7月2日，微众媒体学院系列活动在北京举行，本期活动以“大模型时代AI前沿与金融应用”为主题，邀约澜舟科技合伙人、联席总裁李京梅，微众银行首席 人工智能 官杨强，微众银行 人工智能 首席科学家范力欣等多位行业专家学者与媒体记者分享趋势洞察，探讨AI技术前沿与金融落地实践。

　　澜舟科技合伙人、联席总裁李京梅表示：“近年来 人工智能 逐步演进，从只能做单个任务专用模型的AI1.0时代，到一个通用模型做广泛任务的AI2.0时代，最终走向通用 人工智能 （AGI）。 人工智能 也从感知智能走向认知智能，再到生成智能及决策智能。”

　　在大模型的实践应用中，金融领域由于具备数字化水平高、商业化应用场景潜在价值高等优势，成了AI大模型落地应用的最佳场景之一。

　　微众银行首席 人工智能 官杨强在分享时表示，大模型的应用落地涉及数据管理、算法优化、系统设计和成本控制等多方面的综合挑战，需要持续的技术创新和策略调整，以推动AI技术更加成熟、高效地服务于社会各个领域。他进一步指出，AI Agent（ 人工智能 业务助理）是大模型面向应用端发展的下一阶段，其基于大模型的通用能力，并结合相关领域知识适应不同场景需求。

　　在业务实践中，微众银行自研的生成式AI技术能够有效解决大模型幻觉（大模型在生成内容时发生错误或误导性结果）等技术难点，满足监管合规要求，已深度应用于客服、营销、质检、反欺诈、科技金融等核心业务场景，覆盖金融服务“前－中－后台”各个环节，提升金融服务的质效。

　　微众银行 人工智能 首席科学家范力欣提出，联邦学习作为一种顶尖的分布式机器学习范式，允许参与方在不直接共享原始数据的情景下协作训练模型，为解决大模型应用落地的技术难题提供了创新路径。联邦大模型技术路线通过其独特的设计，不仅解决了数据时效性、模型幻觉、专业知识融合及算力资源消耗等挑战，而且在保护数据隐私和增进AI技术公平性方面迈出了重要一步，为大模型在各领域的广泛应用开辟了新的可能。