工行CTO吕仲涛：AI未来可期，但也并非万能

吕仲涛谈工行AI实践，分析大模型应用趋势，指出DeepSeek面向企业应用后需微调，才能更好地适配，强调金融行业要用好大模型需应对挑战。

来源｜新浪

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4月10日，工商银行首席技术官吕仲涛在以“人工智能与金融未来”为主题的国民财富发展研究合作平台2025春季峰会上表示，工商银行非常重视AI大模型技术带来的广泛变革，克服了算力设施受国外技术封锁、通用算法在金融场景中使用受限，自有金融数据不能出域等多重挑战，建成同业首个自主可控的千卡规模AI算力云，打造大小模型协同融合的千亿级金融大模型算法矩阵，构建了一套适配大模型的金融知识工程，提炼了规模化应用范式解决方案。目前，已赋能20+业务领域，落地200+场景。

吕仲涛认为，DeepSeek模型催生金融行业AI应用爆发式增长，未来大模型应用可能出现以下几个趋势：

一是大模型成为基础设施。类似DeepSeek的大模型将逐步从工具化应用向通用智能基础设施转型。

二是算力需求提升。算力需求符合杰文斯效应，当某种资源的利用效率提高时，其总体消耗量非但不会减少，反而可能增加。DeepSeek的出现，各行各业已经呈现出了对AI的建设热情和旺盛的应用诉求，整体算力需求将会快速提升。

三是人机协同成为常态。金融机构内部形成AI与人类专家紧密协同的新型组织文化，工商银行正在按照一岗一助手、一人一分身、一客一管家的理念，构建企业级AI劳动力管理示图。

四是人工智能相关法律规范逐渐完善。监管机构将加速出台相应标准，针对大模型的伦理与合规问题，监管层将制定更清晰更严格的指导规范。

吕仲涛表示，DeepSeek大模型有较强的逻辑推理、数学计算能力，但面向企业应用后续仍需结合行业知识和行内知识进行微调、强化学习等后训练，才能更好地适配。为满足时效性要求，还可能同时需要蒸馏出更小尺寸的场景专用模型。

吕仲涛强调，AI未来可期，但也并非万能。尽管大模型在金融行业应用潜力巨大，但也面临现实挑战，在拥抱机遇的同时，金融行业必须积极应对AI技术带来的新挑战。后续金融行业要用好DeepSeek等大模型，关键是要构建高效能组织、高水平技术和数据、高价值场景、高适配人才。

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