“當前生成式AI給金融機構帶來了很多觸動，公司將在人工智能領域的三個能力上加大布局，第一個是數據的決策智能，這也是大模型真正具有的生命力;第二是多模態語言文字視頻的人工智能，第三個是實時的人機協作。”7月12日下午，馬上消費CTO蔣寧在2023新京報貝殼財經夏季峰會“金融的數字化轉型之路”分論壇上表示。他還透露，馬上消費即將發布的大模型就是這三方面的結合。

實際上，不管是組合式AI能力、持續學習的能力，還是決策能力，都是為大規模數據更廣泛應用提供更好的基礎。他認為，數據決策是金融機構最關鍵的能力，可以保證人工智能在重大決策上更加穩定并持續助力，這也是馬上消費為什么要布局這三個核心能力的原因。

自2020年以來，新京報貝殼財經已經連續舉辦3屆夏季峰會，每屆舉辦超過10場專題論壇重磅聚焦年度經濟主題。2023年新京報貝殼財經夏季峰會，圍繞人工智能、專精特新、ESG等10大主題，來自工信部、國家發改委、財政部、生態環境部、商務部等國家部委，大學院校、科研院所等研究機構，協會、學會等社會團體，地方政府部門，以及不同行業的企業家進行了一場思想碰撞。

一直以來，金融是實體經濟的血脈，也是支持實體經濟高質量發展的重要力量。數字經濟的到來，加速了人工智能與金融的融合，有效促進金融的數字化轉型，人工智能等新一代信息技術也成為金融更好服務實體經濟的強大推力和新引擎。

馬上消費CTO蔣寧以及眾多資深從業者就“AI如何助力金融行業服務實體經濟”進行了一番探討。

“當前火熱的生成式AI技術將大有可為。”蔣寧表示，生成式AI的先進之處在于其遷移學習能力、泛化能力較強，但目前金融機構大多使用的是工業級判別模型，即一定要給出結果，而不像GPT一樣，它給你的回答可能是錯誤的，但經過訓練，模型準確性會逐漸提升。所以，未來對大模型探索的主要思路應該是，將生成式模型的泛化能力、遷移學習能力與判別模型進行有效結合，才能解決金融機構的實際問題。

至于在商業落地的過程中可能存在的問題，蔣寧認為主要圍繞“算法、算力、數據、規范”四個層次進行探索。

他解釋到，在算法上，隨著環境的變化，人工智能能力可以轉變，如形成廣泛的生態，有持續的生態參與者反饋數據讓大模型越來越成熟，而不是一次性的模型;在算力上，大模型對算力的基礎架構要求較高，單個算力要提高至七八千;在數據上，為了讓模型更有效率，需要全社會參與、金融機構共同參與，但由于受到技術、合規等的限制，行業共享比較難，還需要探索;在監管治理上，金融里面大部分的決策都是非常嚴謹的，要穩定結果的。金融機構決策性的模型如何和大模型的通用方法相結合，因此需要組合式AI，這樣既能發揮大模型的泛化能力，也能發揮小模型的組合能力，才能使決策穩定、安全和合規。

最新數據顯示，馬上消費自2015年成立后，已有超過3000名員工，其中2000多名為人工智能、大數據等領域的專業人才，且擁有一萬臺服務器、兩千個模型以及上百萬智能數據決策體系。