□记者 苏洁

“大模型带来智能涌现，这是我们开发AI原生应用的基础。”10月17日，百度董事长李彦宏在百度世界2023上表示。当天，李彦宏发布文心大模型4.0版本，并带来新搜索、新地图等十余款AI原生应用。

“大量AI原生应用将不断涌现，数字技术与实体经济将深度融合……大模型正成为新型工业化的重要推动力。”李彦宏说，“我们即将进入一个AI原生的时代。”

不得不说，技术的发展热潮具有一定的“阶段性”特点，在某个节点，某个技术可能成为市场谈论的焦点，然后趋于平静。但在某个阶段，该技术又可能成为人们关注的重点，从而再次迎来发展热潮。

以大模型为例，在经历了上半年的热潮后，当下行业对于大模型的“崇拜”逐渐趋于理性。在金融领域，因为大模型适用度较高，在一轮市场竞争后，一些金融机构通过看标杆，将验证过的场景拿来试用。从今年半年报金融机构披露的信息来看，不少机构都已提出正在探索大模型的应用。从42家上市银行上半年业绩指标科技投入角度来看，有6家银行披露了科技及科技人员投入情况，9家明确表明大模型探索战略。

虽然大模型是未来趋势，但有些金融机构并不会盲目跟随。“大模型还没到成熟落地的阶段，我们不会盲目跟进，但我们也不会掉队。”行业人士在谈到大模型对于金融行业的影响时这样说。

当然，不同金融机构对于大模型的态度也有所不同。大型金融机构凭借数据和资源优势，可自建企业大模型，同时还可根据自身情况建立适合自身业务类型的专有大模型；而中小金融机构技术和数据积累相对薄弱，多数会和互联网企业合作，按需定制适合自身的发展方案。

大模型的发展不是一蹴而就的，仅凭热情无法一一实现，需要政策、制度、技术等多方面的配套设施，从而推动大模型在金融行业的深度应用。

目前大模型的应用，已经开始对金融行业的人员结构带来一些变革。比如，有些金融公司已经裁掉了一些大数据分析师，而在几年前，这还是一个炙手可热的职业。“会用大模型的开发人员，肯定会比不会用的人更容易在这个环境中留存下来。”行业人士指出。

大模型相关政策在一定程度上推动了大模型的发展和落地。比如，近日，人民银行、工信部等六部门联合发文，提出加快算力在金融领域的创新应用。8月31日，七部委联合公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，首批大模型产品将陆续通过备案，可正式面向公众提供服务。

大模型是科技公司的必争之地，有观点认为，做不做大模型将决定一家金融科技公司未来5-10年的技术发展水平。但训练大模型的门槛也非常高，大模型时代需警惕中小金融机构“技术掉队”。

对于金融行业来说，出于对安全和风险，以及人才、技术等方面的综合考量，大模型的商业模式与格局的前瞻性思考是有必要的。下一步，金融大模型不会过早向C端释放其能力，而是在内部业务的应用试错中迭代。