外人都覺(jué)得張?zhí)焓枪怩r亮麗的AI科學(xué)家，只有他自己不這么認(rèn)為。

“我之前有時(shí)候正經(jīng)技術(shù)活兒一點(diǎn)沒(méi)干，時(shí)間全在拉通部門、整理數(shù)據(jù)上?！?/p>

張?zhí)焓侵薪鹚ㄖ袊?guó)金融期貨交易所）的一員，他親歷了這個(gè)國(guó)內(nèi)首家金融期貨交易所從2006年在上海掛牌成立至今的發(fā)展歷程。

AI近些年的興起也讓中金所敏銳意識(shí)到金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性和緊迫性。為了更好滿足業(yè)務(wù)需求，他們2015年開(kāi)設(shè)了創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)、算法方面的技術(shù)研究。

張?zhí)旌退耐聜?，主要?fù)責(zé)這一塊業(yè)務(wù)。幾年下來(lái)，背靠中金所大樹(shù)，實(shí)驗(yàn)室逐步建立了成熟的IT體系。然而，在不斷精進(jìn)的過(guò)程中，他們也感受到了一些力不從心。

“金融行業(yè)和AI是天然的結(jié)合，但一線的糟心事鮮有人知：上線一個(gè)AI應(yīng)用有時(shí)候比造光刻機(jī)都費(fèi)勁兒。感覺(jué)像是西西弗斯推石頭，每次業(yè)務(wù)遇到一個(gè)新問(wèn)題，就需從頭開(kāi)發(fā)新應(yīng)用，導(dǎo)致效率奇低且算力等資源消耗比較大。”張?zhí)焯寡浴?/p>

換句話說(shuō)，金融行業(yè)IT的AI改造，很多時(shí)候根本不是技術(shù)問(wèn)題，而是需要一個(gè)好用的工具，去歸納、整理、提升開(kāi)發(fā)效率、減少無(wú)故損耗。

1、“我們急需一個(gè)稱手的工具”

AI的發(fā)展并非一蹴而就，金融行業(yè)的智能化、數(shù)字化一日千里。在滿足業(yè)務(wù)越來(lái)越多元化需求時(shí)，各類項(xiàng)目的瑣碎度、復(fù)雜性大大超出了張?zhí)斓念A(yù)期。

簡(jiǎn)單說(shuō)幾個(gè)，譬如開(kāi)發(fā)效率低，各類算法、框架被反復(fù)重新建設(shè)，煙囪式架構(gòu)琳瑯滿目；各類AI成果、資產(chǎn)分散各地，管理整合困難，復(fù)用率極低；缺乏有效的AI資源監(jiān)控管理手段，各類資源被過(guò)度占用或未能合理使用，造成資源浪費(fèi)。

AI管理、部署，模型訓(xùn)練、構(gòu)建，資源拉通、使用，技術(shù)類的、非技術(shù)類的問(wèn)題讓張?zhí)炷X殼生疼。后面他和他的團(tuán)隊(duì)琢磨著得在外面找一個(gè)得力幫手：一個(gè)“聰明好用”的技術(shù)中臺(tái)去幫他們解決“煙囪式”系統(tǒng)架構(gòu)問(wèn)題，去降低AI業(yè)務(wù)場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)門檻。

走這一步也有不少前提。"金融級(jí)"是安全、可靠和可信的代名詞，尤其是中金所這樣頂級(jí)的金融機(jī)構(gòu)，更是最基本的標(biāo)準(zhǔn)。中金所技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合非常緊密，每一個(gè)失誤都可能產(chǎn)生核爆級(jí)的影響；另外，金融行業(yè)系統(tǒng)建設(shè)周期長(zhǎng)，尤其是測(cè)試周期很長(zhǎng)，對(duì)新技術(shù)的采用更為謹(jǐn)慎。

首先是實(shí)打?qū)嵉亟鉀Q問(wèn)題。創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室隸屬于中金所技術(shù)公司，本質(zhì)上是IT部門，技術(shù)人的價(jià)值就是為業(yè)務(wù)問(wèn)題找到能快速實(shí)現(xiàn)且運(yùn)行穩(wěn)定的解決方案。換句話說(shuō)，他們不太在意這個(gè)技術(shù)是時(shí)髦的新技術(shù)還是老掉牙的舊技術(shù)，只要能安全可靠地解決問(wèn)題，就是好技術(shù)。

其次，能經(jīng)得起海量數(shù)據(jù)考驗(yàn)。金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)量大，勢(shì)頭猛，早在幾年前，中金所的交易額就已經(jīng)超過(guò)其他三家商品期貨交易所成交額總和，在數(shù)據(jù)量上是其他金融公司難以企及的，因此平臺(tái)要能保證海量數(shù)據(jù)前提下，依然能平穩(wěn)、高效運(yùn)行。

再者，新平臺(tái)能夠適配中金所的場(chǎng)景。創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室最重要的職責(zé)是協(xié)助交易所各業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能化，其中涉及交易、結(jié)算、風(fēng)控、檢查各項(xiàng)業(yè)務(wù)，為風(fēng)險(xiǎn)控制市場(chǎng)提供技術(shù)基礎(chǔ)，在外部工具平臺(tái)選擇上，需要既能貼合中金所的金融場(chǎng)景，又能讓技術(shù)人員用起來(lái)得心應(yīng)手。

摸排清楚業(yè)務(wù)核心痛點(diǎn)、確定好外部幫手的重要條件后，中金所技術(shù)公司梳理了一套專業(yè)的評(píng)分指標(biāo)并對(duì)外招標(biāo)。層層篩選后，他們最終敲定了騰訊，并選擇了一個(gè)叫做“TI平臺(tái)”的產(chǎn)品。

這個(gè)幫手總結(jié)來(lái)看主要有兩大硬核特點(diǎn)。首先是一站式的AI開(kāi)發(fā)服務(wù)平臺(tái)，可以為開(kāi)發(fā)者、企業(yè)用戶提供從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、部署等全套開(kāi)發(fā)服務(wù)；其次還可以支持用戶結(jié)合自己的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)做精調(diào)訓(xùn)練，從而幫助用戶快速創(chuàng)建和部署AI應(yīng)用，提升工作效率。

“蠻好用的”。談及這個(gè)產(chǎn)品的使用感受時(shí)，張?zhí)烊绱嗽u(píng)價(jià)。

舉個(gè)例子，金融市場(chǎng)日益繁雜，相關(guān)信息能迅速傳播、發(fā)酵，影響市場(chǎng)情緒。金融領(lǐng)域是互聯(lián)網(wǎng)以外數(shù)據(jù)量最龐大的領(lǐng)域之一，中金所每日都要進(jìn)行巨量的輿情信息分析。

換句話說(shuō)，外面找來(lái)的幫手需要經(jīng)得住中金所場(chǎng)景中的海量數(shù)據(jù)和調(diào)用沖擊?！霸趯?shí)際使用中，我們每天收到超過(guò)2000萬(wàn)條輿情數(shù)據(jù)，每天調(diào)用次數(shù)達(dá)數(shù)億次，騰訊云的TI平臺(tái)整體調(diào)用成功率超過(guò)了99%。”

要知道，如果使用傳統(tǒng)的方式處理這些數(shù)據(jù)量，需要構(gòu)建統(tǒng)一的代碼框架，通用的代碼運(yùn)行環(huán)境，部署維護(hù)反向代理工具等工作，將花費(fèi)大量的人力和時(shí)間成本。

“現(xiàn)在一鍵調(diào)取即可，且運(yùn)行至今都比較穩(wěn)定，我們的技術(shù)人員從很多繁瑣的工作中解脫出來(lái)，工作效率提高了不少?！睆?zhí)焯岬健?/p>

實(shí)際運(yùn)行過(guò)程也并不復(fù)雜：中金所收集市場(chǎng)信息后，30多種已經(jīng)完成訓(xùn)練并上線的算法服務(wù)開(kāi)始運(yùn)行。以金融過(guò)濾算法為例，平臺(tái)過(guò)濾出金融信息，再送入摘要算法，通過(guò)一句話顯示內(nèi)容摘要。輿情數(shù)據(jù)分析生成算法將所有運(yùn)算結(jié)果傳回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，支持所內(nèi)輿情智慧屏每日輿情數(shù)據(jù)的滾動(dòng)展示。其他部門可以通過(guò)直接查詢數(shù)據(jù)庫(kù)的方式獲取信息。

2、“提質(zhì)增效是核心指標(biāo)”

中金所技術(shù)公司另一個(gè)高頻需求是模型的搭建。與AI初創(chuàng)企業(yè)不同，他們擁有不俗的IT能力，所以更注重底層設(shè)備和模型服務(wù)能力。

“這個(gè)TI平臺(tái)里面有150多種通用算法和算子能力，我們可以在工作流中直接訓(xùn)練模型，并將其放入模型倉(cāng)庫(kù)，形成從模型訓(xùn)練到發(fā)布再到服務(wù)的閉環(huán)，能夠有效降低搭建成本和人力投入?！?/p>

張?zhí)祀S即打開(kāi)電腦實(shí)時(shí)操作了一番，工作流一旦搭建完成，如果僅需更改數(shù)據(jù)，可以簡(jiǎn)單使用拖拽操作來(lái)調(diào)整所需的算法。平臺(tái)提供了多種開(kāi)發(fā)方式，包括可視化建模、任務(wù)式建模和傳統(tǒng)的notebook建模。

將算法進(jìn)行算子化后，開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)算子的精力投入和編碼工作量大幅降低，從而加速了模型的開(kāi)發(fā)過(guò)程，降低了模型開(kāi)發(fā)成本，提高了開(kāi)發(fā)效率。“之前團(tuán)隊(duì)需要花費(fèi)一個(gè)月的工作，如今只需要2-3天就能完成，我們的咖啡可以少喝幾杯了?！彼{(diào)侃道。

眼下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型于金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)成為必然趨勢(shì)，而非可選擇的選項(xiàng)。這是一場(chǎng)不僅涉及技術(shù)變革，更關(guān)乎認(rèn)知轉(zhuǎn)變的革命。

上海銀行黨委委員、副行長(zhǎng)胡德斌曾指出，通過(guò)數(shù)字化能力能夠改變傳統(tǒng)管理流程和信息傳遞模式，以數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、精準(zhǔn)研究問(wèn)題、快速解決問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)過(guò)程管理和結(jié)果管理雙輪驅(qū)動(dòng)，從而推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展。

TI平臺(tái)帶來(lái)的最大變化，是中金所技術(shù)公司得以快速?gòu)牧愕揭淮罱I(yè)務(wù)平臺(tái)，得以從繁雜重復(fù)的工作中解脫出來(lái)。在利用自身技術(shù)助力中金所業(yè)務(wù)成功的同時(shí)，張?zhí)煲舱劶傲私鹑谄髽I(yè)在做數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一些感觸。

首先是底層工具能力得扎實(shí)。大多金融業(yè)務(wù)需求多且容錯(cuò)率極低，對(duì)平臺(tái)要求極高。這需要技術(shù)平臺(tái)的能力抗打，能夠高效地滿足特定行業(yè)的碎片化需求，并且從設(shè)計(jì)上就考慮到各個(gè)場(chǎng)景的實(shí)際業(yè)務(wù)需求。

其次是開(kāi)發(fā)響應(yīng)及時(shí)，能快速交付?！氨热缥宜诘膭?chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，既是開(kāi)發(fā)者又是用戶，需要能簡(jiǎn)化工程上的研發(fā)投入，將精力聚焦在業(yè)務(wù)本身，從而提高AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)效率，實(shí)現(xiàn)降本增效?！?/p>

“都說(shuō)灶臺(tái)好，才能燒好菜。金融企業(yè)做數(shù)字化，一個(gè)趁手的工具、好用的灶臺(tái)很重要。我們現(xiàn)在用的這個(gè)TI平臺(tái)功能性和穩(wěn)定性還不錯(cuò)，關(guān)鍵時(shí)刻不會(huì)掉鏈子，對(duì)我們的業(yè)務(wù)開(kāi)展比較有價(jià)值。近期我也了解到他們好像還加了不少大模型的能力。”張?zhí)焯寡浴?/p>

今年年初開(kāi)始，各類大模型產(chǎn)品相繼發(fā)布，有聊天類的通用大模型，也有助力行業(yè)提質(zhì)增效的行業(yè)大模型。騰訊在大模型領(lǐng)域布局的第一張牌選擇了行業(yè)大模型。

他們以TI平臺(tái)為載體，開(kāi)了一個(gè)模型超市，貨架上擺了不少行業(yè)模型以及多種模型能力，用戶可以隨需挑選，開(kāi)發(fā)屬于自己的、安全好用的大模型。目前這個(gè)模型商店已經(jīng)覆蓋了包括金融、文旅等10個(gè)行業(yè)，提供了超過(guò)50個(gè)解決方案。

“從算子能力到平臺(tái)能力、從解決方案到模型服務(wù)，大模型技術(shù)的涌現(xiàn)使得AI平臺(tái)成為金融機(jī)構(gòu)探索的全新方向，通過(guò)共享智能化能力降低AI業(yè)務(wù)場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)門檻。很多廠商已經(jīng)跑出了第一步，我們也會(huì)持續(xù)關(guān)注和應(yīng)用，希望能夠?yàn)橛脩魩?lái)更多的價(jià)值?！睆?zhí)烊缡堑馈?/p>

注：本文中“張?zhí)臁睘榛?/p>

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