今年以来，DeepSeek掀起国内人工智能大模型应用高潮，许多国企、医院、区县政务系统纷纷接入DeepSeek，并展开相关应用。

　　而早在2023年8月，马上消费金融股份有限公司（以下简称马上消费）就上线了国内首个金融大模型——天镜，并有了近两年应用经验。大模型有哪些门道？如何提升应用效率？记者采访了马上消费人工智能研究院院长陆全。

　　像人一样聪明，但效率高出成千上万倍

　　组合金融产品的投资收益，是银行客服人员最怕遇到的问题之一。

　　为吸引客户，银行通常会同时推出几十甚至上百种投资产品，比如我们熟悉的理财、定期存款等。如何组合投资，让客户最大限度获取收益并降低风险，这是一道复杂的数学题。传统模式下，客服人员通常要查阅文件、分头计算，找出若干方案一一比对，再把最佳方案推荐给客户。

　　“天镜大模型的推出，解决了上述难题。”陆全说，通过海量数据的训练，大模型瞬间能完成各种投资收益的计算，然后根据客户的风险等级和投资偏好，马上给出最佳组合投资方案。

　　陆全介绍，通过机器学习，大模型掌握了一套类似于人类的逻辑推理方法，遇到问题可以自行分析判断，像人一样聪明，但效率可以高出成千上万倍。

　　不能“为了大模型而大模型”

　　陆全介绍，他们很早就实现了业务的数据化，从客户画像到信用评级再到风险定价，所有信息都变成了数字，储存在机房中的服务器里。在大模型诞生之前，上述数据库的主要功能相当于资料库，大家要做业务，就要去查查。

　　2022年，ChatGPT上线。据此，国际国内诞生了许多模型。马上消费也通过自主研发，为自己的数据使用安装上了一款国产模型，天镜由此诞生。由此，从客户提出贷款申请到后台审批再到放贷，实现了全程无人化操作，业务效率提升了80%，人力成本降低了21%。

　　2025年1月，在天镜大模型2.0发布两个月后，DeepSeekR1模型问世。充分利用DeepSeek参数量大的优势，马上消费用它来标注数据，然后再把数据投喂给天镜大模型用于训练，进一步提升天镜大模型的“智商”，马上消费业务办理的准确率提升了15%。

　　不过，由于参数量是一般“小模型”的上百倍，DeepSeek虽然聪明，却多少有些臃肿和卡顿。“即便马上消费这样年信贷规模位居消费金融行业前列的体量，也不需要直接采用DeepSeek大模型基座，否则你的速度会很慢，”陆全称，要根据自己的实际需求，采取多种模型协同使用的策略，而不是“为了大模型而大模型”。

　　对冲高昂的成本，最好的办法是物尽其用

　　建设数字重庆，就大模型的应用而言，陆全认为：要大胆地用，但又不能拿来就用。首先，要提升自己的信息化水平。其次，要有充足的资金准备。

　　针对市场需求，有商家推出了一体智能机，简单地说，就是服务器上搭载了免费的大模型。但一体智能机售价不低，且一体机上用的GPU算力芯片，故障率是电脑CPU的10倍以上，维护成本颇高。算力芯片迭代速度很快，资产折旧损耗也大。

　　陆全认为，对冲设备成本和维护成本，最好的办法是物尽其用。目前，重庆不少单位只是在数据库上安装了大模型基座，只能满足资料的查询和生成摘要这样的简单功能。所有的业务流程都需要全部接进来，尤其是用户端，客户或服务对象要获得便利感，否则大模型只能满足自己的员工，从成本上讲很划不来，同时也有悖于数字重庆建设的初衷。