華為如何助力金融大模型開出價值之花_風聞
脑极体-脑极体官方账号-从技术协同到产业革命，从智能密钥到已知尽头31分钟前
伴隨2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（WAIC）在上海開幕，人工智能產業迎來了一年一度的全球盛會。在WAIC舞台上亮相的眾多AI創新中，金融大模型尤其引人矚目。
7月5日，在交通銀行股份有限公司舉辦的2024年世界人工智能大會“智能向善 開放共治”論壇上，交通銀行正式發佈人工智能聯合創新成果。人工智能聯合創新成果基於華為昇騰硬件構築算網存雲高效協同的基礎底座，盤古大模型提供基礎模型能力，賦能交通銀行人工智能高價值業務場景。
如果説，金融大模型是盛放的AI之花。牢固的基礎設施則是這朵AI之花的枝幹，而整體性的方案架構則是其生長的根脈。
在推動金融大模型走向成熟的旅程中，華為致力於打造根深枝壯，更待百花盛開。
枝壯：為金融大模型築牢基礎設施
花離不開枝幹，就如同大模型離不開堅實且適配的基礎設施底座。尤其對於金融大模型來説，不僅需要面對其他通用類、專用類大模型普遍需面對的存、算、網基礎設施需求。還需要考慮到金融行業的一系列特點。華為為金融大模型提供的AI基礎設施，具備四重獨特的價值：
1.自主創新
華為可以實現包括計算、網絡、存儲等基礎設施的全面自主創新，從硬件板卡和整機，到操作系統、模型開發框架等構建基礎設施環境。這對於肩負科技自立自強責任的金融行業來説，具有難以替代的時代價值。
對於金融大模型來説，基礎設施底座並不僅僅在於AI算力，同時還包括網絡與存儲的協同。
為此，華為帶來了算力、存力、運力的全面協同。比如華為打造的算網協同NLSB負載均衡方案，相比傳統方案，可以實現整網有效吞吐從50%提升到95%。
3.推理場景深度優化
很多大模型解決方案偏重訓練，輕視推理，但在實際應用中，推理場景的能力決定着大模型的應用效果。華為的技術能力，可以根據不同業務場景的服務需求來合理安排推理資源的調度機制與響應速度，在保障不同業務的併發峯值得到滿足的同時最大限度利用資源，避免浪費，達到算力和成本效益的平衡。
4.安全防範與風險管控
華為強調數據保護、抗攻擊以及倫理對齊能力，助力銀行建立全面的安全體系，確保大模型的決策過程和輸出結果符合倫理標準，保障數據、技術和業務的安全。
面向真實金融業務場景，關注金融行業切實需求。以此為出發點，華為已經為金融大模型築牢了堅實可信的基礎設施底座。
根深：以整體藍圖引領金融智能化發展
如果説，基礎設施是金融大模型的枝幹，那麼整體性的建設藍圖則是金融大模型的根脈。在華為看來，金融大模型建設是一個複雜的系統化工程。基於這一理念與實踐，華為金融大模型的整體方案架構，包括底座層、平台層、模型層和場景層，重塑決策與交互，幫助金融客户構建無所不及的金融智能。
在談及華為在金融大模型進展，以及對金融大模型應用的看法時，曹衝提出了對未來金融大模型發展的三點判斷。
1.場景的應用，模型能力是第一性，華為不斷提升大模型的智力水平。在2024年6月的華為開發者大會上，華為發佈了盤古大模型5.0，在全系列、多模態、強思維等三個方面全新升級。包括雲上 2300 億的稠密模型和 2.6 萬億的 MOE 大模型，能夠幫助企業更好處理複雜場景以及跨領域多任務場景。
2.金融行業的應用需要打造“多樣智能”模型能力。華為盤古大模型包括大語言模型（NLP）、視覺大模型（CV）、預測大模型（Prediction）、多模態大模型和科學計算大模型。我們將盤古大模型中的預測大模型應用於財務智能預警場景，提供企業財務異常識別和手段分析，準確率從65%提升到90%以上，並升級應用於銀行資產負債調度，智能輔助日間上千億資金頭寸的運營決策。
目前，華為已經對金融大模型有了整體性方案架構，也明確了未來金融大模型發展的核心方向。這是金融大模型的根，是金融智能化枝繁葉茂，開花繽紛的基礎。
根深才能花盛，厚積方可薄發
讓金融大模型這朵花，有枝有根，蓬勃生長，絕不是朝夕之功。華為在金融大模型領域的探索，正在不斷深化。在今年6月5日的HiFS金融前沿論壇2024期間，華為面向全球客户與夥伴，分享了金融大模型領域的投入與成果。
華為推動金融大模型相關能力、服務與底座建設趨向成熟，由量變引發質變。厚積薄發，成就客户，以待花開，就是華為築基金融大模型的邏輯內核。
