作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，金融業(yè)是大模型應(yīng)用落地的最優(yōu)場景之一，大模型應(yīng)用如何直擊金融業(yè)務(wù)“最后一公里”?近日，南方都市報、南都大數(shù)據(jù)研究院聯(lián)合琶洲實驗室、光明實驗室在廣州舉辦“勢起AI 智啟新界”大模型創(chuàng)新應(yīng)用與安全治理大會，騰訊云天御首席科學(xué)家李超在會上圍繞“大模型構(gòu)建金融風(fēng)控新范式”發(fā)表主旨演講。
他指出，落地實效是大模型價值的重要評估維度，金融業(yè)就是天然的大模型效能檢驗場，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、模型應(yīng)用已經(jīng)深入前中后臺。在客戶運營精細化、黑產(chǎn)欺詐愈加復(fù)雜等背景下，金融風(fēng)控的應(yīng)對策略已經(jīng)由傳統(tǒng)相對靜態(tài)的策略對抗，逐漸升級為更加敏捷的“模型對抗”。
騰訊云天御首席科學(xué)家李超在會上圍繞“大模型構(gòu)建金融風(fēng)控新范式”發(fā)表主旨演講
大模型的價值在于生產(chǎn)力升級
自“人工智能”概念首次提出以來，幾十年間，人工智能研究和產(chǎn)業(yè)螺旋上升發(fā)展，近一年來，大模型技術(shù)又將人工智能再度推向新高度。
大模型概念橫空出世，應(yīng)該如何定義它?李超認為，大模型不僅僅是指大語言模型。“所謂大模型就是運用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，對海量豐富多樣的數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練，將這些數(shù)據(jù)里面的知識沉淀在一個模型中。”李超講道，“大模型通過大量預(yù)訓(xùn)練，就會具備通識能力，相比我們之前用規(guī)則、經(jīng)驗設(shè)計出來的垂直模型，效果更好。”
這樣的效果主要在于生產(chǎn)力的升級，大模型正因其“超級生產(chǎn)力工具”的名號，得以在全球范圍內(nèi)掀起熱潮。談及此，李超在演講中指出，“大模型可以賦能企業(yè)經(jīng)營流程全鏈路智能，走向生產(chǎn)力升級。對企業(yè)而言，每個環(huán)節(jié)都能找到創(chuàng)新空間，可以讓硅基員工替代碳基員工，實現(xiàn)降本增效;對員工而言，人人都有個數(shù)據(jù)科學(xué)家，實現(xiàn)能力提升。”他舉例稱，在設(shè)計研發(fā)、生產(chǎn)制造、營銷、服務(wù)等環(huán)節(jié)，大模型就像鋼鐵俠造戰(zhàn)甲一樣人機協(xié)同，提供豐富信息數(shù)據(jù)。
因此，落地實效是大模型價值的重要評估維度，而行業(yè)大模型是提升大模型落地實效必不可少的一環(huán)。在李超看來，如果把人工智能比作一個學(xué)生，那么通用大模型相當(dāng)于上了高中，學(xué)會了基本的認知能力和常識，行業(yè)大模型則相當(dāng)于進入大學(xué)選專業(yè)，學(xué)專業(yè)知識。
金融風(fēng)控進階至“模型對抗”時代
以金融行業(yè)的大模型為切口，李超聚焦金融行業(yè)的“命門”——風(fēng)控環(huán)節(jié)解讀了大模型的應(yīng)用場景。
當(dāng)前，金融機構(gòu)運營越來越精細化，風(fēng)控策略也要隨之因人而異;另一方面，信貸欺詐黑灰產(chǎn)風(fēng)險頻發(fā)，幾個月就得升級迭代一次風(fēng)控模型。李超指出，在客戶運營精細化、黑產(chǎn)欺詐愈加復(fù)雜等內(nèi)外夾擊之下，金融機構(gòu)風(fēng)控建模的壓力越來越大。而金融風(fēng)控的應(yīng)對策略已經(jīng)由傳統(tǒng)相對靜態(tài)的策略對抗，逐漸升級為更加敏捷的“模型對抗”。
李超指出，金融業(yè)數(shù)字化應(yīng)用已經(jīng)非常深入，數(shù)據(jù)價值的挖掘、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策等應(yīng)用已經(jīng)深入金融業(yè)務(wù)的前中后臺。“在前臺，人臉識別、OCR技術(shù)使得遠程銀行成為可能，而大模型的加成，使得智能客戶服、智能營銷有了更多的想象力。在后臺，我們的程序員可以應(yīng)用大模型進行智能代碼生成、智能代碼補全，大大提高程序員的編程效率。智能告警管理也能讓我們大大縮短故障的響應(yīng)時間，控制故障范圍。”李超詳解了大模型應(yīng)用如何在前中后臺驅(qū)動金融業(yè)務(wù)智能化進階，“而在中臺，大模型的作用更加關(guān)鍵，從智能反洗錢、智能審計和風(fēng)險賬號的智能識別，到逾期風(fēng)險的預(yù)測，都非常需要精準(zhǔn)的風(fēng)控模型進行智能風(fēng)險評估。”在他看來，基于風(fēng)控大模型的自動化建模技術(shù)，可以幫助金融機構(gòu)敏捷迭代既有豐富風(fēng)控知識沉淀、又適配具體業(yè)務(wù)場景的風(fēng)控模型，實現(xiàn)風(fēng)險的動態(tài)治理。
據(jù)他介紹，騰訊云金融風(fēng)控大模型，融合了騰訊安全大量風(fēng)控建模專家的經(jīng)驗，20多年沉淀的海量欺詐知識與多場景風(fēng)控模型能力，吃百家飯，學(xué)百家藝，通過大量預(yù)訓(xùn)練與知識蒸餾方式，幫助金融機構(gòu)根據(jù)自身信貸場景特點與產(chǎn)品客群特征，快速構(gòu)建定制化的反欺詐風(fēng)控模型。
目前，騰訊云天御已經(jīng)和頭部客戶聯(lián)合共建了近百個定制化的風(fēng)控模型。根據(jù)測算，基于騰訊云金融風(fēng)控大模型生產(chǎn)的定制風(fēng)控模型，相比傳統(tǒng)方案反欺詐效果(模型區(qū)分度，KS)提升了20%。
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