昇腾在金融行业的应用与生态白皮书

昇腾在金融的应用与生态白皮书1昇腾在金融的应用与生态白皮书01序言 1在这个日新月异的数字时代，金融科技正以前所未有的速度重塑着金融行业的面貌，驱动着全球经济体系的深刻变革。作为信息技术与金融业务深度融合的产物，金融科技不仅提升了金融服务的效率与便捷性，更在风险管理、产品创新、客户服务等多个维度展现了其巨大的潜力和价值。在此背景下，《昇腾在金融行业的应用与生态白皮书》的发布，无疑为我们提供了一扇窥见未来金融科技发展方向的重要窗口。党中央、国务院高度重视人工智能技术发展，近年来发布多项政策文件，为人工智能发展指明方向。2024 年政府工作报告中进一步提出要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能 +”行动，推动人工智能技术与各行各业的深度融合。中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022—2025 年）》从战略全局加强顶层设计和统筹规划，提出抓住全球人工智能发展新机遇，以人为本全面推进智能技术在金融领域深化应用，着力打造场景感知、人机协同、跨界融合的智慧金融新业态，实现金融服务全生命周期智能化。当前，人工智能已成为金融科技发展的核心驱动力。华为自主研发的昇腾 AI 基础软硬件平台凭借强大的算力支撑、高效的算法优化以及丰富的应用场景，已经在多个领域取得了显著成果。在金融领域，昇腾凭借其卓越的性能表现和灵活的部署方式，为金融机构提供了强大的 AI 计算能力，助力其加速数字化转型步伐。通过不断优化升级，昇腾正在逐步构建起一个开放、协同、共赢的 AI 生态体系，为金融科技的持续发展注入新的活力。白皮书共分为五章，第一章从政策趋势、技术发展和需求分析三方面阐述了金融行业 AI 投入的利好因素，探讨了智能时代下金融行业面临的机遇与挑战，并展望了金融行业智能化转型的必然趋势及当前发展状态，明确了金融机构在智能化转型中的核心诉求；第二章介绍了昇腾如何赋能金融行业智能化转型，通过阐述昇腾大模型训练及推理解决方案与产业发展现状，展现了其在计算能力、算法优化、生态构建等方面的卓越能力；第三章介绍了金融数字化助手解决方案以及大模型及应用伙伴的联合解决方案，从客服助手、开发助手等通用场景到信贷助手等核心场景都有实际落地；第四章介绍了昇腾在金融行业的成功实践，助力客户高效利用昇腾 AI 基础软硬件平台进行金融应用的开发与创新；最后，第五章对昇腾在金融行业的应用进行了全面总结，并对未来发展趋势进行了展望，强调了昇腾将持续推动金融科技创新，助力金融行业实现更加智能化、高效化、安全化的发展目标。可以看到，昇腾 AI 技术已经成为金融行业智能化转型的重要推动力。展望未来，随着 5G、物联网、区块链等新技术的融合应用，昇腾将在金融行业发挥更大的作用。我们期待昇腾能够继续推动金融行业的 AI 创新，为金融机构提供更加安全、高效、智能的服务，为构建更加安全、高效、智能的金融服务体系贡献力量。在此，我衷心希望白皮书的发布能够引起业界同仁的广泛关注与深入探讨。让我们携手并进，迎接金融行业的智能化新时代，为推动我国乃至全球金融行业的繁荣发展贡献智慧与力量。柴洪峰复旦大学金融科技研究院院长昇腾在金融的应用与生态白皮书02序言 22023 年中央金融工作会议提出加快建设金融强国的目标，要着力打造现代金融机构和市场体系，疏通资金进入实体经济的渠道，让金融为经济社会发展提供高质量服务。目前，我国数字经济核心产业增加值超过 12 万亿，与实体经济的融合不断深入，在经历了信息互联网时代、消费互联网时代后，已经迈入产业智能化时代。产业数字化转型持续向纵深加速发展，正在成为经济发展的主引擎，为金融的创新发展构筑了广阔舞台。数字金融作为数字经济高质量发展的重要动能，承担着助力变革、深化服务、支持数字经济与实体经济融合发展的使命任务，数字技术的快速演进则为数字经济持续注入充沛动力。2023 年，随着 ChatGPT 所引发的 AI 技术变革持续发展，大模型对复杂文本和图像的融合处理及分析能力不断增强，其“对话”和“创造”能力更能将金融工作者从大量的简单、重复工作中解放出来，“AI+”正在银行、保险、证券等垂直行业相继落地。随着生成式 AI 为代表的技术进步，必将带来金融科技新一轮的技术革命，推动金融数字化转型走向智能化新阶段。 应用大模型的能力，将成为金融机构的关键生产力Transformer 的成熟应用，让我们迎来了大模型时代，也让应用发生巨大变化。业界目前有基本共识：大模型助力 AI 生产力无处不在，对各行各业都会产生巨大的影响。未来人人都可以有AI助手，帮助我们生成报告、生成内容、给出各种行动建议，将大幅提升每一个人创造力、生产效率和决策准确度；AI 快速训练成为可能，从传统模型的月级训练到大模型业务场景的天级落地；大模型全流程应用，可以打通金融的前中后台，对业务进行全面的重塑。长期来看，大模型降低了技术应用门槛，即使不懂编码，只要懂业务逻辑、流程分解，也有可能做出好的产品。金融机构应用大模型的能力将成为关键生产力，其中知识与专业、高质量的数据集、安全合规、算力等几个方面的能力至关重要。 助力金融机构拥抱大模型，昇腾构筑高效和可靠的算力底座从 GPT-3.5 的推出到现在不到两年的时间里，我们看到大模型在行业的发展非常迅猛，第一波规模化场景应用已经落地。在国内，我们看到头部的金融机构也已经在大模型的应用上有了很多落地的场景，特别是数字化转型走得比较快、数据治理做得比较好的银行，已经在场景应用上占据了先机。随着 AIGC 的出现，金融机构正在加速从数字化走向智能化。智能化的应用能力体系构建至关重要，是个系统化工程，包含场景层、模型层与底座层。首先，在场景层，我们联合客户和伙伴，深入到金融的生产场景，打造 AI 场景助手，让 AI 融入业务流程，提高效率和质量。已呈现出三个变化：从场景试点走向规模应用，从流量场景走向价值场景探索，从对内增效走向对客服务，加速智力涌现走向价值涌现。比如大模型信贷助手，可以帮助银行员工快速完成小微贷的风险评估、信贷审批、合规检查等工作，信贷审批时间大幅缩短。其次，在模型层，我们助力金融机构基于沉淀的数据淬炼出最懂金融行业的大模型。它不仅有强大的基础模型能力，还能够根据不同的金融领域，如银行、保险、证券等，定制化训练和优化，提供更精准和专业的智能服务。最后，在底座层，我们整合华为公司 ICT 产品的组合优势，构建了“算 - 网 - 存 - 云”协同的大模型智能底座方案，构筑金融端到端协同的 AI 集群系统，从高性能集群训练、高可靠模型保护、高效率绿色节能三个方面，为大模型提供澎湃算力。提供分布式集群计算能力和大模型训推加速能力，支持大模型高效训练，助力不同需求类型的客户构筑 AI 大模型训练及推理解决方案，实现算力资源统一调度、高效训练与高性能推理，支持金融行业推理应用广泛落地，助力金融机构业务智能化和业务创新。 昇腾 AI 携手伙伴和客户，共筑金融新智生产力昇腾 AI 经过 5 年快速发展，已经成为中国 AI 算力第二平面的坚实基础。我们筑牢 AI 算力底座，加速金融科技创新，助力金融行业转型，从 AI 助力的规模提高到 AI 智能体的创新，充分发掘客户个性化需求与潜在价值。我们积极发展领先的行业解决方案