7月28日消息，由中國信息通信研究院（以下簡稱中國信通院）組織的“行業(yè)大模型高質量發(fā)展論壇暨可信AI大模型標準宣貫會”在江蘇南京召開。會議發(fā)起了行業(yè)大模型標準聯(lián)合推進計劃，啟動了多個行業(yè)的大模型標準編制工作，其中，由中國信通院牽頭、奇富科技作為主要參編單位、四十多家企業(yè)共同編制的國內(nèi)首個金融行業(yè)大模型標準《面向行業(yè)的大規(guī)模預訓練模型技術和應用評估方法第一部分：金融大模型》標準計劃將于八月底正式發(fā)布。
作為國內(nèi)布局金融行業(yè)大模型最早的公司，奇富科技在會上闡釋了金融行業(yè)開發(fā)行業(yè)專屬大模型的必要性，并展現(xiàn)了金融科技企業(yè)在行業(yè)大模型推進中的獨特優(yōu)勢。
“從金融這個行業(yè)誕生以來，對技術的需求和推動，都遠超人們的想象。”奇富科技大模型專家楊劍介紹到。
通用大模型能力有目共睹，而在高度數(shù)據(jù)化、專業(yè)復雜度較高的金融領域，需要依靠專業(yè)背景與行業(yè)洞察，優(yōu)化與適配特定應用需求。楊劍介紹，作為中國典型的以人工智能技術驅動的金融科技服務平臺，奇富科技通過7年以來的數(shù)據(jù)與場景積累，逐漸探明了金融領域大模型的各式應用方向：讓大模型全面理解與運用金融專業(yè)術語，并產(chǎn)生具備專業(yè)屬性的反饋，應用到金融行為前-中-后多個階段。
在楊劍以《大模型在金融場景的落地路徑》為主題的演講中，提出了奇富科技率先走入金融大模型時代的根基所在。
圖：楊劍在宣貫會現(xiàn)場帶來演講《大模型在金融場景的落地路徑》
在楊劍看來，金融+大模型歸根結底是“軟硬結合”的金融科技探索與實踐方向?！败洝痹谟趯鹑跇I(yè)務層面的深入理解，“硬”則在于技術、數(shù)據(jù)、算力方面的積累。
在“軟”層面，以奇富科技為代表的金融科技企業(yè)，探索金融大模型的優(yōu)勢在于深刻的業(yè)務場景洞察，以及高效清晰的反饋結果合規(guī)化操作。作為國內(nèi)最為成熟的金融科技企業(yè)之一，奇富科技積累了足夠豐富的業(yè)務洞察與場景分析，將金融業(yè)務流程拆分成一系列可智能化節(jié)點，以此打開更全面的大模型落地空間，滲透優(yōu)化全業(yè)務細節(jié)。生成式AI的一大痛點便是內(nèi)容真實性與內(nèi)容合規(guī)，而奇富科技依靠一系列政策規(guī)范文檔與條款，形成了豐富的信貸合規(guī)處置經(jīng)驗，并以此完成信息圍欄的構建，讓大模型安全可控。
而在“硬”層面，更多指向的是奇富科技作為一家科技公司的技術力。
據(jù)介紹，基于長久以來金融業(yè)務的持續(xù)開展，奇富科技在數(shù)據(jù)行為、語料、問答、金融圖譜等方面積累了大規(guī)模數(shù)據(jù)，持續(xù)以此精進服務滿意度過程中，也可將其轉化為大模型訓練的基礎素材，與用戶體驗形成正反饋。而在技術積累方面，奇富科技一直具有優(yōu)越背景，互聯(lián)網(wǎng)&金融雙重身份，AI視覺、語音文本互換，自然語言處理與神經(jīng)網(wǎng)絡算法都處于互聯(lián)網(wǎng)公司第一梯隊。算力基礎直接關系到大模型的訓練速度，這一方面，奇富科技則通過分布式訓練優(yōu)化推理性能，彈性調(diào)度，多樣性混合部署等措施，保證大模型擁有適配金融行業(yè)需求的充沛算力。
通過技術不斷加深對金融行業(yè)與用戶需求的理解，并持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)分析與處理能力、算法與AI技術、夯實算力儲備，軟與硬相互綁定，是奇富科技在大模型方向上，引領國內(nèi)金融行業(yè)的先發(fā)條件，而在此基礎上，逐漸為金融行業(yè)提供大模型標準的框架與細則。
據(jù)悉奇富科技的大模型奇富GPT已經(jīng)迅速應用到獲客、運營、風控、貸后服務等業(yè)務環(huán)節(jié)。楊劍展示了兩個已經(jīng)獲得數(shù)據(jù)收效的落地應用。在營銷層面，通過大模型構建對話金融業(yè)務場景，訓練現(xiàn)有電銷對話系統(tǒng)，幫助電銷機器人精準理解真實用戶需求，提高對答擬真度與服務專業(yè)度。“經(jīng)過大模型陪練機器人的幫助，我們的電銷系統(tǒng)通話時長提升了15.1%?！睏顒榻B，通話時長的拉升，意味著用戶的對話體驗有了明顯改善。
楊劍提供的另一個落地應用展現(xiàn)在營銷內(nèi)容生成方面，大模型生成素材元素，并與人工創(chuàng)作素材整合變化，形成大批量廣告素材，隨后大模型對素材進行標注，并通過AI系統(tǒng)給與多維度評級，經(jīng)過渠道投放后，最終收獲數(shù)據(jù)效果最佳的素材?！按竽Ｐ蛻迷跔I銷素材方面后，我們的客戶觸達規(guī)模提升了21.4%。”楊劍介紹道。
此外，楊劍還介紹了奇富金融大模型的階梯式落地方案：
第一階段，金融行業(yè)大模型初步成型，能夠深入理解與應用金融行業(yè)知識，投射到各個業(yè)務角落。
到了第二階段，金融大模型能夠對外輸出，賦能各類金融機構，同時，分不同場景持續(xù)數(shù)據(jù)優(yōu)化，服務于不同任務。
早在2017年，奇富科技就通過AI算法平臺、算法庫進行訓練，最終提煉出了能夠真正用于業(yè)務場景的各種模型，如智能營銷模型、反欺詐模型、貸前額度模型、貸中調(diào)整模型，以及交易風險模型和智能機器人等等，這些模型覆蓋了業(yè)務的全生命周期。而在大模型的驅動下，原先的分業(yè)務板塊模型都將得到進一步優(yōu)化，形成更高效、更用戶友好的金融業(yè)務流程。
訓練數(shù)據(jù)數(shù)量和質量，以及對金融業(yè)務的理解和洞見，是金融行業(yè)大模型的核心競爭力。在大模型時代，隨著奇富科技金融大模型應用不斷落地，金融行業(yè)運用技術推動業(yè)務升級的發(fā)展進程中，或將迎來的嶄新范例。
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