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            持牌機構進擊:首個零售金融大模型誕生

            董云峰 來源:中國電子銀行網 2023-09-01 14:13:43 零售金融 大模型 新金融瑯琊榜
            董云峰     來源:中國電子銀行網     2023-09-01 14:13:43

            核心提示這是大模型技術向金融領域深入滲透的標志性事件,也代表了持牌金融機構在科技創新方面的新高度。

            原載:新金融瑯琊榜(ID:finrank) 作者:董云峰 編輯:葉冬

            作為史上增長最快的消費者應用,ChatGPT熱度正在下降。

            數據顯示,今年6月,ChatGPT訪問量環比下滑9.7%,為其推出以來首次。到7月份,ChatGPT的全球訪問者數量又下降了11.2%。

            另一邊,國內“百模大戰”乃至“千模大戰”如火如荼,并且市場焦點正在從通用大模型轉向產業大模型。經歷了過去大半年的探索,市場共識逐漸形成:通用大模型不是模型應用的唯一方向,面向垂直產業的模型才是大模型價值的引爆點。

            近期以來,從華為、京東到用友、金蝶,越來越多科技公司推出產業大模型,致力于用技術創新提高產業效率,讓大模型從想象力走向生產力,推動大模型深入千行百業。

            金融業并未缺席。8月28日,金融大模型發展論壇暨馬上消費金融大模型發布會在重慶兩江新區舉行,云集了譚建榮、倪光南、孫茂松和楊新民四位院士及100多家金融機構。此次會上,馬上消費發布全國首個零售金融大模型——“天鏡”。

            這是大模型技術向金融領域深入滲透的標志性事件,也代表了持牌金融機構在科技創新方面的新高度。

            在金融數字化不斷加速的背景下,可以預期的是,更多金融細分領域的大模型已經在路上了,而在馬上消費率先試水之后,有望帶動更多持牌金融機構入場。

            01 金融大模型知易行難

            一部現代金融史,就是金融業與新興技術不斷融合發展的歷史。

            金融業被公認為大模型與AIGC應用的主戰場。麥肯錫近期發表的一份報告指出,生成式人工智能對生產力的影響,可能為全球經濟創造數萬億美元的價值,其中每年可以為銀行業額外創造2000億美元~3400億美元的價值。

            目前來看,大模型已經在金融領域的多個層面逐漸展現其價值。諸如,為金融機構員工的專業化營銷、渠道維護提供支持,提升面向客戶的服務能力;提升業務鏈條智能化與辦公模式自動化,改善內部工作流程與效率;通過代碼生成功能提升IT基礎工作的效率,等等。

            在馬上消費首席信息官蔣寧看來,大模型在金融領域有廣泛的應用前景,推動構建用戶個性化服務體驗,將有效提升金融領域營銷、運營等價值鏈效率,進一步拓展數據決策在風控領域的創新應用效果,助力金融行業數字化轉型產生實質性的飛躍。

            不過,由于金融業務的特殊性,金融監管相當嚴格,因此也是最復雜、挑戰最大的應用場景之一。大模型在金融領域的應用,還需要解決諸多難題。

            蔣寧指出,大模型目前還面臨關鍵性任務和動態適應性、個性化要求和隱私保護、群體智能與安全可信以及基礎設施能力等四大難題。他舉例稱,比如自動駕駛,外界環境在變化,對象車也在變化,它的剎車、提速、轉彎、看燈,絕對不能出錯,因為1%的錯都會造成生命財產損失,這就是金融大模型和傳統大模型最大的區別。

            實際上,由于金融行業所面對的場景各式各樣且不斷變化,當前的大模型很難做到每一份決策都穩定、精確,這與金融機構對安全性與穩定性的要求存在差距,再加上合規方面的挑戰,導致大模型的應用知易行難。

            02 首個零售金融大模型

            天鏡,寓意大模型是人類智慧的鏡像,基于馬上消費深厚的科技積淀和研發實力誕生。

            過去8年,馬上消費對金融行業有了系統的認知,對技術擁有更底層的思考,并在算力、算法與數據這三大支柱上建立了護城河。此前,馬上消費已經將大模型技術在智能營銷、智能客服等多方面進行了深入的實踐,并在實際運營中取得了不錯的效果。

            在此次發布會上,天鏡大模型在匯集智慧、喚醒知識、眾創價值、數字分身等四大核心的應用場景悉數亮相。

            匯集智慧,主要應用在人工客服場景。通過大模型提煉萃取一線優秀人工坐席客服經驗,匯聚成群體智慧,從而擁有一對多服務客戶的能力,也可作為人工坐席的輔助角色。據了解,經過近3個月的運行,其意圖理解準確率達91%,高于傳統AI的68%;客戶參與率61%,高于傳統模型的43%,也高于人工坐席平均28%的水平。

            喚醒知識,主要為解決提取、利用非結構化文檔中的數據資料的痛點。例如,將企業招股書、財報、經濟預測數據等文件上傳后,天鏡大模型可深入解析金融領域專業術語,同時查詢定位多個不同文檔,洞悉金融圖表隱含的信息并進行歸納和總結。

            眾創價值,是為了降低使用數據的門檻。天鏡大模型SQL生成平臺不再需要代碼等專業指令,使用者可直接向AI說“大白話”,天鏡即可自動理解需求、展開檢索、生成答復,按照人的意思去完成數據挖掘的任務。

            數字分身,旨在打造“數字外表+智慧大腦+情感內心”三合一的數字人,擅理解、有溫度、懂心理的智能秘書,或不休不眠的智能“打工人”。通過上傳資料并定制一些參數,只需5分鐘的數據訓練,員工即可擁有自己的數字分身,代替員工完成大量工作。

            概言之,天鏡大模型深扎金融產業,基于真實業務場景研發,也已經應用在日常業務中,致力于解決現實產業問題。馬上消費人工智能研究院院長陸全強調,天鏡大模型從一開始研發,就專注于真正幫金融企業去落地,去產生實際價值。

            而天鏡大模型的發布,進一步彰顯了馬上消費不斷開放、推進科技能力輸出的決心,通過將金融大模型與合作伙伴共同分享,帶動更多金融機構轉型,攜手推進金融高質量發展。

            基于此,本次發布會上,中國信通院、重慶國家應用數學中心和馬上消費牽頭發起,阿里云、百行征信、抖音、中關村科金、畢馬威、復旦大學金融科技研究院、樸道征信、騰訊云、中國科學院自動化研究所等聯合倡議發起“金融大模型可信安全驗證與聯合創新行動計劃”。

            03 進擊的持牌金融機構

            種種跡象表明,以垂直應用為突破口,大模型與AIGC所引爆的新一輪技術浪潮與產業變革剛剛開啟。

            持牌金融機構應該缺席嗎?或者說,金融科技是科技公司的專利嗎?作為持有消費金融牌照的科技驅動型金融機構,馬上消費選擇加入浪潮,坐上“牌桌”,甚至引領變革。

            無獨有偶,今年初建設銀行在北京舉辦“建行云”發布會,首批推出三大類10個云服務套餐,并依托數字新基建在全國進行算力布局,規劃環京、中西部等四大數據中心集群,引起廣泛關注。

            這一次,面對浩浩蕩蕩的大模型浪潮,馬上消費再次代表持牌金融機構站上了前沿。

            在大模型領域,馬上消費已經形成“三縱三橫”的技術布局,并領航構建可信、合規、多模態、適配全域、泛化的金融大模型技術能力體系,聚焦行業領先的基礎語言特性能力、邏輯和推理能力、語義理解、生成與創作、金融領域能力、安全與合規能力等六大核心領域,進一步推動金融數字化轉型產生實質性的飛躍。

            這背后,馬上消費作為頭部持牌消費金融機構,積累了1.79億的用戶,擁有超2000個模型,10萬+變量,近50PB的多模態、高質量的數據。通過在這些自身數據上進行精調對齊訓練,同時再用推理加速技術實現模型可控,馬上消費成為既懂金融又懂技術的大模型選手。

            對此,在此次發布會上,歐洲科學院外籍院士、清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松表示,“大模型在金融領域有很多挑戰。馬上消費做了一個很好的示范作用,開了一個好頭?!敝袊こ淘涸菏磕吖饽弦蔡岬?,期待馬上消費在未來推動大模型應用在金融領域的探索和實踐,從而帶動和加速金融數字化和智能化的發展。

            回望馬上消費過去8年來的發展歷程,科技是一以貫之的關鍵詞。自成立以來,馬上消費堅定走獨立自主數字化發展道路,累計投入科研費用逾30億元,自主研發出1000多套系統,組建2000余人研發團隊、300余人風控團隊及100余人數據團隊,提交專利申請1266件,建設16個聯合創新實驗室。

            責任編輯:王超

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