加快大模型落地應用備受關注

 

      加快推進大模型在金融科技賽道的落地應用，是金融行業高質量發展的要求，也是金融機構、科技公司以及產學研各方面對的共同考題。

 

      科大訊飛高級副總裁、認知智能全國重點實驗室主任胡國平在致辭中表示，在金融賽道上，科大訊飛基于星火大模型能力底座，深耕金融科技研究與應用，致力于將星火的能力轉化為服務用戶、服務產業的實際成果和客戶價值。站在通用人工智能的戰略機遇期，科大訊飛對人工智能規模化產業落地有十足的信心。

 

      科大訊飛金融科技事業部副總經理、AI研究院副院長梅林海表示，過去一年，得益于行業生態的密切合作，訊飛星火大模型在金融賽道上快速推進驗證，以認知大模型的深度理解、擬人交互、文本分析、邏輯推理、代碼生成等能力為基礎，訓練金融機構專屬大模型，可以讓金融服務更加懂業務、更加懂客戶，在有效提升客戶體驗的同時，也能助力金融機構自身加速發展新質生產力。

 

      “在使用大模型時，要掌握大模型的‘脾氣’，為我所用。”梅林海強調，技術的價值要落在“用”上，科大訊飛以產品導向，不僅積極推進科技創新，更注重業務聯創，邀請一線業務專家共同打磨，才能讓產品解決行業剛需。

 

      金融行業實踐探索成效顯現

 

      會上，交通銀行總行軟件開發中心副總經理韓靜從安全、場景、模型和數據四個維度，深入分享了交通銀行金融大模型建設路徑及其實施經驗。她表示，2023年7月，交通銀行與科大訊飛共同成立了人工智能聯合實驗室，經過一年的實踐探索，在訊飛的技術支持下，實現了行內千億國產化模型、55+應用場景落地。韓靜強調，構建高質量的金融數據集是大模型建設成功的基石。專用大模型的構建必須緊密貼合金融行業的特性和需求，以確保其在實際應用中的有效性和適用性，從而推動應用場景的快速落地。關于大模型的安全應用，韓靜認為，需要從數據安全、模型安全到應用安全等多個層面，建立全方位的保障措施。

 

      中國人民人壽保險信息科技部副總經理何東川分享了大模型在壽險場景下的應用思考。何東川介紹，人保壽險打造了“3+1”大模型智能平臺，即：3大用戶群體+1個大模型平臺+3大創新場景。他表示，滿足監管和信創要求，是大模型在保險行業應用的基本前提；業務知識體系梳理與完善，是大模型在壽險場景落地使用的關鍵要素；聚焦高頻場景持續使用，是壽險知識助手產生價值的需求來源；業務專家與技術團隊深度融合，是壽險知識助手業務拓展的組織保障。

 

      招商銀行總行信息技術部總經理助理、人工智能實驗室主任李金龍介紹了招商銀行在數字金融領域大模型能力評測體系的構建與應用，該評測體系包括技術性能、業務適用性、安全性、可解釋性等多個方面，確保大模型能夠在滿足業務需求的同時，也能夠符合監管要求，保障數據安全。他強調，隨著人工智能技術的不斷發展，大模型在金融領域的應用變得越來越廣泛，因此，建立一個科學、合理的評測體系對于確保大模型的有效性和安全性至關重要。

 

      技術迭代讓應用更智能

 

      針對金融機構的高頻業務場景，科大訊飛推出了基于訊飛星火V4.0的四款智能化產品：星火展業助手、星火盡調助手、星火智能客服2.0和星火代碼助手。

 

      據介紹，基于訊飛星火V4.0底座的語義理解、策略分析、多模態合成能力，星火展業助手能夠幫助客戶經理進行多維度客群數據分析，生成個性化經營策略，長文本營銷內容標簽抽取功能為客戶經理提供即時的知識問答支持。

 

      星火盡調助手具備文本數據處理能力，能迅速整合并分析龐大文本數據，輔助完成貸前盡調報告的撰寫工作。通過自動對接多元信息源并利用OCR（光學字符識別）技術的智能錄入功能，星火盡調助手提升了信息收集的效率。

 

      在處理超長文本、知識溯源以及實現超擬人合成能力方面，星火智能客服2.0實現了進一步的技術升級，1.25秒即可快速響應。

 

      星火代碼助手，提供研發過程全鏈路的AI能力“積木”。針對金融業務邏輯代碼生成效率不高、企業代碼資產價值未能有效利用等行業痛點，星火代碼助手通過預訓練和SFT訓練，可以大幅提升代碼推薦采納率。此外，還集成了代碼審核、自動化測試和編程建議等功能。