蚂蚁数科王磊：垂直大模型训练成本呈百倍级下降，金融AI落地需构建“可信智能体”三大基石 | Alpha峰会

华尔街见闻2025-12-23

12月20日，在华尔街见闻和中欧国际工商学院联合主办的“Alpha峰会”上，蚂蚁数科AI原生事业部总经理王磊发表题为《探索金融AI深水区--大模型垂直落地的实践与启示》的演讲。他表示，随着DeepSeek、Qwen等开源基础模型的出现，行业大模型落地不再依赖昂贵的预训练，而是转向“后训练”模式。这一转变使得金融垂类模型的迭代周期从数月缩短至两周，算力需求从“万卡”降至“百卡”，训练成本实现百倍级...

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AI 的关键节点，而这个节点的源头可以追溯到十年前。\n一、AI 发展的十年历程与变革\n回顾过去十几年，这是 AI 浪潮蓬勃发展的十年，大家也能切身感知到 AI 给生活带来的显著变化。这张图将蚂蚁集团在 AI 领域的探索与主要产品紧密连接，展示了技术发展的脉络。\n我们可以用技术语言来标记这个起点：2012 年，当时，大家可能不熟悉 AlexNet 这家公司，但或许听说过“卷积神经网络”。在那年美国的 ImageNet 大赛中，AlexNet 凭借卷积神经网络大幅提升了图像识别的准确度、速度和效率，以大幅领先第二名的优势取得了优异成绩。自此，行业内诞生了如旷视科技、海康威视等大量以识别为核心技术的公司。如今道路上广泛使用的摄像头进行车牌和人脸识别的高效运作，皆源于此起点。\n同样在 2012 年，支付宝推出了革命性的移动支付技术——二维码支付。其识别效率的提升并真正走进千家万户，归功于 AI 技术。2016 年，AlphaGo 战胜韩国围棋世界冠军李世石，打破了人类对围棋这一“掌上明珠”不可被战胜的认知，证明了强化学习构建的决策模型在复杂决策领域已能超越人类。\n此后，我们将决策模型广泛应用于生活。例如余额宝、花呗、借呗、网商贷等产品，其背后的服务主体并非人力，而是人工智能。普惠金融建立在 AI 基础之上，通过模型我们要么能快速识别授信额度与放款时长，识别真正的需求者与潜在的欺诈风险。\n决策模型的出现，让大众享受到了 AI 的价值。如果说彼时还是“小模型”时代，那么 2022 年 OpenAI 发布的 ChatGPT 则开启了“大模型”时代，参数量从万级跃升至万亿级。大模型（常被称为 AIGC 生成模型）的核心价值在于自然语言理解的革命性突破。从文本理解到多模态（图片、音频、视频）的识别与生成，其本质变革在于极大地降低了人机交互的门槛。\n纵观计算机产业过去三十年，每一次人机交互效率的提升与门槛的降低，都会引发影响未来五至二十年的产业革命。从微软到 iPhone 再到如今的大模型，这一进程不可逆转且奔涌向前。\n二、蚂蚁集团的 AI 产业布局与智能体元年\n在此过程中，阿里巴巴与蚂蚁集团也在适应科技变化，推出了一系列 AI 应用，如医疗领域的“阿福”（原名 AQ）、金融大模型应用“蚂小财”、多模态助手“灵光”以及阿里集团旗下的众多 AI 助手。\n当前 ToC 领域格局已趋于明确。今天我想重点探讨产业化 ToB 领域。蚂蚁数科作为蚂蚁集团旗下致力于产业 AI 赋能的 ToB 科技公司，我们认为今年是 AI Agent（智能体）元年。\n过去几年，大模型构建往往局限于拥有大量数据、算力和人才的大公司，高昂的门槛使其对许多企业而言可望不可及。如果产业应用的前提是必须自研大模型，则无法实现真正的产业化。\n但今年 DeepSeek 等开源模型的出现改变了这一局面。它们不仅提供了优秀的算法，更代表了基础模型向全行业的开放。这使得产业界无需再通过堆砌资源进行预训练，而是找到了一条行之有效的落地路径：在开源基础模型（如 DeepSeek、通义千问、蚂蚁百灵）基础上，叠加产业垂直领域数据进行后训练。这一模式将模型迭代周期从三至六个月缩短至一个月甚至两周，极大降低了垂类应用的门槛，促使行业目光从基础模型转向应用层。\n三、 金融行业大模型落地的痛点与“可信智能体”\n关于大模型是否能带来实际业务价值，我们的答案是肯定的。但在与银行业 CIO 的交流中，我们总结了金融行业落地的六大痛点：算力有限、数据不足且质量不高、模型迭代太快、知识经验沉淀不足、缺乏应用落地方法论以及人才短缺。\n针对这些痛点，蚂蚁数科提出了面向 AI 的战略。在金融这类严肃产业落地 AI，必须关注三点核心特征：严谨性、专业性与遵从性。\n严谨性（对抗幻觉）：大模型无法完全避免幻觉，某种程度上这也是其智力水平的体现（如 DeepSeek R1 的推理能力增强伴随着幻觉率波动）。因此，应用大模型的首要任务是构建一套压制幻觉的体系。\n专业性（对齐专家）：大模型需体现机构自身的意志，避免千篇一律。\n遵从性（合规底线）：在强监管行业，必须确保模型不触碰红线和底线。\n我们将具备上述特征的称为“可信智能体”。在金融领域，其构建依赖三大基石：\n金融大模型：类似经过寒窗苦读的“金融博士”，具备通用与金融专业知识。\n金融知识库：补充高时效性数据及银行私有知识，使其成为熟悉行内情况的“管培生”。\n金融工具集：连接银行内部数字化系统的 API，赋予智能体“手”的能力，使其能执行具体操作。\n四、训练方法论与未来展望\n在构建金融大模型时，我们采用两阶段训练方法，核心在于数据的理解与治理。仅叠加金融数据是不够的，需将通用数据（数学、历史等）与金融数据合理配比，以确保在提升金融能力的同时，不降低通用能力。相较于预训练，这种垂类模型训练成本极低，算力需求下降了两个数量级（仅需百卡级别）。\n同时，模型训练需设定安全围栏，将安全领域知识融入训练，确保智能体知晓业务底线。\n智能体的应用不是一次性的软件交付，而是一个持续培养与迭代的过程（类似从入学到工作的成长）。我们需要从评测入手，通过分析错题（Badcase）来判断是知识缺失、工具不足还是产生幻觉。例如，针对大模型在大数计算上的短板（如概率导致的数值错误），我们限制其直接计算，转而强制调用银行系统 API 以确保准确性。\n最后，我想强调：大模型在产业应用中不仅是技术的重塑，更是业务战略的重塑。我们应突破传统思维框架，思考如何让大模型重塑现有的工作流程。\n谢谢大家。","kind":"highlight","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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