阿里云智能集團公共云事業(yè)部副總裁、新金融行業(yè)總經(jīng)理張翅

　　記者：張總，您好。1300天的孕育，700天全面升級，新版本的“通義點金”具備新的服務(wù)能力。能否請您具體介紹此次垂直模型全新升級背后的核心技術(shù)突破是什么，相較之前模型的明顯差異和創(chuàng)新點是什么？此輪模型在研發(fā)和投產(chǎn)上的初衷為何？

　　張翅：“通義點金”平臺是構(gòu)建模型從合成-訓練-評測-迭代到應(yīng)用全流程生產(chǎn)閉環(huán)的一站式金融行業(yè)垂直模型工場。新的“通義點金”致力于構(gòu)建“專家級智能體”，讓AI從“通用能力”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皹I(yè)務(wù)價值”，新的垂直類模型不能只做輔助，要讓人工智能學習人的經(jīng)驗，再去解決人的問題，我們希望金融行業(yè)的模型能力能夠更往前進一步，讓“新的模力、新的點金”充分實現(xiàn)技術(shù)和行業(yè)融合發(fā)展，并在此目標下不斷的優(yōu)化超越。

　　核心突破方面：“通義點金”典型的構(gòu)成就是“一個平臺、一個智能體”，其中最關(guān)鍵的是我們的飛輪平臺，模型與業(yè)務(wù)雙向持續(xù)螺旋上升的雙飛輪具備可觀測、可評測、可迭代的核心能力，這是很多簡單智能體平臺所不具備的。它們或許能優(yōu)化簡單流程，但缺乏與復(fù)雜業(yè)務(wù)動態(tài)互動的能力。舉個例子，訓練金融模型，好比測試汽車的自動駕駛系統(tǒng)，不能只靠靜態(tài)數(shù)據(jù)，而必須讓它在一個高度仿真的環(huán)境中不斷“上路”測試，根據(jù)真實反饋來篩選最優(yōu)模型。那種僅能按預(yù)設(shè)任務(wù)生成固定內(nèi)容（比如一種構(gòu)圖生成多種圖片）的模型，并不適用于瞬息萬變的金融業(yè)。

　　金融市場環(huán)境、價格波動、監(jiān)管政策都在持續(xù)變化?！巴x點金”的升級，正是為了應(yīng)對這種豐富多變的業(yè)務(wù)需求。我們專注于業(yè)務(wù)目標的規(guī)劃、任務(wù)的理解以及全過程的評測與洞察。我們將金融工具歸納為十類，用模型能力去精準打擊不同的業(yè)務(wù)目標，真正解決金融業(yè)務(wù)的細分問題。

　　另外，金融業(yè)對模型能力的要求較高，輸入的材料涉及圖片、數(shù)據(jù)、表格等，甚至可能存在交叉或沖突，傳統(tǒng)上需要大量人工審核——這正是金融嚴謹性的體現(xiàn)。這就要求模型交付時必須透明、可解釋。比如處理保險理賠，模型不僅要給出結(jié)論，還必須能清晰地解釋判斷依據(jù)：是年齡因素還是過往病史？不同的原因會導致完全不同的保險決策。所以，我們致力于讓“通義點金”平臺具備強大的可解釋與可表達能力，這也是我們持續(xù)投入和試驗的重點。

　　總的來說，我們的初衷非常明確：不再是像大模型應(yīng)用初期那樣，只做會議紀要等簡單輔助工作；而是深入核心業(yè)務(wù)場景，精準識別并解決實際問題，用“全棧金融AI”的優(yōu)秀能力，真正去為金融業(yè)提質(zhì)增效貢獻價值。

　　記者：當前大模型品類繁多，在金融業(yè)的應(yīng)用也已十分廣泛。請問張總，阿里云大模型的核心競爭力具體體現(xiàn)在哪些方面？

　　張翅：阿里云的核心競爭力，源于我們?nèi)珬Ｊ降腁I能力、深厚的行業(yè)積淀以及堅定的開源開放戰(zhàn)略。

　　我們的模型從傳統(tǒng)的Dense模型到MoE，從語言模型到多模態(tài)，再到垂直領(lǐng)域模型都實現(xiàn)了多項技術(shù)突破。在金融領(lǐng)域，阿里云參與了云原生、數(shù)字化到智能化的全過程，從早期的數(shù)據(jù)中臺到如今的智能平臺，這背后是我們對金融業(yè)務(wù)需求的深刻理解和強大的算力支撐，這種長期陪伴，構(gòu)成了我們獨特的行業(yè)洞察力。

　　當前，我們更注重與客戶快速驗證價值。不同于過去動輒長周期、大投入的項目，我們現(xiàn)在能幫助金融機構(gòu)在很短時間內(nèi)，基于新平臺驗證業(yè)務(wù)構(gòu)想并見到成效，這實現(xiàn)了我們歷史技術(shù)積累與未來創(chuàng)新方向的高效平衡。

　　具體到“通義點金”，正是從傳統(tǒng)認知的模型到多模態(tài)，構(gòu)建的是具有行業(yè)洞察力的，有業(yè)務(wù)流程洞察能力的模型，從而在基于對行業(yè)理解的基礎(chǔ)上，利用我們對行業(yè)的深厚的積累，打造出的更為精細化的模型,它的目標是構(gòu)建真正懂金融業(yè)務(wù)流程具有行業(yè)洞察力的模型。目前打造的垂直金融模型，是為處理復(fù)雜多變的金融場景而生。

　　最后，我們將“開源”貫穿每一層，從算力工程、模型工程到數(shù)據(jù)支持，不僅開放模型，也開放核心框架、未來行業(yè)治理的方法。這能真正幫助客戶構(gòu)建屬于自己的AI的平臺與AI的戰(zhàn)略，而不僅僅是使用一個黑盒產(chǎn)品。這種全棧開放的能力，與過去相比能大幅降低嘗試門檻、加速落地，是我們贏得客戶信任的關(guān)鍵，也是我們未來會持之以恒堅持的方向，阿里云始終在嘗試相應(yīng)的新解決方式。以上都是我們的核心競爭力。

　　記者：目前大模型普遍存在“幻覺”問題，但金融業(yè)對準確性要求極高且嚴謹審慎。阿里云在構(gòu)建“通義點金”這類垂直模型時，采取了哪些關(guān)鍵創(chuàng)新來平衡這一矛盾？

　　張翅：解決“幻覺”與金融嚴謹性之間的矛盾，是我們的核心課題。我們的創(chuàng)新并非單一技術(shù)點，而是一套系統(tǒng)性的方法，主要圍繞三個方面展開：

　　第一，是賦予模型“自知之明”，實現(xiàn)精準的工具調(diào)用。關(guān)鍵在于讓模型能清晰地認知自身的能力邊界——知道什么可以準確回答，什么需要借助外部工具。我們構(gòu)建的是一個基于軌跡級、步驟級調(diào)用的模型，它以解決問題為最終目標，而非單純生成文本，確保每一步都有據(jù)可依，從源頭控制幻覺。

　　第二，是將人類的邏輯思維鏈深度內(nèi)化到模型中。 金融決策依賴總結(jié)、分析、比較、歸納等核心邏輯能力。我們正在做的，是讓模型超越簡單的生成，真正掌握這些思維方式，讓模型能動態(tài)理解業(yè)務(wù)邏輯，自主決定在何時、以何種方式調(diào)用工具，而不是依賴預(yù)設(shè)的、靜態(tài)的流程腳本。這區(qū)別于傳統(tǒng)智能體簡單的“反應(yīng)-執(zhí)行”模式，是實現(xiàn)更高級別自主智能（Agentic AI）的關(guān)鍵，而Agentic Model垂直模型將是實現(xiàn)大模型在金融行業(yè)落地最佳價值的最優(yōu)實現(xiàn)路徑。

　　第三，是建立了一套多層次、交叉驗證的評測體系。僅有模型自省還不夠，必須有外部監(jiān)督。我們采用了一項重要實踐：使用另一個專門的模型對業(yè)務(wù)場景的輸出結(jié)果進行交叉評測，這相當于一個自動化的“對抗”或者“監(jiān)管”視角，用于校驗數(shù)字結(jié)果的邏輯合理性。當然，最高級別的準確性校驗還是要回歸到專業(yè)的工具。

　　記者：技術(shù)賦能業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)的需求不斷地對技術(shù)也提出要求，二者相輔相成、融合發(fā)展，請問您“通義點金”在模型的垂直領(lǐng)域垂直領(lǐng)域會為金融機構(gòu)提供什么樣的新機遇？您更希望今天發(fā)布的模型能夠在金融行業(yè)的哪些細分領(lǐng)域獨樹一幟，為金融機構(gòu)跨越式發(fā)展助力？

　　張翅：回望過去“通義點金”伴隨金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程?！巴x點金”一直以迭代的技術(shù)、進取的心態(tài)、優(yōu)質(zhì)的能力去服務(wù)金融行業(yè)，并實現(xiàn)了對金融業(yè)務(wù)的全面覆蓋。

　　例如，九成國有大行、政策性銀行均已使用通義大模型，12家股份制銀行全部接入通義大模型， 排位前10的財險都在使用通義大模型，他們普遍以通義大模型家族作為主力模型，支撐 70% 以上場景。

　　同時，我們守正創(chuàng)新。阿里云“通義點金”的目標是打造一個可以源源不斷生產(chǎn)“類人專家”的平臺。我們希望在深度的金融業(yè)務(wù)場景里面，例如在對公、財富管理、信貸管理、風險管理等方方面面為金融業(yè)務(wù)提供優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)鏈、智能化等業(yè)務(wù)平臺。我們目標是，在金融業(yè)的深度業(yè)務(wù)產(chǎn)品中，一些垂類模型就像一位專家一樣工作，在一個具體崗位上，不是輔助的生成工具，而是一個崗位上可決策可行動的“智慧員工”。例如一個理財垂直模型，像一位理財專家一樣每日主動告訴客戶市場、資訊、賬戶動向等重要信息等，相比真正的人節(jié)省了溝通的時間和空間成本，提高了信息的匹配度和準確度。這是我們發(fā)力點也是新型模型的真正價值所在。

　　事實上，金融行業(yè)人員工作壓力較大，既得懂業(yè)務(wù)，又要懂客戶，還要懂公司規(guī)則、監(jiān)管政策要求，這時新型的金融級專家垂直模型便可以發(fā)揮優(yōu)勢，更智慧更高效地去幫助客戶解決很多具體業(yè)務(wù)問題。

　　記者：請問您對未來更新一代的“通義點金”類垂直模型，阿里云有什么樣的構(gòu)想和期待，有何新布局？

　　張翅：人工智能的下一階段發(fā)展，在金融領(lǐng)域的實際落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。我們的目標是打造一個以模型為核心、能夠自主構(gòu)建金融能力的一站式平臺，實現(xiàn)金融模型的規(guī)?；a(chǎn)與閉環(huán)應(yīng)用，這是我們的長期愿景。目前，我們已經(jīng)初步建立了數(shù)據(jù)擬合與模型評測能力，并在AI建模過程中逐步完善模型自身的技術(shù)基礎(chǔ)。同時，相關(guān)模型也已面向業(yè)界開源發(fā)布。

　　展望未來，阿里云將持續(xù)推動通用模型技術(shù)與金融專業(yè)知識、業(yè)務(wù)經(jīng)驗及數(shù)據(jù)資源的有機結(jié)合，面對模型演進與金融業(yè)發(fā)展的雙重機遇與挑戰(zhàn)，不斷優(yōu)化“通義點金”平臺與模型能力，通過持續(xù)迭代，進一步助力金融業(yè)務(wù)的核心效能提升，讓金融高質(zhì)量賦能實體經(jīng)濟發(fā)展。

songjy

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