燧原科技为行业做出的贡献，期望与业界合作伙伴携手，共同推动AI行业和AIGC生态产业发展，开启AIGC规模化落地时代。

达观数据致力于智能化文本处理软件系统的开发，提高企业效率与智能化水平，服务各行各业。陈运文介绍了达观数据的基本情况和其在智能文本处理领域的专业性。“曹植以七步成诗才高八斗而闻名，寓意着该模型的卓越写作能力。”陈运文提到了其自主研发的首款国产版垂直GPT“曹植”系统，具有强大的长文本处理能力、多模型并联架构，支持多种语言之间的交叉写作和翻译，提供更专业的文档处理能力。陈运文表示，相信智能文本处理技术一定能够在未来创造巨大的价值，希望未来能与行业伙伴合作创造更多的创新成果。

共话金融行业大模型的底层技术及应用场景创新

圆桌论坛环节，嘉宾们进一步展开深度讨论。在叶广楠看来，大模型为金融科技领域提供了一个新的切入点，可以解决企业智能投资和风险评估、反洗钱和交易监管、在线银行和客户服务等底层问题，融合了通用自然语言处理和金融专业知识，为金融行业的创新发展提供了强大助力。叶广楠表示，数据通常是敏感且受到监管的，金融科技项目要求非常高，因此需要专业的专家和解决方案来满足银行等金融机构的需求。通过与企业合作，复旦大学金融科技研究院能够快速高效了解产业的需求和痛点，将学术研究与实际应用相结合，实现产学研联动。

陈运文认为大模型的出现改变了非结构化金融数据处理技术相对不成熟的格局，这意味着金融行业可以更好地利用非结构化数据为决策层提供更多支持并提高工作效率。陈运文对大模型在金融科技领域的发展前景持乐观态度，他认为在未来的两三年内，大模型将在金融科技领域发挥关键作用。陈运文强调，从科学家到企业家的身份转变在于如何将工程能力和前沿科学有机结合，企业与高校间紧密合作有助于科研成果迅速转化为创新产品。随着大模型在不同领域的广泛应用，数据安全变得更加重要。陈运文强调了数据安全的重要性，达观数据已经采取了一系列措施来保护客户数据，并将在未来继续关注和加强数据安全方面的工作。

周强强调了生态伙伴合作的重要性，他指出，许多银行客户寻求购买算力以改善其智能化业务，只有将硬件与软件整合为完整的一体化解决方案，才为客户提供价值。燧原的曜图MAAS就是在这样一个逻辑驱动下诞生的，推出至今广受客户欢迎。周强提到，燧原科技的生态系统涵盖了硬件、基建集成运维、云服务等多个合作伙伴，将所有合作伙伴的解决方案打包，为客户提供完善、开箱即用的产品。生态系统对于为客户提供量身定制的解决方案至关重要，以满足不同客户的需求，并赋予他们差异化的解决方案，这种个性化的定制能够提高客户的满意度和价值。

谈及金融企业是否都应该拥有专属大模型，三位嘉宾从不同角度进行了阐述。周强认为金融企业都应该拥有专属大模型和自己的数据中心，因为企业都有自己的特色、竞争力和差异化，业务和需求也不同，此外，AI算法通常具有共性，因此可以在共性基础上为每个客户打造个性化和差异化的大模型。陈运文强调了金融行业的复杂性和多样性，通用性的大模型很难适应每个企业的需求，因此需要专属、专用、个性化的垂直化系统，以适应不同的应用场景。叶广楠的观点更加倾向于构建一整套基于大模型的个性化解决方案，通用大模型只是一个起点，后续要进一步在此基础上微调和适配，同时资源需要合理利用，避免企业从零开始训练大模型，而是建立在已有的基础上进行个性化适配。

三位嘉宾还对所从事的领域进行了预测，尝试窥探未来可能的发展趋势。周强首先认为2024年将会见证AI在各行各业的深入发展和广泛应用，国产算力将会迎来飞跃发展，异构计算也将成为未来趋势。陈运文预测，2024年金融机构将大规模采用AIGC技术来处理文档资料，包括文档的辅助写作和审阅，这一趋势将快速落地，将显著提高工作效率，提升人力资源效能。最后，叶广楠表达了金融科技领域产学研合作的期望，他希望2024年能够实现算力、算法和算据三方面联动，建立金融科技生态圈，为国家金融科技的发展提供人才和技术支持，促进金融行业蓬勃发展。