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核心提示：獨(dú)家 | 創(chuàng)新工場首席科學(xué)家周明：NLP 與金融「聯(lián)姻」，從經(jīng)濟(jì)實惠的小模型開始
6月6日，創(chuàng)新工場首席科學(xué)家、瀾舟科技創(chuàng)始人周明
獨(dú)家 | 創(chuàng)新工場首席科學(xué)家周明：NLP 與金融「聯(lián)姻」，從經(jīng)濟(jì)實惠的小模型開始
6月6日，創(chuàng)新工場首席科學(xué)家、瀾舟科技創(chuàng)始人周明博士代表瀾舟科技，在北京與華夏基金簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，宣告成立「金融NLP聯(lián)合實驗室」。
這是繼周明在2020年12月離開微軟亞洲研究院后的又一個重大動向。
周明博士是我國研究自然語言處理（NLP）的先驅(qū)者之一：
他是中國第一個中英翻譯系統(tǒng)CEMT-I（哈工大1989年）、日本最有名的中日機(jī)器翻譯產(chǎn)品J-北京（日本高電社1998年）的研制者，曾擔(dān)任2019年國際計算語言學(xué)協(xié)會（ACL）主席，中國計算機(jī)學(xué)會理事、中文信息技術(shù)專委會主任、術(shù)語工作委員會主任、中國中文信息學(xué)會常務(wù)理事，谷歌學(xué)術(shù)引用數(shù)超過32000次。
1999年，周明加入微軟亞洲研究院，隨后擔(dān)任自然語言研究組的負(fù)責(zé)人、微軟亞研副院長。2020年12月，他從微軟離職，隨后加入創(chuàng)新工場擔(dān)任首席科學(xué)家，2021年6月孵化出瀾舟科技，7月就推出輕量化模型——「孟子」，在中文語言理解評測CLUE榜單的多項指標(biāo)上登頂?shù)谝唬鸩簧訇P(guān)注。
如今，不到一年，瀾舟科技便與華夏基金成立「金融NLP聯(lián)合實驗室」，致力于在金融場景中實現(xiàn)NLP技術(shù)的落地，成長著實迅速。而據(jù)AI科技評論與周明博士的對話，在此次與金融的「聯(lián)姻」中，輕量化模型「孟子」將扮演重要角色。
獨(dú)家 | 創(chuàng)新工場首席科學(xué)家周明：NLP 與金融「聯(lián)姻」，從經(jīng)濟(jì)實惠的小模型開始
根據(jù)華夏基金首席數(shù)據(jù)官陳一昕的介紹，在以往的「金融+NLP」建設(shè)中，他們往往面臨模型與行業(yè)場景適配性差、訓(xùn)練代價大、中文理解能力不足等問題。面對金融領(lǐng)域文本專業(yè)性強(qiáng)、應(yīng)用場景多變的情況，構(gòu)建落地快、易迭代、可適配金融垂直領(lǐng)域的中文NLP模型是一個亟待實現(xiàn)的目標(biāo)。
而此時，「孟子」的輕量化優(yōu)勢便發(fā)揮了出來。
周明告訴AI科技評論，諸如「孟子」的輕量化模型部署成本低，能夠快速迭代，用戶壓力小，且適配性強(qiáng)。此外，通過知識融合、數(shù)據(jù)增強(qiáng)，能力上或并不遜于大模型，十分適合金融場景的需求，更容易落地。
以下是雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))-AI科技評論與周明博士的對話：
AI科技評論：能否簡單介紹一下瀾舟科技跟華夏基金共同成立金融NLP聯(lián)合實驗室的背景？
周明：我在2020年年底從微軟亞洲研究院離開，到創(chuàng)新工場擔(dān)任首席科學(xué)家，去年6月孵化了瀾舟科技。瀾舟科技的核心技術(shù)是自然語言理解，可以用于實現(xiàn)文本的智能理解、搜索、問答、摘要、翻譯以及知識圖譜等等。但具體落地，要找一個場景。
剛創(chuàng)立瀾舟科技時，我就首先想到金融。那時候我就想，要進(jìn)入金融領(lǐng)域，不能隔靴瘙癢，而是要有更緊密的合作。我們要了解金融的需求，金融方也要知道我們的技術(shù)長板和短板，所以我就開始尋找能夠緊密合作的金融伙伴。
恰好在去年10月，我應(yīng)邀參加一個在上海舉行的智能投研大會，做了一個特邀報告，其中介紹了瀾舟科技的自然語言處理技術(shù)，包括「孟子」預(yù)訓(xùn)練模型。華夏基金的楊思成在臺下，對我們很感興趣，就介紹我和華夏基金的首席數(shù)據(jù)官陳一昕認(rèn)識，雙方一拍即合。
我們共同認(rèn)為，過去科技企業(yè)與金融公司的項目合作模式不夠密切。項目制是甲方與乙方，對方擬好一個需求，我圍繞需求提供技術(shù)、按時間交付，但技術(shù)的不斷迭代需要科技與場景的緊密結(jié)合，所以我和陳一昕最終決定采用「聯(lián)合實驗室」的方式，把大家放在一個籃子里，AI 可以隨著市場變化快速迭代，業(yè)務(wù)也可以更了解 AI。
AI科技評論：項目制是目前 AI/NLP 與其他領(lǐng)域結(jié)合的主流合作形式嗎？聯(lián)合實驗室是不是相對比較少？
周明：是的。在這里我要解釋一下，金融是一個特殊的領(lǐng)域，不像有的領(lǐng)域可以實現(xiàn)相對標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)，「AI+金融」或「金融+AI」在當(dāng)前還沒有定論。
金融的需求沒有那么明確，而且場景多樣化，同時 AI 技術(shù)也在不停地迭代，例如，大模型約每三個月就要迭代一次。
因此，金融行業(yè)的人士對 AI 是既渴望、又覺得太繁復(fù)，跟不上 AI 的節(jié)奏。在這種方式下，項目制就會產(chǎn)生一些問題，而聯(lián)合實驗室則能更靈活地應(yīng)付這種快速多變的局面，把雙方的優(yōu)勢與長處發(fā)揮出來。
AI科技評論：據(jù)您觀察，目前國內(nèi)做 NLP 落地、或憑借 NLP 技術(shù)進(jìn)軍金融領(lǐng)域的公司多嗎？
周明：兩者都不多。由于技術(shù)的局限性，NLP落地很難，因此全世界的NLP公司都比較少，但像百度、微軟、谷歌等背后都有 NLP 團(tuán)隊，主要是服務(wù)于它們自身的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，作為一個部件，例如拼寫檢查、文檔分析、索引等等，但極少有公司專門以 NLP 技術(shù)立足。
近兩年大模型出現(xiàn)后，NLP 的能力大幅度提升，開始有人嘗試基于 NLP 技術(shù)創(chuàng)業(yè)，但受疫情影響無法推行，很多科研者還在等待機(jī)會。也有將 NLP 當(dāng)應(yīng)用的公司，例如客服公司，但并非專門研究NLP。
AI科技評論：金融業(yè)務(wù)有哪些特征？在金融場景中，NLP能夠解決什么樣的問題？
周明：首先說NLP（自然語言處理）技術(shù)。目前 NLP 領(lǐng)域有許多基于互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，過去幾年也在全世界引起了廣泛關(guān)注。但瀾舟科技做的是「孟子」輕量化模型，模型不大、容易落地，同時又具備分析、搜索、翻譯、生成等能力。
NLP的這些能力在金融領(lǐng)域有很多用處，比如智能信息抽取。幾乎所有金融單位都要處理很多無結(jié)構(gòu)、有結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)的文檔，如網(wǎng)頁有表格、有字段。舉個例子，基金的變化，昨天的價格多少、今天的價格多少、基金數(shù)量、購買人數(shù)、交易量、上升與下降幅度等等，有可能寫在年報里，也有可能寫在網(wǎng)頁里，我們就可以使用智能文檔分析技術(shù)，將其重要信息抽取出來形成數(shù)據(jù)庫。
再聯(lián)想其他能力，NLP 幾乎貫穿金融業(yè)務(wù)的所有環(huán)節(jié)，所以金融機(jī)構(gòu)都重視 NLP 技術(shù)。但如何將NLP能力開發(fā)好、部署好，成本極低又能快速便捷地用起來，卻是不容易做到的。
AI科技評論：在這次NLP與金融的聯(lián)合中，「孟子」模型的落地如何體現(xiàn)？
周明：「孟子」在瀾舟公司的所有技術(shù)體系中都會體現(xiàn)，包括智能文檔、信息抽取、知識圖譜、搜索問答，還有文本生成等，這些核心技術(shù)均會進(jìn)入到跟華夏一同成立的聯(lián)合實驗室中。「孟子」會基于一些金融數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，從而獲得處理金融數(shù)據(jù)的能力。
基于「孟子」，我們希望可以在金融領(lǐng)域中做文檔智能信息抽取、OCR、輿情分析、暴雷事件分析、報警、風(fēng)控，也可以做國內(nèi)外金融信息的抽取匯總和檢索、年報的自動生成和和行情預(yù)判等等，還有金融行業(yè)需要的客服、獲客、客戶推薦優(yōu)秀產(chǎn)品、客戶跟蹤、用戶畫像等。
AI科技評論：「孟子」強(qiáng)調(diào)的是小模型，小模型對于處理金融領(lǐng)域的問題是否有獨(dú)特的優(yōu)勢？
周明：在一定的情況下，模型越大、參數(shù)越多，泛化能力就越強(qiáng)、水平就越高，這是共識。但訓(xùn)練一個巨大的模型需要巨大算力，在使用大模型時，推理也需要很大的計算集群，需要買成百上千張卡來支持運(yùn)行，一般的公司（包括金融機(jī)構(gòu)）都負(fù)擔(dān)不起，性價比也拉低。
而輕量化模型對用戶的壓力非常小，一般情況下只用少量GPU，甚至有些任務(wù)只用CPU也可以，部署成本可以大幅降低，又快又準(zhǔn)。即便性能也許比大模型差了一點(diǎn)，但在大部分用戶看來是劃算的。也是基于這樣的市場，我們在成立瀾舟科技時就決定做輕量化模型。
瀾舟科技是國內(nèi)最早研究輕量化模型的公司之一。在研究「孟子」時，我們以為模型的能力會大幅削弱，但后來發(fā)現(xiàn)，如果輕量化模型的算法過關(guān)，加上知識的融入、數(shù)據(jù)的增強(qiáng)，輕量化模型有可能不輸給大模型。這是非常了不起的一件事。
6月6日，創(chuàng)新工場首席科學(xué)家、瀾舟科技創(chuàng)始人周明博士代表瀾舟科技，在北京與華夏基金簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，宣告成立「金融NLP聯(lián)合實驗室」。
這是繼周明在2020年12月離開微軟亞洲研究院后的又一個重大動向。
周明博士是我國研究自然語言處理（NLP）的先驅(qū)者之一：
他是中國第一個中英翻譯系統(tǒng)CEMT-I（哈工大1989年）、日本最有名的中日機(jī)器翻譯產(chǎn)品J-北京（日本高電社1998年）的研制者，曾擔(dān)任2019年國際計算語言學(xué)協(xié)會（ACL）主席，中國計算機(jī)學(xué)會理事、中文信息技術(shù)專委會主任、術(shù)語工作委員會主任、中國中文信息學(xué)會常務(wù)理事，谷歌學(xué)術(shù)引用數(shù)超過32000次。
1999年，周明加入微軟亞洲研究院，隨后擔(dān)任自然語言研究組的負(fù)責(zé)人、微軟亞研副院長。2020年12月，他從微軟離職，隨后加入創(chuàng)新工場擔(dān)任首席科學(xué)家，2021年6月孵化出瀾舟科技，7月就推出輕量化模型——「孟子」，在中文語言理解評測CLUE榜單的多項指標(biāo)上登頂?shù)谝唬鸩簧訇P(guān)注。
如今，不到一年，瀾舟科技便與華夏基金成立「金融NLP聯(lián)合實驗室」，致力于在金融場景中實現(xiàn)NLP技術(shù)的落地，成長著實迅速。而據(jù)AI科技評論與周明博士的對話，在此次與金融的「聯(lián)姻」中，輕量化模型「孟子」將扮演重要角色。
根據(jù)華夏基金首席數(shù)據(jù)官陳一昕的介紹，在以往的「金融+NLP」建設(shè)中，他們往往面臨模型與行業(yè)場景適配性差、訓(xùn)練代價大、中文理解能力不足等問題。面對金融領(lǐng)域文本專業(yè)性強(qiáng)、應(yīng)用場景多變的情況，構(gòu)建落地快、易迭代、可適配金融垂直領(lǐng)域的中文NLP模型是一個亟待實現(xiàn)的目標(biāo)。
而此時，「孟子」的輕量化優(yōu)勢便發(fā)揮了出來。
周明告訴AI科技評論，諸如「孟子」的輕量化模型部署成本低，能夠快速迭代，用戶壓力小，且適配性強(qiáng)。此外，通過知識融合、數(shù)據(jù)增強(qiáng)，能力上或并不遜于大模型，十分適合金融場景的需求，更容易落地。
以下是雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))-AI科技評論與周明博士的對話：
AI科技評論：能否簡單介紹一下瀾舟科技跟華夏基金共同成立金融NLP聯(lián)合實驗室的背景？
周明：我在2020年年底從微軟亞洲研究院離開，到創(chuàng)新工場擔(dān)任首席科學(xué)家，去年6月孵化了瀾舟科技。瀾舟科技的核心技術(shù)是自然語言理解，可以用于實現(xiàn)文本的智能理解、搜索、問答、摘要、翻譯以及知識圖譜等等。但具體落地，要找一個場景。
剛創(chuàng)立瀾舟科技時，我就首先想到金融。那時候我就想，要進(jìn)入金融領(lǐng)域，不能隔靴瘙癢，而是要有更緊密的合作。我們要了解金融的需求，金融方也要知道我們的技術(shù)長板和短板，所以我就開始尋找能夠緊密合作的金融伙伴。
恰好在去年10月，我應(yīng)邀參加一個在上海舉行的智能投研大會，做了一個特邀報告，其中介紹了瀾舟科技的自然語言處理技術(shù)，包括「孟子」預(yù)訓(xùn)練模型。華夏基金的楊思成在臺下，對我們很感興趣，就介紹我和華夏基金的首席數(shù)據(jù)官陳一昕認(rèn)識，雙方一拍即合。
我們共同認(rèn)為，過去科技企業(yè)與金融公司的項目合作模式不夠密切。項目制是甲方與乙方，對方擬好一個需求，我圍繞需求提供技術(shù)、按時間交付，但技術(shù)的不斷迭代需要科技與場景的緊密結(jié)合，所以我和陳一昕最終決定采用「聯(lián)合實驗室」的方式，把大家放在一個籃子里，AI 可以隨著市場變化快速迭代，業(yè)務(wù)也可以更了解 AI。
AI科技評論：項目制是目前 AI/NLP 與其他領(lǐng)域結(jié)合的主流合作形式嗎？聯(lián)合實驗室是不是相對比較少？
周明：是的。在這里我要解釋一下，金融是一個特殊的領(lǐng)域，不像有的領(lǐng)域可以實現(xiàn)相對標(biāo)準(zhǔn)化的服務(wù)，「AI+金融」或「金融+AI」在當(dāng)前還沒有定論。
金融的需求沒有那么明確，而且場景多樣化，同時 AI 技術(shù)也在不停地迭代，例如，大模型約每三個月就要迭代一次。
因此，金融行業(yè)的人士對 AI 是既渴望、又覺得太繁復(fù)，跟不上 AI 的節(jié)奏。在這種方式下，項目制就會產(chǎn)生一些問題，而聯(lián)合實驗室則能更靈活地應(yīng)付這種快速多變的局面，把雙方的優(yōu)勢與長處發(fā)揮出來。
AI科技評論：據(jù)您觀察，目前國內(nèi)做 NLP 落地、或憑借 NLP 技術(shù)進(jìn)軍金融領(lǐng)域的公司多嗎？
周明：兩者都不多。由于技術(shù)的局限性，NLP落地很難，因此全世界的NLP公司都比較少，但像百度、微軟、谷歌等背后都有 NLP 團(tuán)隊，主要是服務(wù)于它們自身的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，作為一個部件，例如拼寫檢查、文檔分析、索引等等，但極少有公司專門以 NLP 技術(shù)立足。
近兩年大模型出現(xiàn)后，NLP 的能力大幅度提升，開始有人嘗試基于 NLP 技術(shù)創(chuàng)業(yè)，但受疫情影響無法推行，很多科研者還在等待機(jī)會。也有將 NLP 當(dāng)應(yīng)用的公司，例如客服公司，但并非專門研究NLP。
AI科技評論：金融業(yè)務(wù)有哪些特征？在金融場景中，NLP能夠解決什么樣的問題？
周明：首先說NLP（自然語言處理）技術(shù)。目前 NLP 領(lǐng)域有許多基于互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，過去幾年也在全世界引起了廣泛關(guān)注。但瀾舟科技做的是「孟子」輕量化模型，模型不大、容易落地，同時又具備分析、搜索、翻譯、生成等能力。
NLP的這些能力在金融領(lǐng)域有很多用處，比如智能信息抽取。幾乎所有金融單位都要處理很多無結(jié)構(gòu)、有結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)的文檔，如網(wǎng)頁有表格、有字段。舉個例子，基金的變化，昨天的價格多少、今天的價格多少、基金數(shù)量、購買人數(shù)、交易量、上升與下降幅度等等，有可能寫在年報里，也有可能寫在網(wǎng)頁里，我們就可以使用智能文檔分析技術(shù)，將其重要信息抽取出來形成數(shù)據(jù)庫。
再聯(lián)想其他能力，NLP 幾乎貫穿金融業(yè)務(wù)的所有環(huán)節(jié)，所以金融機(jī)構(gòu)都重視 NLP 技術(shù)。但如何將NLP能力開發(fā)好、部署好，成本極低又能快速便捷地用起來，卻是不容易做到的。
AI科技評論：在這次NLP與金融的聯(lián)合中，「孟子」模型的落地如何體現(xiàn)？
周明：「孟子」在瀾舟公司的所有技術(shù)體系中都會體現(xiàn)，包括智能文檔、信息抽取、知識圖譜、搜索問答，還有文本生成等，這些核心技術(shù)均會進(jìn)入到跟華夏一同成立的聯(lián)合實驗室中。「孟子」會基于一些金融數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，從而獲得處理金融數(shù)據(jù)的能力。
基于「孟子」，我們希望可以在金融領(lǐng)域中做文檔智能信息抽取、OCR、輿情分析、暴雷事件分析、報警、風(fēng)控，也可以做國內(nèi)外金融信息的抽取匯總和檢索、年報的自動生成和和行情預(yù)判等等，還有金融行業(yè)需要的客服、獲客、客戶推薦優(yōu)秀產(chǎn)品、客戶跟蹤、用戶畫像等。
AI科技評論：「孟子」強(qiáng)調(diào)的是小模型，小模型對于處理金融領(lǐng)域的問題是否有獨(dú)特的優(yōu)勢？
周明：在一定的情況下，模型越大、參數(shù)越多，泛化能力就越強(qiáng)、水平就越高，這是共識。但訓(xùn)練一個巨大的模型需要巨大算力，在使用大模型時，推理也需要很大的計算集群，需要買成百上千張卡來支持運(yùn)行，一般的公司（包括金融機(jī)構(gòu)）都負(fù)擔(dān)不起，性價比也拉低。
而輕量化模型對用戶的壓力非常小，一般情況下只用少量GPU，甚至有些任務(wù)只用CPU也可以，部署成本可以大幅降低，又快又準(zhǔn)。即便性能也許比大模型差了一點(diǎn)，但在大部分用戶看來是劃算的。也是基于這樣的市場，我們在成立瀾舟科技時就決定做輕量化模型。
瀾舟科技是國內(nèi)最早研究輕量化模型的公司之一。在研究「孟子」時，我們以為模型的能力會大幅削弱，但后來發(fā)現(xiàn)，如果輕量化模型的算法過關(guān)，加上知識的融入、數(shù)據(jù)的增強(qiáng)，輕量化模型有可能不輸給大模型。這是非常了不起的一件事。
