AI正在打開(kāi)新世界。

紅杉資本曾發(fā)表名為《生成式AI：一個(gè)創(chuàng )造性的新世界》的文章，提到生成式AI將涉及數十億的人工勞動(dòng)力，并促使這些人工勞動(dòng)力的效率和創(chuàng )造力至少提高10%，有潛力產(chǎn)生數萬(wàn)億美元的經(jīng)濟價(jià)值。

大模型，被視為AI領(lǐng)域里劃時(shí)代的變革，它將掀起一場(chǎng)席卷全球社會(huì )的技術(shù)浪潮。

通常來(lái)看，判斷AI大模型有三桿價(jià)值標尺——用戶(hù)價(jià)值、商業(yè)價(jià)值、社會(huì )價(jià)值。在這三者之間都有建樹(shù)的大模型，才會(huì )更有競爭力。

畢竟，在市場(chǎng)天平偏向用戶(hù)的當下，大模型不能吸引更多用戶(hù)，無(wú)法穩固立身之本；難以實(shí)現更大商業(yè)化，就無(wú)法做到可持續發(fā)展；不能跟整個(gè)社會(huì )的發(fā)展保持同頻，就會(huì )被時(shí)代拋棄。

關(guān)于這三重價(jià)值，譚建榮、倪光南、孫茂松、楊新民四位院士和100多家金融機構高管，在8月28日舉辦的“數智融合·渝見(jiàn)未來(lái)”金融大模型發(fā)展論壇暨馬上消費大模型發(fā)布會(huì )上，開(kāi)展了高水平交流研討。

值得注意的是，作為論壇主辦方，馬上消費發(fā)布了全國零售金融領(lǐng)域首個(gè)大模型--天鏡大模型，引發(fā)了科技界和全國金融業(yè)的廣泛關(guān)注。那么，它將在用戶(hù)、商業(yè)、社會(huì )三個(gè)維度上創(chuàng )造哪些價(jià)值？

高效的“用戶(hù)價(jià)值”

管理大師德魯克有一句經(jīng)典名言：“企業(yè)的唯一目的就是創(chuàng )造顧客?！?/p>

創(chuàng )造顧客，不是拉新，而是設法滿(mǎn)足用戶(hù)需求、提升用戶(hù)體驗，這主要分為兩方面：

一方面是更好滿(mǎn)足用戶(hù)現有需求；另一方面是滿(mǎn)足用戶(hù)自身還未覺(jué)察到的需求。

數字化時(shí)代，數據對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)就是原料，就像木材之于農業(yè)社會(huì )，石油之于工業(yè)時(shí)代。

馬上消費所在的金融業(yè)，具有數據規模大、類(lèi)型多等特點(diǎn)，是典型的技術(shù)密集型行業(yè)。數據，其實(shí)就是金融用戶(hù)必須用到的能源。

在此次論壇上，馬上消費人工智能研究院院長(cháng)陸全提到金融業(yè)里的三種數據形式：

第一種是結構化數據，它比較像傳統的化石能源，密度和含量特別高，但是資源有限，需要很多人力去加工。

第二種藏在圖表和文稿里，類(lèi)似于新興化石能源。它的信息密度含量沒(méi)有那么高，但是價(jià)值依然很大，需要新型辦法進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

第三種是人工經(jīng)驗，也叫個(gè)體智慧。它更像新能源，雖然無(wú)處不在但也很難聚合利用。

如何高效利用這些數據，既是挑戰也是機會(huì )。

首先來(lái)說(shuō)結構化數據，它非常依賴(lài)數據分析師。即使你有著(zhù)龐大的、可利用的數據，如果缺少優(yōu)秀的數據分析師，那么可利用的價(jià)值空間也是非常有限的。

然而，不是每個(gè)人都能成為數據分析師。面對這個(gè)用戶(hù)痛點(diǎn)，天鏡大模型給出了自己的解決方案。

用戶(hù)輸入問(wèn)題，天鏡大模型就會(huì )生成一段結構化的查詢(xún)語(yǔ)言。很多用戶(hù)也許并不專(zhuān)業(yè)，看不明白生成的語(yǔ)言，天鏡大模型會(huì )進(jìn)行對應的解釋?zhuān)⑶覉绦薪Y果也會(huì )有注釋。

這樣一來(lái)，哪怕你不具備結構化查詢(xún)語(yǔ)言的能力，或者數據分析和洞察的能力相對薄弱，只要你能夠問(wèn)出問(wèn)題，天鏡大模型就能給出你能看懂的答案，大幅提升你的數據分析的能力。

除了結構化數據，金融業(yè)的很多數據是通過(guò)圖表和文本來(lái)展示。過(guò)去，這些數據并沒(méi)有得到很好的提取和利用，迸發(fā)的價(jià)值也沒(méi)有實(shí)現最大化。

天鏡大模型能夠高效提取圖表、文檔中的數據，進(jìn)而生成用戶(hù)想要了解的答案，并且標明原始圖表和文檔的出處。

這個(gè)步驟非常重要，比如解決呆賬問(wèn)題的時(shí)候，如果有可信度更高的原始鏈接或者出處，能夠更好地解決問(wèn)題。

形象地說(shuō)，天鏡大模型相當于為用戶(hù)打造了一個(gè)能干、貼心的秘書(shū)，幫忙做文檔、圖表數據的深度挖掘和解讀，進(jìn)而喚醒“沉睡知識”。

可以說(shuō)在數字化時(shí)代，金融業(yè)與AI大模型訓練所需要的底層數據基礎要求十分契合。通過(guò)大模型，提高用戶(hù)的數據分析能力，解放大量重復勞動(dòng)，進(jìn)而提高行業(yè)生產(chǎn)力已成既定浪潮。

天鏡大模型，同樣處在這種浪潮之中，并且成為排在前面的弄潮兒。

長(cháng)期主義的“商業(yè)價(jià)值”

AI+金融，未來(lái)將形成一個(gè)龐大市場(chǎng)。

艾瑞咨詢(xún)測算，到2026年“AI+金融”核心市場(chǎng)規模達到666億元， CAGR為17.6%，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規模1562億元。AI大模型，將在這塊龐大市場(chǎng)里挖掘巨大增量。

不過(guò)，這注定是一場(chǎng)長(cháng)跑。不能實(shí)現長(cháng)期主義的AI大模型，稱(chēng)不上合格的產(chǎn)品。這種長(cháng)期性背后，考驗的是產(chǎn)品和企業(yè)的商業(yè)化能力。

那么，要如何產(chǎn)生更強勁的商業(yè)化能力？

商業(yè)的本質(zhì)，實(shí)際上是交換。做企業(yè)或者產(chǎn)品，需要的是利他思維，讓別人獲利自己也會(huì )受益。企業(yè)家稻盛和夫先生就曾說(shuō)：利他！凡是事事為他人著(zhù)想，換位思考，事情總會(huì )出奇的順利。

對于天鏡大模型來(lái)說(shuō)，其在利他思維下的戰略，為企業(yè)創(chuàng )造價(jià)值的同時(shí)，也提升了自己的商業(yè)化能力。

國際數據公司（IDC）發(fā)布最新的《PeerScape: AI數字人最佳實(shí)踐案例與探索》報告指出，AI數字人在金融、電信、傳媒等行業(yè)已經(jīng)初步落地，當前的典型場(chǎng)景在智能客服、虛擬主播等等。

AI數字人，已經(jīng)被當做擁有巨大商業(yè)價(jià)值的AI應用，也已經(jīng)成為數字化企業(yè)的必修課。不過(guò)，眼下打造數字人還是存在不少痛點(diǎn)：

第一、數字人在說(shuō)話(huà)時(shí)，動(dòng)作或者表情不夠自然，而且對話(huà)內容不夠走心。

第二、數字人的語(yǔ)音還是千篇一律，一聽(tīng)就是機器人，沒(méi)有做到個(gè)性化。

第三、要生成優(yōu)質(zhì)的數字人形象，成本比較高。

這些關(guān)鍵痛點(diǎn)，其實(shí)涉及到前面提到的人工經(jīng)驗，也就是被稱(chēng)為“新能源”的金融數據。這些數據存在于每個(gè)員工的工作經(jīng)驗中，時(shí)時(shí)刻刻都在產(chǎn)生，但是過(guò)去沒(méi)有比較好的“提煉技術(shù)”來(lái)總結和分享，進(jìn)而讓個(gè)體智慧形成群體智慧。

對于這個(gè)難題，AI大模型有著(zhù)不錯的解決效果。

天鏡大模型能把真實(shí)員工全天的工作軌跡記錄下來(lái)，然后去分析哪個(gè)員工效率高、為什么做得比較好，哪些員工做得不好，原因是什么，然后把這些關(guān)鍵點(diǎn)傳遞給數字人，從而讓數字人學(xué)會(huì )更好地跟外界對話(huà)。

比如在智能客服場(chǎng)景上，擁有天鏡大模型加持的數字人，會(huì )在正確的場(chǎng)合做出合適的用戶(hù)解答。

另外，天鏡大模型還能以非常低的成本復制某些真實(shí)員工聲音和表情，甚至利用AI心理學(xué)來(lái)打造更具溫度的數字人。這樣用戶(hù)跟數字人溝通和互動(dòng)時(shí)，更能感覺(jué)到個(gè)性化和真實(shí)感。

解決了這些數字人痛點(diǎn)，天鏡大模型其實(shí)讓部分企業(yè)一方面實(shí)現了降本增效，另一方面更懂自己的用戶(hù)了。前者是肉眼可見(jiàn)的商業(yè)價(jià)值，后者則能帶來(lái)隱性的、更為長(cháng)久的商業(yè)增值。

現在已經(jīng)有不少金融機構，在新興技術(shù)上進(jìn)行投資。根據艾瑞咨詢(xún)的數據，2022年以銀行、保險、證券為主的金融機構，在技術(shù)資金投入預計超過(guò)4000億元。因為這些技術(shù)，能夠為金融機構帶來(lái)不菲的價(jià)值。

反過(guò)來(lái)，天鏡大模型通過(guò)自己的技術(shù)，為這些機構服務(wù)的同時(shí)也能受益，形成可持續發(fā)展能力。

這就是“利己則生、利他則久”的商業(yè)哲學(xué)。

普惠的“社會(huì )價(jià)值”

企業(yè)對社會(huì )的價(jià)值，決定了企業(yè)的成敗。

因為企業(yè)是社會(huì )的器官，任何企業(yè)得以生存，都是因為它滿(mǎn)足了社會(huì )某一方面的需要，實(shí)現了某種特殊的社會(huì )目的，創(chuàng )造出更大的社會(huì )價(jià)值。

可以發(fā)現，天鏡大模型的“社會(huì )底色”非常鮮明，比如，它讓數字人變得有情感、有溫度，并且幫助新市民群體進(jìn)行智能簡(jiǎn)歷生成及投遞。

要知道，新市民人口數量在3億人左右，來(lái)自各行各業(yè)且大多數工作不穩定。能夠幫助如此龐大規模的人群找工作，無(wú)疑創(chuàng )造著(zhù)巨大社會(huì )價(jià)值。

前不久，IDC發(fā)布的首份AI大模型評估報告出爐，評估維度除了常見(jiàn)的“產(chǎn)品”、“服務(wù)”之外，還將“行業(yè)覆蓋”這一點(diǎn)作為關(guān)鍵的評估維度，天鏡大模型在這一維度上無(wú)疑是合格的。

另外，天鏡大模型還在眾多公益場(chǎng)景上發(fā)力，逐漸打通從“普”到“惠”的道路，顯現出“技術(shù)向善”的溫度。

“競爭戰略之父”邁克爾.波特提出的“差異化競爭戰略”強調，企業(yè)在競爭中要讓產(chǎn)品或服務(wù)形成差異化，才有可能產(chǎn)生更強的競爭力。此次論壇上，孫茂松院士詳細分析了天鏡大模型與通用大模型的本質(zhì)差異：

通用大模型對數字不敏感,對于結構化信息識別力不強，準確性有待提升，容易出錯，這是弱點(diǎn)；而以天鏡大模型為代表的金融大模型，數據必須更準確。

這對于研發(fā)挑戰性很大，但這種數據更準確的大模型對行業(yè)發(fā)展的推動(dòng)力會(huì )更強。

更進(jìn)一步看，天鏡大模型的差異化特征和多重價(jià)值，來(lái)自馬上消費深厚的科技積淀和研發(fā)實(shí)力。

過(guò)去8年，馬上消費對金融行業(yè)有了系統的認知，對技術(shù)擁有更底層的思考，并且形成“三縱三橫”的大模型發(fā)展技術(shù)布局——“三橫”即持續學(xué)習、模型合規、組合式AI系統，“三縱”即數據決策智能、多模態(tài)大模型、實(shí)時(shí)人機決策。

整個(gè)技術(shù)布局，能在穩定、安全可控的前提下，通過(guò)多模型組合應用，確保模型越用越聰明，更高效、更智能地解決問(wèn)題，同時(shí)實(shí)現內容系統化、知識網(wǎng)絡(luò )化、信息關(guān)系化的人機決策。

眼下，天鏡大模型已經(jīng)具備安全可控、個(gè)性化決策和體驗、持續學(xué)習的特點(diǎn)。圍繞業(yè)務(wù)流，天鏡大模型還將進(jìn)行金融服務(wù)流程的全優(yōu)化，在更大范圍內服務(wù)于各行各業(yè)。

這一方面顯現出天鏡大模型的社會(huì )價(jià)值，另一方面也表明馬上消費引領(lǐng)金融高質(zhì)量發(fā)展，推動(dòng)社會(huì )進(jìn)步的觀(guān)念。

利潤不是企業(yè)活動(dòng)的目的，而是企業(yè)在社會(huì )中經(jīng)營(yíng)的結果和檢驗指標。企業(yè)的本質(zhì)，實(shí)際上是為社會(huì )解決問(wèn)題，一個(gè)社會(huì )問(wèn)題就是一個(gè)商業(yè)機會(huì )。

跟馬上消費一樣，為社會(huì )解決問(wèn)題、創(chuàng )造社會(huì )價(jià)值的企業(yè)，自然也會(huì )獲得時(shí)代的饋贈。