《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》1月15日訊（記者 黃心怡）ChatGPT橫空出世以來(lái)，AI已滲透至經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與生活的方方面面。剛剛過(guò)去的2024年，中外AI及大模型在技術(shù)與產(chǎn)業(yè)落地上取得了令人矚目的進(jìn)展。新的2025年，AI必將繼續(xù)成為推動(dòng)各行業(yè)變革的關(guān)鍵力量。

在2025新年來(lái)臨之際，財(cái)聯(lián)社攜手旗下《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》，推出“AI領(lǐng)先者心聲?2025”新年特別報(bào)道。邀請(qǐng)中外人工智能領(lǐng)軍者與行業(yè)精英一同回顧過(guò)去一年AI領(lǐng)域突破與創(chuàng)新；同時(shí)，展望新歲，深入探討AI及其產(chǎn)業(yè)應(yīng)用在未來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

恒生聚源總經(jīng)理吳震操向《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者表示：

大模型時(shí)代的信息系統(tǒng)，正在從“面向數(shù)據(jù)的計(jì)算”轉(zhuǎn)向“面向計(jì)算的數(shù)據(jù)”。對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行AI改造是充分發(fā)揮大模型能力最關(guān)鍵的因素之一。

傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)建設(shè)是“面向數(shù)據(jù)的計(jì)算”，即圍繞“實(shí)體建模的數(shù)據(jù)庫(kù)”建立業(yè)務(wù)系統(tǒng)。而在數(shù)智化時(shí)代，數(shù)據(jù)管理方式應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變?yōu)椤懊嫦蛴?jì)算的數(shù)據(jù)”，即圍繞大模型的推理和生成能力來(lái)增強(qiáng)企業(yè)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，讓大模型根植于業(yè)務(wù)流和數(shù)據(jù)流之中，成為真正的企業(yè)大腦，實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

吳震操AI領(lǐng)先者心聲?2025全文如下：

2024年，國(guó)內(nèi)大模型在垂直領(lǐng)域不斷拓展，行業(yè)應(yīng)用逐漸深化。大模型對(duì)于公域和私域數(shù)據(jù)的需求也逐日劇增。然而，傳統(tǒng)信息化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足大模型在搜索和推理上的要求。

企業(yè)在信息化過(guò)程中，通過(guò)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)體建模，形成實(shí)體關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)。而企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)則是圍繞著這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行建設(shè)，通過(guò)對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的操作完成業(yè)務(wù)流程。在大模型時(shí)代到來(lái)之后，大量需要NL2SQL等手段讓大模型能夠直接讀取和操作企業(yè)內(nèi)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。但是大模型在使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)面臨諸多問(wèn)題：表的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)未攜帶足夠的語(yǔ)義信息，導(dǎo)致大模型無(wú)法將“自然語(yǔ)言語(yǔ)義”和“數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)義”聯(lián)系起來(lái)；不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間，同類(lèi)型的數(shù)據(jù)經(jīng)常存在格式不一致、單位不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)量綱不對(duì)齊等問(wèn)題，極大地提升了NL2SQL任務(wù)的復(fù)雜度；當(dāng)在大模型中輸入數(shù)據(jù)中維度信息缺失或者錯(cuò)誤時(shí)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)NL2SQL的精確查詢(xún)等等；

恒生聚源作為金融行業(yè)數(shù)智化的先行者，基于過(guò)去二十多年積累的全量金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，創(chuàng)新設(shè)計(jì)了行業(yè)領(lǐng)先的AI應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)“AIDB”。不同于典型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它去除了常量表，庫(kù)表結(jié)構(gòu)基于“指標(biāo)、主體、維度“三元組的設(shè)計(jì)，打破了金融數(shù)據(jù)應(yīng)用和消費(fèi)的技術(shù)壁壘，實(shí)現(xiàn)”直查“方式訪(fǎng)問(wèn)金融指標(biāo)數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)在大模型應(yīng)用場(chǎng)景下的獲取與分析更加便捷高效。

目前，AIDB可以提供2000+高質(zhì)量的核心金融指標(biāo)數(shù)據(jù)，涉及權(quán)益、債券、基金、指數(shù)、財(cái)務(wù)等業(yè)務(wù)，可提供時(shí)間跨度20年的數(shù)據(jù)。AIDB作為數(shù)據(jù)庫(kù)基座，一方面支撐起合作方精準(zhǔn)的NL2API以及NL2SQL服務(wù)，提升大模型對(duì)實(shí)時(shí)金融知識(shí)回答的精度與廣度：NL2API應(yīng)用準(zhǔn)確率超過(guò)90%，自然語(yǔ)言提問(wèn)全鏈路端到端準(zhǔn)確率超過(guò)96%。另一方面，AIDB數(shù)據(jù)的三元組結(jié)構(gòu)，可以快速轉(zhuǎn)化為L(zhǎng)LM訓(xùn)練所需的問(wèn)答對(duì)結(jié)構(gòu)高質(zhì)量訓(xùn)練樣本，用以支持領(lǐng)域大模型的微調(diào)。AIDB與恒生聚源另一款大模型應(yīng)用產(chǎn)品WarrenQ相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了真正“語(yǔ)控萬(wàn)數(shù)”的能力。

展望2025年，大模型正在成為企業(yè)的知識(shí)庫(kù)入口，同時(shí)AI智能體開(kāi)始廣泛地與企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行交互，逐漸進(jìn)化成為企業(yè)大腦。這就需要提供與之相匹配的高質(zhì)量的、可被AI直接消費(fèi)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。即圍繞著大模型的推理能力，建立面向AI計(jì)算的新型數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)字化建設(shè)開(kāi)始從“面向數(shù)據(jù)的計(jì)算“轉(zhuǎn)向”面向計(jì)算的數(shù)據(jù)“時(shí)代。