大模型賦能銀行業,有哪些落地場景?

2024年03月17日11:42:08 動漫 2217

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圖片來源@啟迪之星

銀行業正持續加碼大模型布局。在風險管理方面,利用大模型分析海量數據,識別潛在風險並制定預防措施;在欺詐檢測方面,識別異常交易模式和不尋常的行為;在市場分析中,分析市場動態和趨勢,為決策提供洞察;面客端,大模型賦能用戶體驗提升。大模型賦能銀行業,迎來大發展的同時,也存在不小挑戰。

2月29日下午,由啟迪之星(上海)與小即是大創新夥伴主辦的大模型x銀行業大模型應用實踐互動沙龍在楊浦區城市會客廳成功舉辦。一百多位產業專家、創業者、技術愛好者、投資機構齊聚一堂,共同探討大模型在銀行業場景落地的機遇、進展及挑戰。

“大模型可能仍然是poc的一年”

活動開場,啟迪之星(上海)產業合伙人、小即是大創業投資合伙人楊巍結合各家銀行過去一年多的公開新聞報道,分享了國內各銀行實際應用場景的不完全統計,主要聚焦於技術基礎設施以及客戶互動與服務,其中有近一半是由銀行和第三方技術公司合作完成。作為it服務業最大的客戶群體,大模型在金融業領域尚未實現最蓬勃的應用生態,這也意味着大模型冰山下的巨大需求潛力。

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招商銀行:研發、應用與開放並存

招商銀行上海分行信息技術部副總經理王皓招商銀行自2017年起開始耕耘於大語言模型研究,並不斷嘗試用數據驅動來優化迭代自身模型能力。從應用場景來看,已分別在面客類推出“智能財富助理小招”以及ai agent的應用,王皓表示,“小招”解決兩個非常關鍵的點,一個是多輪繪畫的意圖識別在過往的技術里包括 lstm是有些缺陷的,第二個關鍵點是回復內容可能需要進行一些人工審核和強化;在對內服務類,針對全行各條線員工開發辦公助理和崗位助理的相關應用。除上述實際應用外,招商銀行業也在竭力打造aigc生態平台,目前已納入國內外多家主流大模型,同時面向大模型初創團隊及企業開放平台接口,探討場景應用、技術合作、二次開發等多種合作可能。最後,王皓認為大模型仍並非大家認為的千好萬好,它也存在一些問題,對於銀行業等金融行業來說,對以下四個方面有較高的監管要求,大模型的透明度與可使用性、準確性與可靠性、道德與公平性以及風險管理。

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智譜ai:大模型將成為新時期銀行業數字化建設的基礎設施

智譜ai金融事業部總經理吳璽倩2020年在行業變得火熱之前,智譜ai開始“all in”大模型。今年1月,智譜ai發布自研第四代基座大模型glm-4,其性能實現逼近gpt-4的超強性能,同時具有多模態、代碼解釋、網絡搜索增強、agent智能體等能力。 

對於金融行業,大模型將成為新時期銀行業數字化建設的基礎設置,並以技術底座的形式賦能支撐其他戰略,包括但不限於數據分析、文檔審閱、銀行既有工具使用、自動化信貸審批等,應用場景貫穿銀行全產業鏈。

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瀾碼科技:ai agent將塑造業務自動化的新紀元

瀾碼科技創始人兼ceo周健:人工智能的發展已經帶領我們從“感知智能時代”邁向了“認知智能時代”,使得業務流程自動化變為了可能。從實際應用案例出發,瀾碼開發ai agent,正在幫助企業完成開戶、財務風險識別與評估、財務風險報告生成等工作,輔助前台挖掘銷售線索、賦能中台全流程價值鏈升級、重塑後台人機交互運營新模式。然而,距離大模型實際落地仍存在“最後一公里”,大模型使用成本高昂、大模型會錯誤解釋數據或模式(幻覺)、數據的安全性問題、缺乏高價值的企業數據等問題亟待解決。

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colingo:讓大模型輔助創造軟件

酷靈果智能科技創始人蔡健:大模型帶來了軟件交付方式的變革,在生成式ai誕生前,用戶和開發者通過軟件(app)進行溝通,雖然這種方式成本低、能實現及時反饋,但局限性非常大,並不靈活。生成式ai誕生後,許多用戶急於將大模型本身視為軟件,但同樣存在使用困境,因為大模型本質上缺乏對私有知識和規則的了解,人類的需求是廣泛並且模糊的。不容忽視的是,大模型本身可以用於輔助創造軟件,通過用戶的及時反饋直接優化軟件本身並快速驗證,這便是大模型作為元軟件的發展潛能。

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蚌殼智能:讓大模型成為銀行的智能大腦

蚌殼智能coo唐明 :企業在應用大模型過程中,需要全方位考慮模型訓練、部署、系統構建、數據處理以及應用研發等各個環節,即形成全生態的智能中台,這背後需要多元算力、多模態ai能力、rag增強、高效快速的部署等能力。唐明認為,對於國內企業,特別是銀行、金融、政府、軍工等行業,他們都有不能採購國外算力資源的信創監管要求,因此後續將形成國內大量算力資源部署在這些行業內部的大趨勢。

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虛沅數:實時問答的2d真人復刻高保真數字人已成現實

虛沅數創始人高海寧 :金融客服系統在大語言模型的加持下已經不斷實現智能一體化解決方案,並支持現有系統對接和新系統的搭建。此外,大模型技術可以基於一張普通2d平面照片5分鐘生成高保真4k全身模型,同時完成160組表情和全身骨骼綁定。基於視覺的面部捕捉生成的2d真人復刻高保真數字人能夠支持自然語言實時對話,實時語音通話交互,並適用於公共服務、銀行金融等多種場景。

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