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妈妈消费科技创新发展部总经理何建英在主题演讲中指出，“数据显示，我国大车型数量约200款，已注册大车型数量位列第一、第二。国家网信办发布的批次已超过200个。” 有20多个。据我们观察，金融领域发布的大型模型有20多个。”

他认为，面向未来，既不掌握大模型、也不掌握私有数据/世界模型的公司很快就会被淘汰，而拥有大量大行业模型和领域模型的公司将迎来更多机会。 对于金融领域大模型的未来趋势，他判断大模型的竞争格局将加速演进，围绕场景金融将出现三大能力方向，即GPT功能私有化、LLM深度个性化（Large语言模型），以及合规性和安全性。 科学决策。

金融机构需要什么样的大模型？ 在何建英看来，大模型在金融领域的应用最终要围绕业务场景需求，努力为企业提供一个能够满足业务流程需求的中心大模型解决方案。 具体来说，可以认为分为四层：通用大模型、知识处理大模型、工具大模型和决策大模型。

他解释说，金融机构需要使用通用的大型模型来协助员工工作。 大知识加工模型可以为内部知识管理提供一套知识加工工具，如结构化数据库知识、非结构化文档知识、代码知识等。该工具模型应用于坐席、外呼、客服、金融领域的贷后管理。 大决策模型可以提供整个流程的决策情报生成和执行，包括指导、规划、执行、反馈。

何建英表示，未来的金融机构一定是全栈智能数字化组织。 其中，数据是贯穿整个业务价值链的共享智能决策资产； 算力使计算能效更高、运行更稳定、弹性扩展； 算法可以执行关键任务并具有动态适应性； 系统可实现群体智能、安全可信。

据他介绍，今年8月，即时消费发布了大型零售金融模式——“天镜”，并已投入使用。 目前累计数据约100BP，服务约1.83亿用户，20万+数据库表和10万+变量和特征，累计算力已达200P，2000多个风控模型每天可执行600亿次。 智能风控决策，5万次/秒模型推理。

何建英表示，大金融模式需要上下游产业链协同建设。 比如响应国家政策，注重风险防范； 突破技术界限，创造数字未来； 定义行业标准并规划生态系统； 创新场景应用，分享AI新红利等。

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