核心提示:大模型厂商的批量涌现和深入布局,意味着大模型正在走向“用起来”的新阶段。我国海量应用的场景为大模型落地提供了一片优质的“试验田”,尤其是在金融等垂直领域,大模型已经不是空中楼阁。大模型到底能为产业发展和社会生活带来何种变化,从首批大模型使用者可见一二。
大模型厂商的批量涌现和深入布局,意味着大模型正在走向“用起来”的新阶段。我国海量应用的场景为大模型落地提供了一片优质的“试验田”,尤其是在金融等垂直领域,大模型已经不是空中楼阁。大模型到底能为产业发展和社会生活带来何种变化,从首批大模型使用者可见一二。
农业银行大模型ChatABC,对于大模型精调、提示工程、知识增强、检索增强、人类反馈的强化学习(RLHF) 等大模型相关新技术进行了深入探索和综合应用,结合农业银行研发支持知识库、内部问答数据以及人工标注数据等金融知识进行融合训练调优,实现了全方位的金融知识理解和智能问答应用。
百融云创通过AI Chatbot在促首登、促申完、促首借、促复借等转化节点为机构助力。从实际运营效果来看, 与客群自然转化相比,授信成功率和件均金额运营指标增益效果明显。以某客户信贷场景为例,月增授信成功用户70%,月增放款金额超2000 万;在某客户小微场景下, 每月新增20 万+ 小微客户,新增放款3 亿到4 亿,且不良贷款率相对较低。
在金融领域,大模型可以作为智能客服,提升网点业务人员的工作效率;在银行业务中台,大模型的分析能力可以作为投研投顾,提升信贷准确性;在业务后台, 大模型可以提升风控能力,降低投资风险。大模型近乎可以贯穿金融业的全流程、全任务,从而通过各个端点生产力的释放,实现金融行业生产关系的重塑。与此同时,在医疗、互联网电商等领域,大模型的渗透也在持续加速。
而大模型绝不仅仅是单纯的技术问题,企业想要把大模型技术转换成实际的生产力,需要从三个方面来构建核心竞争力:第一,离用户更近,离场景更近,对用户和场景有更好的理解和黏性;第二,有自己独特的数据,在数字系统中有独特的工艺或者数据成分;第三, 在物理世界有更低的交付成本。换言之,企业能否打造“模型—行业理解—场景应用”的完整体系才是决定成败的关键。
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