《百炼成金-大金融模型新篇章》––11.构建金融级AI原生的蓝图

简介: 百炼必定成金,新质生产力会催生新质劳动力,谨以此文抛砖引玉,希望与业内的各位朋友一同探讨如何积极拥抱并运用大模型技术,以应对和驾驭不断变化的市场环境,实现科技金融持续稳定的提质增效和创新发展,携手开启金融大模型未来新篇章。

本文来源于阿里云社区电子书《百炼成金-大金融模型新篇章》


AI 原生,特别是大模型的发展对资源管理与调度、训练、推理提出了全方位的新要求。首先,在资源管理与调度层面,由于大模型训练所需的计算资源量庞大且计算密集,要求系统具备高效能计算资源的精细化管理和动态调度能力,以适应大规模训练任务和异构硬件环境。这包括合理分配和调整计算资源、优化存储策略以降低存储成本和提高数据访问效率、支持异构计算、实现弹性伸缩以应对任务需求变化,以及关注能源效率以实现绿色计算。


其次,在模型训练环节,大模型训练需要强大的大规模分布式训练能力,妥善处理数据并行、模型并行、流水线并行等策略下的通信开销与数据同步问题,确保训练的稳定性和收敛速度。同时,混合精度训练、自适应学习率调整技术的应用有助于降低计算和内存开销,提高训练效率。对于超大规模模型,模型并行化与规模化的要求使得模型架构设计、通信优化、梯度聚合等方面面临更高挑战。


最后,在推理阶段,大模型应用对实时性、低延迟响应有严格要求,推理系统需配备高效的推理引擎,通过模型优化、硬件加速等手段减少推理时间。推理服务化与部署灵活性是另一重要需求,要求模型易于部署到多种环境并支持服务化接口,同时具备模型版本管理、灰度发布等运维功能。


金融级 AI 原生的平台架构


金融级 AI 原生的平台架构分为:智算设施、智算平台、模型服务和应用服务等 4 个领域。


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智算设施(IaaS):提供大模型所需的底层计算资源和基础架构的服务层,这些资源包括但不限于服务器、存储、网络以及相关的数据中心设施。对于运行大模型来说,IaaS 层提供了弹性伸缩性、灵活、高可靠性和安全性的基础设施解决方案,可以大幅简化模型开发和部署的过程,加快创新速度。


智算平台(PaaS):提供资源调度与任务管理、训练框架、推理框架以及数据服务。资源调度与任务管理通过拓扑感知调度、多级配额资源模型、多种队列策略、配额间资源共享等一系列核心能力,让物理算力集群利用率逼近理论上限。模型训练包括训练快照、训练时自动容错和作业的重启、训练加速等功能。推理框架提供了模型兼容、推理加速、推理对抗和推理监控等一系列功能。数据服务提供了向量数据库、图数据库和云原生数据库等数据服务。


模型服务(MaaS):一站式大模型生产平台,提供从大模型开发、训练到应用的全套解决方案。


全链路的模型训练及评估工具:全链路模型服务覆盖数据管理、模型训练、评估和部署等关键环节。数据管理整合了离线和在线数据集,确保训练数据的质量和完备性。模型训练允许用户选择各类开源大模型、多模态模型,并通过透明化工具监控模型状态。模型评估提供多种资源,包括单模型和多模型对比,以对标行业标准。并提供一键化的模型部署功能。


集成丰富多样的应用工具:强调了开箱即用的特性,包括预置检索增强、流程编排、Prompt 模板应用、插件中心支持接入企业系统、基于大模型快速构建业务应用 agent:智能体中心,并为企业和开发者提供智能体 API 的调用。其中,智能体应用包含支持 RAG、分析、创作等链路。同时,为保持开放性,整合并优化了开源框架如 LlamaIndex,提供封装的原子级服务和 SDK。插件中心预设了多样插件,并支持企业和开发者自定义插件,以提升大模型的调用效率。


应用服务(SaaS):在应用层上,考虑到金融领域的多方位需求,将应用划分为两大类别以实现广泛适用性与行业特异性。一类是通用应用场景,跨越整个金融行业,涵盖诸如智能客服来提升服务体验、智能营销以增强市场触达,以及工作助手以提高日常办公效率。另一类则专注于金融细分市场的独特需求,例如银行业专注于信贷报告自动化生成与严谨的合规性审查;证券业则侧重投资研究与顾问服务的智能化;而在保险业,致力于通过“保险数字生产力”提升业务效能,具体体现为智能核保流程的优化以及代理人培训系统的智能化。


智能客服:大模型凭借其强大的自然语言理解和生成能力,可以作为智能客服系统的核心组件,提供 24/7 全天候在线服务。用于客户的咨询、外呼和客户交互过程中,识别客户意图,进行更好的、贴心的服务。


智能营销:大模型能够根据不同的客户群体特征和营销目标,自动生成具有吸引力的营销文案、广告创意、邮件推送、营销视频等个性化内容。


工作助手:大模型可以集成到日常工作中,提供咨询服务、编程辅助服务、数据分析、内部公共助手、以及用于法律法规方面的审核工作,在减轻员工负担的同时,也可以提升工作效率。比如,知识助手、开发助手、用数助手、会议助手和审查助手。


信贷报告生成:大模型能够自动读取和整合来自多个来源的数据,包括财务报表、征信记录、市场数据等,进行快速而全面的信息分析。这不仅限于数值数据,也包括文本信息,如征信报告、企业年报、行业报告等,从而形成一个综合的信用视图。


合规审核:大模型可以被训练来识别和分析各类交易、合同、报告中的合规风险点。通过模式识别和自然语言处理技术,模型能够迅速扫描文档,比对监管要求,自动标记潜在的不合规内容。


投研投顾:在投资研究领域,大模型能够分析海量的经济数据、新闻报道、社交媒体情绪等信息,辅助投资者识别市场趋势,为投资策略提供数据支持。在投顾领域,大模型能根据个人投资者的风险偏好、资产状况和投资目标,提供定制化的投资建议,优化资产配置,提升投资组合的表现。


保险数字生产力:通过分析保险申请中的文本描述、图片,大模型能基于保险规则,自动判断核保申请,辅助保险员加速申请审核流程,提升客户满意度。保险公司利用大模型创建“数字员工”,来模拟不同的角色,帮助代理人快速上岗,提升工作效率。

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