昇腾大模型如何引领金融AI新速度：从可用走向好用，让AI发展有速度

本篇文章的部分核心观点、图表及数据，出自金融信创生态实验室于2024年10月10日发布的报告《昇腾在金融行业的应用与生态白皮书》，如需获得原文，请前往文末下载。

随着人工智能技术的快速发展，金融行业正经历着前所未有的变革。大模型作为AI技术的核心驱动力，正在重塑金融服务的效率与质量。昇腾AI基础软硬件平台凭借其强大的算力支撑和高效的算法优化，在金融领域展现出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。本文将探讨昇腾大模型解决方案如何在金融行业实现从可用到好用的转变，并推动AI发展的速度。

关键词：昇腾大模型、金融行业、AI发展、数字化转型、智能化升级

昇腾大模型：金融智能化的新引擎

在金融行业，数据的海量增长和业务的复杂性对AI算力提出了前所未有的挑战。昇腾AI基础软硬件平台以其强大的算力和高效的算法优化，成为金融智能化的新引擎。昇腾大模型解决方案通过提供高性能的计算能力，使得金融机构能够处理和分析庞大的数据集，从而实现风险管理、客户服务、产品创新等多个维度的智能化升级。

昇腾大模型解决方案的核心优势在于其能够支持千亿级参数的大模型训练和推理，这对于金融行业来说是一个巨大的突破。例如，通过昇腾AI平台，工商银行成功打造了千亿级金融行业大模型，覆盖了11类业务应用场景，实现了智慧网点、智能客服、数据分析及信贷助手等AI应用的快速上线。这一实践不仅提升了金融服务的效率，也为客户提供了更加个性化和精准的服务体验。

昇腾大模型解决方案还通过优化算法和提升算力，使得AI模型的训练和推理更加高效。在招商银行的案例中，通过昇腾AI平台的支持，银行能够快速构建适应大模型技术的自主创新“AI云”，满足千亿级参数模型的训练和推理需求。这种高效的AI云平台不仅支持了银行业务的快速创新，也为银行提供了更加灵活和可扩展的AI服务。

昇腾大模型：推动金融业务创新

昇腾大模型解决方案不仅仅是提升了金融行业的数据处理能力，更重要的是它推动了金融业务的创新。在金融行业，创新往往意味着更高的效率和更好的客户体验。昇腾大模型通过提供更加精准的数据分析和预测能力，帮助金融机构开发新的金融产品和服务，满足市场的新需求。

例如，通过昇腾大模型的支持，金融机构能够实现更加精准的风险评估和信贷审批，这不仅提高了贷款审批的效率，也降低了信贷风险。在交通银行的案例中，通过昇腾AI平台的应用，银行能够构建问答、授信、客服、办公、开发五大助手，这些助手通过大模型技术提升了银行业务的智能化水平，同时也为客户提供了更加便捷和个性化的服务。

昇腾大模型解决方案还通过提供更加丰富的API服务，使得金融机构能够快速接入和使用AI能力，推动了金融业务的创新。例如，北京银行通过昇腾AI平台，成功部署了多款大模型，并开发了AIB人工智能创新平台，该平台面向全行员工开放，提供了包括智能投顾、财报助手、智能客服等在内的19款智能应用，极大地提升了银行业务的智能化水平和客户服务体验。

昇腾大模型：构建开放共赢的AI生态

昇腾大模型解决方案的成功实施，不仅推动了金融行业的智能化升级，也为构建开放共赢的AI生态提供了可能。昇腾AI平台通过开放合作的产业生态，吸引了众多技术和商业伙伴的加入，共同推动金融科技的发展。

昇腾AI平台的开放性体现在多个方面。首先，昇腾AI平台支持多种主流AI框架，如MindSpore、PyTorch等，这使得开发者能够根据自己的需求选择合适的框架进行开发。其次，昇腾AI平台提供了丰富的API服务和工具链，使得金融机构能够快速接入和使用AI能力。最后，昇腾AI平台还通过与合作伙伴共同开发行业解决方案，推动了金融科技的深度创新和广泛应用。

例如，昇腾AI平台与科大讯飞、智谱AI等合作伙伴共同推出了系列行业解决方案，这些解决方案不仅提升了金融机构的智能化水平，也为金融行业带来了更多的创新机会。通过这种开放合作的方式，昇腾AI平台构建了一个充满活力的AI生态，为金融行业的数字化转型提供了强大的支持。