AI大模型發(fā)展進(jìn)入快車道 金融成落地應(yīng)用最佳場(chǎng)景之一

7月2日消息，近年來(lái)，以大模型為代表的AI技術(shù)進(jìn)入發(fā)展快車道，成為當(dāng)下最受大眾矚目的熱點(diǎn)話題。伴隨大模型技術(shù)的飛速發(fā)展，全球人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用迭代速度都得到了極大提升，大模型技術(shù)也被認(rèn)為是通用人工智能技術(shù)的核心引擎。

工信部發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，截至2023年6月，我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到5000億，人工智能企業(yè)數(shù)量超過(guò)4400家。

瀾舟科技合伙人、聯(lián)席CEO李京梅表示，“近年來(lái)人工智能逐步演進(jìn)，從只能做單個(gè)任務(wù)的專用模型的AI 1.0時(shí)代，到一個(gè)通用模型做廣泛任務(wù)的AI 2.0時(shí)代，最終走向通用人工智能（AGI）。人工智能也從感知智能走向認(rèn)知智能，再到生成智能及決策智能?！?/p>

她指出，隨著AI能力越來(lái)越強(qiáng)，其開發(fā)和使用越來(lái)越簡(jiǎn)單，結(jié)果也越來(lái)越可控。同時(shí)，AI產(chǎn)業(yè)具備廣闊潛力，大模型的產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用才剛剛開始，隨著各個(gè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級(jí)對(duì)人工智能的需求不斷增強(qiáng)，未來(lái)的滲透率還將進(jìn)一步增加。

在大模型的實(shí)踐應(yīng)用中，金融行業(yè)由于具備數(shù)字化程度高、商業(yè)化應(yīng)用場(chǎng)景潛在價(jià)值高等優(yōu)勢(shì)，成為了AI大模型落地應(yīng)用的最佳場(chǎng)景之一。

在微眾媒體學(xué)院活動(dòng)中，微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)表示，大模型的應(yīng)用落地涉及數(shù)據(jù)管理、算法優(yōu)化、系統(tǒng)設(shè)計(jì)和成本控制等多方面的綜合挑戰(zhàn)，需要持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和策略調(diào)整，以推動(dòng)AI技術(shù)更加成熟、高效地服務(wù)于社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。

他進(jìn)一步指出，“AI Agent（人工智能業(yè)務(wù)助理）是大模型面向應(yīng)用端發(fā)展的下一階段，其基于大模型的通用能力，并結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)適應(yīng)不同場(chǎng)景需求?！?/p>

據(jù)介紹，在業(yè)務(wù)實(shí)踐中，微眾銀行自研的生成式AI技術(shù)能夠有效解決大模型幻覺(jué)（大模型在生成內(nèi)容時(shí)產(chǎn)生錯(cuò)誤或誤導(dǎo)性結(jié)果）等技術(shù)難點(diǎn)，滿足監(jiān)管合規(guī)要求，已深度應(yīng)用于客服、營(yíng)銷、質(zhì)檢、反欺詐、科技金融等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，覆蓋金融服務(wù)“前-中-后臺(tái)”各個(gè)環(huán)節(jié)，提升金融服務(wù)的質(zhì)效。

具體而言，在客戶服務(wù)環(huán)節(jié)，微眾銀行通過(guò)客服Agent輔助坐席，不斷提升24小時(shí)線上客服的分析和理解能力，讓多輪對(duì)話更流暢自然；在營(yíng)銷環(huán)節(jié)，通過(guò)生成式大模型快速生成“千人千面”的海量營(yíng)銷素材，并通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)更精準(zhǔn)地找到需要金融服務(wù)的個(gè)人和小微企業(yè)群體；在風(fēng)控環(huán)節(jié)，微眾銀行將人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別等AI技術(shù)應(yīng)用在開戶、授信、放款等金融服務(wù)多個(gè)環(huán)節(jié)，有效甄別欺詐行為，提升銀行風(fēng)控能力；在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新方面，基于生成式AI與專利大模型打造的專利系統(tǒng)，幫助降低專利撰寫難度，提高專利申請(qǐng)效率。

談及聯(lián)邦大模型與前沿探索時(shí)，微眾銀行人工智能首席科學(xué)家范力欣提出，聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種先進(jìn)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)范式，允許參與方在不直接共享原始數(shù)據(jù)的情況下協(xié)作訓(xùn)練模型，為解決大模型應(yīng)用落地的技術(shù)難題提供了創(chuàng)新路徑。聯(lián)邦大模型技術(shù)路線通過(guò)其獨(dú)特的設(shè)計(jì)，不僅解決了數(shù)據(jù)時(shí)效性、模型幻覺(jué)、專業(yè)知識(shí)融合及算力資源消耗等挑戰(zhàn)，而且在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和促進(jìn)AI技術(shù)公平性方面邁出了重要一步，為大模型在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用開辟了新的可能。

據(jù)了解，目前，微眾銀行已經(jīng)在聯(lián)邦大模型領(lǐng)域進(jìn)行了諸多研究與探索，將最新研究成果陸續(xù)開源發(fā)布于聯(lián)邦大模型開源框架FATE-LLM。

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