两会聚焦｜新质生产力如何为金融业上“新”？

《投资者网》乔丹

今年两会期间，一个新词汇“新质生产力”引起了广泛的关注和热议，加快发展新质生产力被列为2024年的首项政府工作任务。

全国政协委员、中国科学院院士李景虹在接受媒体采访时指出，在全球化和信息化快速发展的新时代，生产力的本质和发展动力正在发生深刻的变化。传统的生产力增长模式和结构正在逐渐被新兴、高效的技术和管理模式所取代。深入探究新质生产力的内涵和发展规律，对于推动生产力的持续健康发展具有重要意义。

那么，什么样的生产力算新质生产力？我们又该如何理解它？近年来，新质生产力已在金融行业中得到了率先应用和发展。金融行业作为现代经济的核心，对新质生产力的需求和应用尤为迫切，新质生产力是如何在金融行业发挥作用的？

何为“新质生产力”？

新质生产力，从字面上看，是不同于传统生产力的新型形态。它主要以科技创新为主，旨在突破传统的增长模式，符合高质量发展的要求。

上海社科院经济研究所所长沈开艳指出，业界对新质生产力已形成共识，即以科技创新为抓手，改变传统经济增长方式，“用高端化、数字智能化、绿色化方式提高生产力，让生产方式在数字时代更有内涵”。

中国电子信息产业发展研究院院长张立也强调了科技创新在新质生产力发展中的核心地位。他认为，发展新质生产力，关键是科技创新。要着力构建创新安全的技术生态体系、完善开放的产业科技创新体系，促进原创性、颠覆性创新成果竞相涌现。

目前，新质生产力正顺应产业结构转型升级的趋势，展现出对高质量发展的强大推动力和支撑力。新型技术的兴起，如互联网、大数据、云计算、区块链等，推动了人类生产生活向信息化、智能化、智慧化方向发展。

中国科学院科技战略咨询研究院院长潘教峰表示，发展新质生产力是布局未来、创造未来、竞争未来的重要举措，对于推动产业结构转型升级、增强国际竞争力具有重要意义。

金融业如何上“新”？

产业是生产力变革的具象展现，企业则是这一变革进程中的关键角色。提升新质生产力，为产业注入活力，对企业来说，无疑是一项艰巨的挑战，它考验着企业的韧性与创新能力。

全国政协委员、贵州省大数据发展管理局局长景亚萍认为，传统产业要深度转型升级，必须要用大数据和人工智能。她建议发挥东部人才和产业优势，发挥西部资源优势和数据算力优势，确保数据安全，加大场景开放力度，让各地根据自身优势开放人工智能应用场景，为千行百业注入新动能，“抢抓人工智能风口机遇，加快发展新质生产力”。

在全球数字化浪潮的推动下，人工智能的地位愈发重要。其中，颠覆性的技术如大模型，以其强大的数据处理能力、高效的智能决策能力以及跨领域的应用潜力，正深度参与新质生产力的创造过程。尤其在金融行业，大模型的讨论热烈异常，各家银行纷纷聚焦于此，将其视为推动行业变革的“新质生产力”。

以度小满的“轩辕”大模型为例，它已在金融行业的多个业务场景中初露锋芒。在营销、客服、风控、办公、研发等方面，它都展现出了显著的应用成效。服务效率提升了25%，风控方面的增信补件效率也提升了37%。在办公领域，其意图识别准确率高达97%，用户满足率更是从20%大幅提升至86%。而在研发方面，采纳率高达42%，研发效率也提升了20%。

相较于通用大模型，金融行业对垂直行业大模型的需求更为迫切。由于金融行业的安全及隐私保护要求，数据大多存储在本地，这使得通用大模型在金融领域的训练数据相对匮乏。此外，金融行业在风控、精度等方面的高标准，也对大模型的性能提出了更高的要求。而“轩辕”大模型则满足了金融行业对于垂直行业大模型的需求。

在金融场景中的任务评测中，“轩辕”大模型展现出了强大的实力，超越了大部分市场上的主流开源大模型，胜率高达63.33%。在通用能力评测中，“轩辕”也有不俗的表现，有10.2%的任务表现超越ChatGPT 3.5，61.22%的任务表现与之持平，涉及数学计算、场景写作、逻辑推理、文本摘要等多个主要维度。

另据最新消息，3月11日，度小满宣布“轩辕”系列金融大模型新增开源12款，涵盖6B、13B、70B三种参数，展现了强大的性能，实测表现优于自身2至5倍参数量的模型。这些模型包括基座、对话、int4和int8量化模型，已全面开源，开发者可在多个开源社区自由下载。70B及以上模型适用于深度分析与复杂指令执行，而6B、13B模型则更适用于对速度有高要求的小规模场景。特别值得一提的是，“轩辕”6B-4-bit量化Chat模型，其低推理部署成本进一步降低了大模型的应用门槛。

目前，“轩辕”大模型已向所有金融机构开放，包括模型权重和训练语料，已有众多金融机构申请试用。“轩辕”大模型的开放与共享，不仅推动了金融行业的创新与发展，更展现了整个金融行业在数字化浪潮中的深度参与。从这一案例中，可以看到金融行业正在以前所未有的速度和规模进行着变革与升级，而人工智能和大模型技术则是这场变革的重要驱动力。

展望未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能和大模型将在金融行业中发挥更加重要的作用。它们将助力金融机构提升服务效率、优化风控能力、创新业务模式，为整个金融行业注入新的活力与动能。（思维财经出品）■