对于当前生成式AI的发展，刘曙峰表示，大模型作为新的技术突破点已经达成了业内共识，但最后能走到什么程度有待观察。在金融领域，仍然还处于探索和实验性阶段。
今年以来，生成式AI和大模型成为全球焦点，而金融行业作为数字化基础最完善的高价值行业，有潜力率先完成从通用大模型向行业大模型的落地。
2023 inclusion·外滩大会期间，恒生电子董事长刘曙峰接受了《科创板日报》的采访。对于当前生成式AI的发展，他表示，大模型作为新的技术突破点已经达成了业内共识，但最后能走到什么程度有待观察。在金融领域，仍然还处于探索和实验性阶段。
今年6月，恒生电子发布了金融行业大模型LightGPT，并同步发布了金融智能助手“光子”。
刘曙峰介绍，“LighGPT定位为行业大模型，我们将充分利用通用大模型能力，针对业务场景进行金融专属指令微调，基于高质量的金融语料数据集更多地开展行业应用方面的模型训练。‘光子’则定位金融应用对接大模型的“中控”部位，是要解决大模型和实际应用之间的连接问题，这方面的工作量也不小。”
刘曙峰透露，目前LightGPT正在进行第二阶段的训练，按照9月底完成升级的节奏在推进。“不管是模型第二阶段的训练，还是API开放的准备，以及在应用场景上和一些行业伙伴共同的研发工作，都在推进中。”
当前，国内一些头部大厂正在开启基础大模型竞赛。刘曙峰判断，基础模型领域的竞争不会太久。“很快会到达相对比较一致的高水平，后续比拼的就是应用场景和应用深度。”
刘曙峰在会上表示，大模型技术对财富管理服务的改变可能是全业务链的，在“投”、“顾”两端以及风控、运营、量化交易等领域都将发挥重要作用。从机构内部运营角度来说，大模型刷新了软件研发的新范式，长远来看，80%的代码可能将会是人工智能生成的，20%架构级的核心代码才会由人工提供。
而刘曙峰最为看好的应用领域是投研。“对投研而言，如果把数据比作石油的话，大模型就是它的发动机。从广度和深度两个方面来看，大模型在投研领域有望做得非常深入，而且影响是全面性的，比别的领域更快、更容易，大模型在金融应用的皇冠是投研。”
刘曙峰称，“大模型会加快投研模式的升级”。
