在關(guān)于大模型的諸多討論中，“落地應(yīng)用”成了最終關(guān)鍵詞。

對(duì)金融業(yè)務(wù)而言，精準(zhǔn)與安全合規(guī)是任何技術(shù)得以應(yīng)用的最大前提。因此，金融大模型的應(yīng)用便絕非簡(jiǎn)單的“拿來主義”，需要在通用基礎(chǔ)上結(jié)合業(yè)務(wù)需求反復(fù)精調(diào)，這也是當(dāng)前金融大模型的主要發(fā)力點(diǎn)。

據(jù)騰訊研究院調(diào)研分析，國內(nèi)參數(shù)在10億規(guī)模以上的大模型數(shù)量已由5月末的79個(gè)增加至116個(gè)，其中金融行業(yè)大模型約18個(gè)。

百融云創(chuàng)基于深度學(xué)習(xí)Transformer框架，結(jié)合NLP、智能語音等技術(shù)，打造了場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)大模型——BR-LLM。百融云創(chuàng)自主搭建了大模型底層框架，通過深度微調(diào)能支持百億級(jí)參數(shù)的訓(xùn)練。

百融云創(chuàng)大模型主要提供AI開發(fā)、智能交互、分析決策的三種服務(wù)能力。在開發(fā)端，不僅適用于金融機(jī)構(gòu)不同開發(fā)能力的技術(shù)人員，也適用于非技術(shù)人員實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化開發(fā)。在交互端，提供語言理解、多輪對(duì)話、語言處理、文本生成“聽、說、讀、寫”四種能力，適用于金融營銷、客服等場(chǎng)景;在決策端，為金融全生命場(chǎng)景的智能決策提供更全面的信息，為決策效率的提升注入更為強(qiáng)大的動(dòng)能。

百融云創(chuàng)大模型能夠帶來哪些產(chǎn)業(yè)驚喜?

在AI開發(fā)層面，百融云創(chuàng)大模型展現(xiàn)出強(qiáng)大的代碼自動(dòng)化生成能力。在金融機(jī)構(gòu)中，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)在某種程度而言是一種“手工作坊”的模式，一個(gè)場(chǎng)景一個(gè)模型，模型之間的經(jīng)驗(yàn)也不能互相積累和復(fù)用。百融云創(chuàng)大模型的自動(dòng)生成能力將顛覆這一現(xiàn)狀，面向不同金融場(chǎng)景的業(yè)務(wù)訴求，百融云創(chuàng)大模型工程師只需要下達(dá)清晰的指令，用文字描述出需求，即能自動(dòng)生成模型，極大提升機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)效率和生產(chǎn)模式。開發(fā)人員的角色也會(huì)隨之發(fā)生變化，如果說此前開發(fā)人員只需要做好技術(shù)的工作，有了大模型的加持開發(fā)人員還要做好“提問者”的角色。

在智能交互方面，百融云創(chuàng)大模型能提供“真人級(jí)”對(duì)話效果，對(duì)客戶的語音識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)到99%以上，每日進(jìn)行超過億級(jí)規(guī)模的自動(dòng)交互。

同時(shí)，大模型還有“高人一籌”的表現(xiàn)。比如，當(dāng)銀行工作人員向客戶推銷金融產(chǎn)品時(shí)，客戶問到一些如近十年某基金收益率這樣的專業(yè)性問題，工作人員無法及時(shí)給出準(zhǔn)確的反饋，客戶可能就此流失。而大模型跨模態(tài)、跨語言的深度語義理解與生成能力，在處理復(fù)雜和專業(yè)性金融知識(shí)上，具有人工所不具備的能力。

在分析決策方面，以判別式AI為代表的小模型已經(jīng)發(fā)揮重要作用，大模型的進(jìn)場(chǎng)將進(jìn)一步激發(fā)小模型的能量。

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