當下，大模型技術已經成為最引人矚目的創(chuàng)新技術之一。度小滿多年來持續(xù)聚焦各項前沿科技，推動大模型技術在金融智能獲客、風險管理、智能客服等方面的運用，探索創(chuàng)新技術與金融融合發(fā)展的新思路和新模式。
行業(yè)垂類大模型技術應用加速，BloombergGPT落地金融領域
近日，世界上首個針對金融行業(yè)的大語言模型BloombergGPT橫空出世，這意味著金融行業(yè)正在成為垂類大模型技術落地的先鋒領域。據悉，該大語言模型專門針對各類金融數據進行訓練，能夠全方位支持金融領域的自然語言處理(NLP)任務，如市場情緒分析、命名實體識別、新聞分類和問題回答等。
今年以來，以ChatGPT和百度文心一言等為代表的生成式AI在通用任務上取得了不亞于人類的表現。然而，這類AI在行業(yè)任務上的表現相對一般，一方面在于行業(yè)知識在訓練數據中的比例相對較低，模型中的行業(yè)知識相對匱乏，導致行業(yè)任務表現較差;另一方面，行業(yè)任務與通用任務的思維邏輯存在顯著差異，比如在金融行業(yè)語境下對某些信息的解讀與通用語境下存在顯著不同。
隨著BloombergGPT的出現與眾多金融科技公司加大發(fā)力，大模型技術在金融垂類領域上的應用正愈發(fā)成熟。度小滿CTO許冬亮在接受麥肯錫訪談時曾表示：“在金融領域，大模型將廣泛應用于智能獲客、風險管理、智能客服等方面，為客戶帶來顯著的優(yōu)化體驗。”
度小滿提出大模型技術在金融行業(yè)具體應用的三大方向
同時，對于大模型技術在金融行業(yè)的具體應用，許冬亮也提出了三大方向。首先是基于大模型的智能客服將超越人工服務，讓高質量顧問式金融服務成為可能。在通用大模型的基礎上，疊加金融客服領域的數據和專業(yè)服務經驗，經過垂直領域定向訓練后客服機器人既能與用戶進行多輪對話，還能提出具體的、可行的解決方案。
此外，生成式大模型可以成為理財師、經紀人等從業(yè)者的“全能業(yè)務助理”。基于大模型的業(yè)務助理不僅了解國內外的宏觀政策、行業(yè)信息、產品信息，還可以自動生成文章、報告，提供專業(yè)建議和方案輔助交流。
與此同時，廣告和營銷內容一鍵生成能力，也將帶動金融行業(yè)營銷效率的大幅提升。過去，金融行業(yè)從業(yè)者需要在海量信息中檢索詞條，將大量的精力投入到信息的獲取、提煉與整合，并承擔做檢索、設計、制作等工作;未來，大模型技術會適應并普及到所有知識型工作行業(yè)，例如文案、設計、編程等，人機協作將大幅提高工作效率。
事實上，BloombergGPT所展現的語義理解能力，也是度小滿在自然語言處理(NLP)領域重點投入的方向。2021年，在微軟舉辦的MS MARCO 比賽中的文檔排序任務中，度小滿NLP團隊排名第一并刷新紀錄;團隊研發(fā)的軒轅 (XuanYuan) 預訓練模型也在CLUE分類任務中排名第一。
今年3月，度小滿還憑借“智能征信解讀中臺”，獲得了2022年度吳文俊人工智能科技進步獎，該獎項被譽為“中國智能科學技術最高獎”。度小滿智能征信中臺將大數據語言模型LLM、圖算法應用在征信報告解讀上，能夠將報告解讀出40萬維的風險變量，將銀行風控模型的風險區(qū)分提升了26%。
憑借孜孜不倦的探索精神，度小滿在大模型技術領域已積累了豐富的技術經驗。未來，大模型技術將逐漸滲透到金融各大領域中，為金融行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供科技支撐。度小滿也將繼續(xù)加強對大模型技術的研發(fā)力度，為金融行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展貢獻一份力量。
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