马上贷款和马上金融（小米金融贷款可靠吗）

马上消费金融：以应用为王，打造“三纵三横”AI战略，下面是经济视野网给大家的分享，一起来看看。

马上贷款和马上金融

【摘要】谁将领跑大模型金融产业应用

自2022年底以来，ChatGPT引发了人工智能新一轮创新热潮，各大企业更是争先拿出各自的大模型产品，尤其在中国市场的竞争，已经进入白热化阶段。由中国科学技术信息研究所、科技部新一代人工智能发展研究中心联合相关研究机构编写的《中国人工智能大模型地图研究报告》更是显示，中国已发布的AI大模型已有79个。

但近日，这场没有硝烟的战争，风向仿佛发生了一些微妙的变化。首先是ChatGPT的月度流量首次出现下降——2023年6月份，ChatGPT网站在全球的桌面和移动端流量比5月减少9.7%，独立访客减少5.7%。

摆在各行各业面前的一个问题是，除了聊天对话之外，还能解决什么问题、带来什么样的商业效益？毕竟，每一次对话背后都是大量的运营成本、计算资源的消耗。没有哪家企业能够长久扛下这种成本损耗。

正如中国市场上，消费互联网向产业互联网的发展一样，C端免费的个人应用终将走向B端的收费服务，也就是产业应用，才能在人口红利消失、各行各业降本增效的当下，真正创造价值。

赛事行至中场，这一场AI大模型之战的赛点已然清晰：技术之外，大模型做好垂直产业应用才是王道。

基于这样的洞见和对技术演进的判断，马上消费CTO蒋宁表示，近期马上消费将正式发布自主大模型，聚焦“自主动态强化学习能力的大模型（AIGC+RLHF）、多种模型组合式的AI系统、多模态音视频实时人机结合”三项核心关键能力，致力解决金融行业大模型在落地过程中的安全可控和隐私保护、基础设施能力建设等方面的关键问题。

（一）赛点：抢跑还是深挖？

近日，由知名数据公司IDC发布的首份AI大模型评估报告出炉，名为《AI大模型技术能力评估报告》，对百度、阿里、智谱等14家国内主流企业的大模型平台进行评比。

值得注意的一点，IDC这份《AI大模型技术能力评估报告》和其他不同的是，评估维度除了常见的“产品”、“服务”之外，还将“行业覆盖”这一点作为关键的评估维度。

但周观认为，该报告虽然详实而权威，但作为一个面向通用平台的能力评估，对于各个垂直产业选用AI大模型的参考价值并不大，至少对于金融、金融科技行业来说是如此。

其中的关键点在于，“行业覆盖”仅仅只是解决了有没有的问题，而不能解决“好不好用”的问题。

当然，该报告也正视了这一点，其指出，大模型的最终目的还是要落地于产业实践。再看阿里、百度等企业在行业上的评分优势，仍只是在于其过往积累的产业领域，例如阿里评分较高的在于电商、百度在于能源。

纵观全行业来看，金融由于其行业的特殊性和独特性，尤其对于风险和安全的可控性，目前仍未有哪家企业能够有底气拿出相应的杀手级应用。

至今仍被口口相传的是，年初彭博推出的金融行业大语言模型BloombergGPT，涉及500亿参数，这背后依赖于彭博社广泛的金融领域数据优势构建了3630亿个标签的特有数据集（363 billion token dataset）。

蒋宁也认为，金融行业天然有着数据密集型、技术密集型的属性，一直在探索数据资产化，挖掘数据价值，同时又面临着如银行线下网点的价值传递效率问题、用户体验问题，需要机构持续创新。

也就是说，对于金融行业来说，大模型的关键不在于跑得快，而在于挖得深。无论跑得多快，终究还是得回归行业本质，解决行业关键问题。

（二）难点：金融的特殊性与独特性

蒋宁分析认为，除了数据、技术问题之外，目前金融行业大模型应用主要面临四个关键挑战。

关键任务和动态适应性。

关键任务往往关系到生命或重大资产，比如自动驾驶、银行存款，人工智能要做到100%的准确，并不容易。生成式人工智能大模型与工业界的判别式模型相结合的化学反应，目前尚无明显效果。同时，与AlphaGo的封闭系统不同，大模型要想做到越来越聪明，就要想办法在开放的体系里让群体力量贡献给模型，让尽量多的用户参与反馈，形成生态，对于金融行业来说，要想做到这一点还需要跨越巨大的行业鸿沟。

个性化要求和隐私保护。

摒弃千篇一律的教条式服务，做到千人千面，大模型在为用户提供个性化体验的同时，又能确保用户隐私，这也是一个需要解决的问题。

群体智能与安全可控。

一方面，也就是前面提到的有效数据集问题，中文网络世界的可用数据和有效数据，相比之下非常有限；另一方面，行业领域的数据往往是封闭的，存在巨大的“数据孤岛”，难以打破共享。蒋宁认为，如何设计一个跨行业、组织的数据共享、权益共享且安全可控的机制，同样面临巨大挑战。

基础设施能力。

以ChatGPT为例，按照国盛证券的报告《ChatGPT需要多少算力》估算结果来看，GPT-3 训练一次的成本约为 140 万美元；再以 ChatGPT 在 1 月的独立访客平均数 1300 万来计算，每天光计算所耗费的电费就在 5 万美元左右，这不是所有企业都能够承受得起的硬性成本支出。

不仅如此，GPU、网络、机房等基础环境要针对大模型训练、推理等方面的需求做出相应的改造，才能发挥最大的效能。例如最近国内就有云厂商相继推出向量数据库、高性能计算集群等产品，适应企业大模型训练、推理的计算需求。

总结来看，垂直产业大模型的落地和应用，存在高成本、缺数据、缺算力、难以实现安全可控等诸多关键问题。和金融类似的，还有医疗、健康等行业，关乎钱袋子、资产安全，更关乎生命健康，也因此，这类垂直行业的容错率往往更低、对于技术落地的精度和安全性要求也更高。

（三）破局：应用为王，产业至上

针对这些行业痛点和难点，蒋宁认为，马上消费应该有自己的打法。

蒋宁指出，对于垂直产业来说，私有专属模型是较好选择，要聚焦“经济”、“安全”和“可控”的大模型一体化解决方案，强化大模型私域数据的领域微调、精调训练能力，并和外部企业形成生态互助，解决数据归档、脱敏、分层、评判价值等问题。

而作为金融科技的探索者和践行者，马上消费在金融大模型的落地应用上通过持续的技术积累，已经具备这样的优势和特点：安全可控、个性化决策和体验、持续学习。蒋宁透露，目前马上消费已经研发了实时人机决策模型、多模态大模型、数据智能模型等，并在内部正式上线测试。

这背后，马上消费希望帮助解决金融行业的三个通用问题：

首先，个性化的服务和极致用户体验。金融业务有高价值、低频的特点，很难提供个性化的体验。传统的做法是分层打标签，提供不同的产品，但标签是动态变化的，因此如何自动化地决策为客户提供自动化的体验，就需要产品与众不同。

其次，高效的价值传递效率。虽然金融是技术密集型、数据密集型行业，但目前线下网点还是为数不少，因为人工智能尚不能做到不出错，很多工作还要高度依赖人工操作。

最后，合规安全的决策智能，这与鲁棒性相关。所谓鲁棒性，是指在特性参数和系统内，维持某些性能的特性，例如金融行业尤为看重的合规、安全问题。

基于这三方面考虑，以及上万台的服务器，近千张的GPU卡，40PB的文字、声音、图片、视频等形式的数据，马上消费金融力求实现算力、算法、数据以及场景的闭环，并由此打造“三纵三横”的AI战略。

马上消费金融的“三纵三横”战略

所谓三纵，是指实时人机决策、多模态大模型、数据智能。例如，要解决工业界的鲁棒性问题，让人接手人工智能解决不了的1%的问题。而马上消费过去多年的实践，已经积累了海量的语言、文字、图片等素材，并围绕其进行了大量的训练，形成了一套完整的多模态的资产。解决数据智能的问题，背后离不开马上金融早已经构建起来的2000+个模型，可以为2亿多用户提供自动化的营销、风控等服务。

三横即是指持续学习、模型控制、组合式AI：确保让模型越用越聪明，同时更稳定、更安全可控。而不局限于单一模型，通过多种模型的组合应用，可以更高效解决问题。

据了解，目前马上消费的人工智能技术主要应用在三大场景：一是金融智能对话，实现实时人机协作、持续学习、可信安全合规；二是金融数字人，通过大模型+组合式AI多模态能力，实现有温度的数字人；三是金融服务的AI核心引擎，通过大模型的大脑与心理学的有机结合，实现有情感的人机互动体验。

蒋宁将这些实践和成果总结为一句话：“垂直领域的判别式模型与生成式模型等多种模型组合，构筑一个开放的持续学习、具备鲁棒性、合规安全的体系，才是大模型的真正落地，而不是一个模型靠几千亿参数去落地，我们将为之而努力。”

以应用为王。不久的将来，或许大模型垂直产业落地应用难的问题，终将破局。

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小米金融贷款可靠吗

又有持牌消费金融机构被罚！银保监会重庆监管局近日披露的信息显示，小米消费金融因贷后管理不到位，消费贷款资金被挪用，被处以罚款50万元。

《国际金融报》记者不完全统计获悉，今年以来，招联消费金融、长银消费金融、长银五八消费金融、北银消费金融、尚诚消费金融等多家持牌消金公司收到监管罚单，被罚机构和合计金额都创下近几年新高。

分析人士指出，合规经营是当下消费金融公司竞争力的体现。2022年以来，消费金融行业监管持续呈现高压态势，重点聚焦在围绕信贷环节展开的合规要求，而消费贷资金违规进入股市、楼市又是信贷资金流向监管的重点。

除了小米消费金融外，据《国际金融报》记者不完全统计，还有6家持牌消费金融机构在年内被罚，分别是招联消费金融、长银消费金融、长银五八消费金融、锦程消费金融、尚诚消费金融和北银消费金融。

从罚款金额看，三家机构收到百万元级别罚单。其中，招联消费金融因存在八项违法违规行为被罚290万元，高居榜首。具体来看，招联消费金融营销宣传存在夸大、误导，收取平台服务费质价不符，产品定价管理不审慎，对合作商户风险管理不到位，未报告联合贷款表外风险敞口，催收行为不当，消费者权益保护审计工作不规范，以及消费投诉管理工作不到位的违法违规事实。

招联消费金融方面曾对《国际金融报》记者回应称：“已按监管要求完成全部整改工作，将深刻汲取处罚教训，严格执行监管规定，完善体制机制建设，将消费者权益保护纳入公司经营发展的各个环节，进一步提升消保合规管理水平。”

长银消费金融因个人消费贷款资金被挪用、部分联合贷款业务风险加权资产计量不足、部分存量贷款业务浮利分费、监管发现问题屡查屡犯的违法违规事实被罚160万元，成为年内收到第二大罚单的消费金融机构。

而尚诚消费金融被罚100万元都因线上个人贷款业务。截至2020年6月，该业务偿债能力审查严重违反审慎经营规则，且未按规定有效识别客户身份。

此外，北银消费金融因互联网贷款业务风险管理有效性不足，对合作机构管理不到位被罚80万元；长银五八消费金融因个人消费信贷违规流入房地产市场和证券市场被罚40万元。

从消费金融机构被罚原因看，主要有几个方面：一是违规采集信用信息和违反个人征信规定；二是消费信贷资金用途流向管理违规、贷后管理不规范；三是夸大、误导营销，产品定价管理不审慎；四是对合作机构管理不到位。

“这几个方面也是近两年监管方出台相关监管办法比较多的领域，其中，消费贷资金违规进入股市、楼市是信贷资金流向监管的重点。”零壹研究院院长于百程对《国际金融报》记者表示。

《国际金融报》记者注意到，今年被罚的消费金融机构中，包括小米消费金融、长银消费金融、长银五八消费金融等多家机构，存在消费信贷资金用途流向管理违规、贷后管理不规范等问题。

易观分析金融行业高级分析师苏筱芮告诉《国际金融报》记者，2022年以来，消费金融行业监管持续呈现高压态势，重点聚焦在围绕信贷环节展开的合规要求，罚单数量及金额连创新高，反映出伴随着监管顶层制度的日益完善和监管科技水平的精进，违规机构已难以藏身。

于百程判断，随着互联网贷款、征信等相关监管办法的落地执行，针对违规行为的处罚也将更加常态化。消费金融行业处于不断规范、利率下降、持续数字化以及竞争者增多的格局中，叠加疫情等因素的扰动，消费金融公司之间的竞争更加体现为综合能力的竞争，而合规经营也是当下消费金融公司竞争力的体现。近两年以来监管处罚暴露出的问题，也为行业的业务合规提供了警示参考。

苏筱芮认为，消费金融机构应当用好金融科技手段，强化客户的身份识别及具体的授信管理流程，厘清各部门职责分工，将具体责任落实到相关负责人。此外，机构还需要加强内控管理，针对薄弱环节及早查漏补缺，对内部出现的问题早发现、早处置。

本文源自国际金融报

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