今年以来,ChatGPT的火热带动了AI大模型井喷式发展,将人工智能技术带进新拐点。金融行业是大模型率先应用的重点行业之一,华为、腾讯、马上消费等公司和金融机构都积极布局大模型。
面向未来,金融机构应用大模型的能力将成为关键生产力。如何迎接和拥抱大模型?10月19日-20日,华为云联合中国互联网金融协会开展“共话数字化转型”交流活动,就金融AI发展前途、大模型在金融领域的机遇和挑战展开热议。
大模型是数据驱动的一种表现模式,若要让大模型更加智能,也就从另一方面代表着需要海量的数据来进行模型训练,也是衡量大模型含金量的重要指标之一。讨论现场,马上消费AI研究院算法总监肖冰介绍了该公司研发的全国首个零售金融领域“天镜”大模型的情况。
“数据积累是训练模型的前提。马上消费创业初期就启动了数据体系建设,共积累12大领域和59个业务区域各类型数据,为用户精细化运营、数据分析提供了良好的数据基础,更为马上消费天境大模型提供了充足和多样的训练数据。”他说。
也正是得益于这一些数据的积累,天镜大模型相比传统的智能外呼,在话术提示中会融入用户的基本画像信息,能够针对用户的基本画像和情况做千人千面的营销,并基于内部优秀坐席话术微调大模型。通过线上AB测试,基于天境大模型的对话系统在对C端用户更好的提供各类服务的过程中,平均有效对话轮次高于传统智能对线%以上,各类主体业务指标也明显高于传统智能对话系统。
大模型在金融行业的发展迅猛,逐渐有了“百模大战“之势。但究其根本,如何应用在金融典型场景中,才是关键竞争力。头部金融机构在大模型的应用上已经有了很多落地的场景。
目前马消天镜大模型在智能对话、智能超级员工、智能辅助、智能合规四大核心领域已经成功落地相应的场景产品,包括在营销获客、客户服务、办公提效、客户运营、安全合规、贷后管理这六个零售金融最典型的场景,以模型和数据驱动业务,解决行业痛点问题。
另外一方面,大模型在金融场景应用过程中,还面临着不少难题,最明显的就是AI在人机对话时语义表述不够严谨甚至会出现错误。对此,肖冰坦陈大模型还有较大的成长空间。“马上消费将持续深入研究大模型的应用,不断发挥其在金融场景使用中的作用,努力为用户更好的提供个性化乃至定制化的服务。”
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