10月21日，以"开源联合，聚力共赢"为主题的2023 CCF中国开源大会在长沙开幕。中电金信副总经理、研究院院长况文川参加峰会，在"算力与大模型"主题论坛上发表演讲，与行业共同交流AI、大模型等技术在金融行业的应用与前景。
况文川谈到，金融行业已经把大量的实实在在的AI技术在多场景范围内应用起来了。可以看到，自2017年以来，AI技术就已经开始向金融行业的"营销、服务、风控"等应用场景快速渗透，到如今已经非常普遍。某国有大行2022年年报披露已经有超过2200个智能模型在使用中，预计今年将达到3000个；某股份制银行表示已经做了十几万个数据埋点进行数据决策，每天支持上亿的联机决策。
可以说，AI技术在金融行业已经进入基础设施化阶段。目前AI在金融行业的主要应用领域包含智能化营销、智能化服务、智能化风控、智能化生产力、智能化运营等多种智慧场景。很多金融机构都有自己的OCR模型、图像模型、语言模型，有的还采用了多家供应商的模型。AI在金融行业应用呈现"规模化、工程化"发展趋势。由于使用的AI技术多元化，在AI应用建设中就需要进行场景的标准化，让技术应用从百花齐放到逐步收敛，这是第二个趋势。第三个趋势，随着监管要求，金融行业对数据安全的要求也越来越高，隐私计算将获得爆发式增长。
况文川表示："随着AI在金融行业应用的变化趋势，我们也在通过搭建行业AI平台来整合AI技术和场景，作为一个基础设施支撑金融行业智能。"行业AI平台搭载于中国电子金融级数字底座"源启"之上，主要用于应用构建和数据构建的设计开发、项目管理及运营运维，提升开发平台整体效率，目前已能够为企业节省约30%的生产力，一站式助力企业数智化转型升级。从底层的基础设施到上层的智能平台，直到细分场景的智能应用组件，其实每家金融机构都需要建立一个AI平台来整合AI技术，去整合标准化场景，作为一个基础设施支撑整个企业的AI应用。
AI技术的应用中，当前备受关注的是大模型。况文川表示，在金融行业应用领域，大模型现阶段应用更多聚焦在语言模型。他谈到："大模型更多以垂直行业大模型方式落地。因为大模型的训练本身带有很强的行业特性，在行业和不同公司之间应用是割裂的。需要对通用大模型加一个精细化调整的环节，用垂直化方式落地金融业。此外，大模型在金融行业应用，面临着成本、算力、数据限制，面临着特定适用场景的限制，以及监管要求和隐私与安全的挑战，需要逐步探索和推进。"
中电金信在大模型应用领域的研究探索主要集中在三大领域：一是代码开发，通过大模型自动生成代码和测试用例，以提升开发效率创造价值；二是企业文档内搜，结合大模型、知识图谱等技术，帮助金融企业形成和加强数字化生产力；三是模型运营管理，解决随着模型增多带来的管理和调度要求。
况文川表示："在探究人工智能技术应用过程中，除了形成自主的基于金融级数字底座'源启'的各类平台外，公司也在大量使用开源技术。在人工智能领域，使用开源技术才能让我们可以把领域里的新技术快速应用起来，这是非常有价值的。"
最后，况文川谈到："在大模型与专用模型与场景的结合、多方安全计算方面，中电金信希望与产学研用的各位专家和合作伙伴携起手来一起做更多的研究和探索。在基础设施的垂直优化方面，我们目前投产的平台能够把国内计算单品组合起来提升15倍左右的综合性能，未来也希望能与大家共同推进智能算力方面的垂直优化。中电金信希望在算法、模型、场景上与业界展开更多的开源合作！"