转自：经济参考网 近年来，以大模型为代表的人工智能技术已成为引领新一代产业变革的核心动力。随着人工智能技术被纳入国家发展的顶层设计，其在各行业的应用也将开启新篇章。金融行业作为国内最早应用人工智能的行业之一，正在紧抓当前数智化技术变革机遇，前瞻性布局大模型等领域的自主创新和应用，培育金融行业的新质生产力。 12月5日，由北京金融信息化研究所、北京金融科技产业联盟主办，中电金信、CCF数字金融分会等单位承办的“2025金融科技发展趋势洞见学术交流活动”在北京召开。活动期间，中电金信发布了源启金融大模型及多模态智能鉴伪大模型两款大模型产品。 围绕业务场景需求以应用牵引发力人工智能创新 针对金融行业的人工智能及大模型应用场景进展，中国电子首席科学家、中电金信研究院院长况文川表示，人工智能一直在金融行业有较为深度和普遍的应用，同时，作为经营监管较为审慎的行业，金融机构在新一代人工智能技术的采用上持有积极尝试但谨慎推进的态度，主要集中在具体应用场景的落地尝试上。而随着大模型应用技术的逐渐成熟，应用场景从尝试、改进走向价值化体现，将会迎来从逐步渗透到全面快速发展的新阶段。 如何推动AI发展向深向实、探索更多的应用场景，是业界共同面临的挑战。中电金信凭借多年来持续的研发创新和实践经验，在金融等重点行业形成了数字基础设施、业务咨询、行业应用软件、大数据治理和大规模行业定制服务等全面的数智化产品和解决方案。依托中国电子完整的智算体系，中电金信积极推动人工智能创新发展，2024年启动“源启AI+行动”，以应用为牵引、以场景为驱动、以源启·行业AI平台为支撑，致力于打通AI应用价值的“最后一公里”。 会议期间，中电金信研究院副院长单海军正式发布了中电金信源启金融大模型和多模态智能鉴伪大模型，前者为应用攻坚的矛，后者为防范大模型风险的盾。 源启金融大模型更懂金融的大模型 单海军表示，中电金信在打造源启金融大模型的过程中，十分重视数据工程，从实际应用场景出发精挑细选了约700G以银行场景为主的金融数据，同时构建了大量的金融指令数据，经过指令筛选与进化等操作，保证大模型与银行、保险应用场景对齐，最终符合场景使用需求。为了更贴合银行的业务场景，解决任务评测单一覆盖不全等问题，中电金信还构建了专属的金融能力评测集——Gien-FinData评测数据集。他介绍，中电金信源启金融大模型具备以下特点优势： 领域专精：针对银行、保险、证券场景研制的金融大模型，经过特定金融文本增量训练及数十万金融指令数据调优，提升金融洞察能力，在信贷、监管合规、贸易金融领域更专精； 定向增强：金融的核心需求如摘要、逻辑推理和计算能力，进行了定向增强。通过多路召回、文档高效解析等技术，有效增强大模型知识回答实效性； 便捷部署：多版本满足不同部署需求，适配多款国产算力，支持私有化部署； 高效推理：模型优化，推理引擎加速，有效提升了模型的响应速度。 多模态智能鉴伪大模型 构建行业安全新堡垒 针对近年来AIGC造假激增、严重威胁业务安全的痛点，中电金信推出多模态智能鉴伪大模型产品，助力多行业抵御深度伪造风险。单海军介绍，多模态智能鉴伪大模型创新采用R-MFDN方法，通过对伪造视频的视频帧、音频、讲话文本分别进行特征提取，并运用基于身份的对比学习和跨模态对比学习进行训练，提取出对身份和模态间不一致的敏感特征来鉴别真伪。目前，双模态篡改检出率已达到99.9%以上，单模态篡改检出率达到96%以上。 “源启AI+”行动多举措全力推进数智化发展 围绕中电金信在人工智能领域的实践与思考，中国电子首席科学家、中电金信研究院院长况文川介绍，中电金信“源启AI+”行动重点围绕智算底座、智能应用和数智金信展开。首先，针对金融级数字底座“源启”进行智能化扩展，强化AI开发及服务平台能力，赋能行业规模化生产人工智能能力；其次，结合公司在行业数据方面的应用和积累，构建专业数据集，运用大模型技术，对优势解决方案全面进行智能化升级和改造，如数据治理、商业分析、营销、信贷、风控、贸易金融、供应链、客服、投资理财、安全生产等领域，目前相关成果已在银行、保险、能源、制造、零售多个行业等几十个项目中落地应用；同时，加速软件企业自身研发生产、运营管理、支撑服务和人才供应链的全面智能化升级，提升自身数智化能力，并大力开展人工智能综合型人才培养。 面向未来，中电金信将持续投入大模型技术研发和建设，在算力底座、大数据、大模型、场景应用等多方面同步发力，为金融行业高质量发展注入新动能，与金融行业一起相伴同行，共同打造美好的数智金融新未来。（邹易）