在日前举行的2023金融街论坛全球金融科技大会上，行业专家、资深学者和众多金融机构代表围绕“倡导负责任金融理念 共建数字金融新生态”展开讨论。马上消费副总经理兼CTO蒋宁受邀出席并结合公司可信AI在大模型应用中的实践与探索做了分享。

    蒋宁认为，大模型新技术给行业带来很多期望，但同时也面临着安全、合规、算法和生态四个方面的挑战，在算法、数据和算力这三个层次也带来一些焦虑。

    首先，大模型的挑战来自于安全、合规。“在谈大模型决策之前，首先要保证数据安全。我们要解决数据从哪里来，并有效地组织管理起这些数据。”蒋宁表示。目前数据的使用者、加工者、统筹者、利用者和管理者权益是分离的，既有统筹、又有专业，既有应合、又有整体，才能有效规避大模型的潜在金融风险。

    其次，大模型在鲁棒性决策中存在着巨大挑战，大模型可靠性依然存在巨大风险。蒋宁认为，大模型在交易安全、生命安全等领域，在相当长一段时期里依然面临着巨大挑战，特别是在自动驾驶、医疗卫生等关乎社会安全和生命安全的领域，大模型还不能给出100%的正确建议，应该有效地利用大模型的建议，并对它进行有效管理。

    最后，大模型的挑战还来自于生态建设。良性大模型的构建需要行业各方共同努力，以实现各方共享大模型的技术红利。对此，他表示，“大模型技术还没有形成一个连续学习和强化学习的机制，我们要在联邦学习的基础上，发挥群体智慧，来实现互利共赢。特别是在金融领域，各家金融机构要利用自身数据优势，建立起共研、共创、共享的生态机制”。

    据了解，对于大模型的安全合规建设，马上消费从算法、数据、算力这三个维度做了一些有益尝试和探索。

    在算法层面，基于集中协作系统，马上消费已构建起2000多个机器学习小模型，通过自我连续学习实现在线决策，基于多层防御增强金融模型的鲁棒性。

    在数据层面，马上消费通过高质量且合规的数据，有组织地投入到大模型，目前已累加100PB数据和20多万张数据库表，依托10多万个变量和特征，搭建起2000多个风控模型，形成行业领先的数据生态，实现全息用户级、全景环境级的数据资产。

    在算力层面，马上消费“天镜”大模型在自动化营销、风控等业务环节广泛应用，目前平台拥有智算中心算力200PFlops和1万余台服务器支持，以此来保障平台每秒150万次运算和每月30%的算力增长。