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      3月29日,人工智能驅動金融數字化轉型與金融數智化人才培養(鷺島)論壇在廈門隆重舉辦,會議匯聚來自銀行業、保險業、學術研究機構以及知名科技企業的專家學者和業務骨干,共同圍繞人工智能在數字金融領域的場景應用、生成式人工智能的教育應用前景展望和金融與科技融合下人才培養創新模式等議題展開深入研討。科大訊飛金融科技BU解決方案部總經理姚佶超受邀出席,并圍繞“認知大模型助力發展數字金融新質生產力”做了主題分享。

      科大訊飛亮相人工智能驅動金融數字化轉型與金融數智化人才培養論壇

       

      三大剛需減負增效、服務升級、業務創新

      “在與眾多金融機構進行了充分的調研和溝通之后,我們將金融機構對大模型的高頻需求進行了詳細的整理和分析。”姚佶超指出,在數字金融建設層面,金融機構有三大剛需:減負增效、服務升級、業務創新。大模型作為技術工具,在這三大領域具有顯著的應用潛力,能夠為數字金融高質量發展提供有力的支持。

      在減負增效層面,通過大模型的智能化處理能力,能夠快速構建及應用專業知識,加快業務處理速度,減少人工干預,提高服務效率;基于大模型在軟件開發層面的能力,可加速金融機構代碼編寫效率,優化內部運營效能。

      在服務升級層面,大模型可以幫助金融機構提供更加個性化、智能化的服務。利用大模型的能力,精準匹配客戶需求,指引關鍵營銷動作,自動生成展業方案,提高金融產品的推廣效率和轉化率,為零售客戶提供私行級服務,引領財富管理行業的服務標準,通過科技助力大零售“網點+遠程+APP”渠道服務體系建設。

      在業務創新層面,通過對金融市場、客戶需求等方面的深入分析,大模型可以為金融機構提供有針對性的業務創新建議。例如,利用大數據分析,發現市場需求,設計新的金融產品或服務。提前識別繁雜文檔中的各類風險,輔助實現“增量-增收-增效-增值”的價值創造鏈。

      發展思路構建認知大模型平臺底座,賦能場景創新

      在將這些需求轉化為實際應用的過程中,姚佶超提出了更為深入的思考和建議:

      首先,是場景牽引。他認為,科技公司需要深入理解金融機構的業務場景和需求,以此為基礎,開發和優化大模型技術,確保其能夠精準地滿足金融機構的實際需求。在業務需求牽引下,科大訊飛聚焦行業場景,基于星火金融大模型技術底座,已探索出覆蓋客戶服務、營銷展業、中臺運營、人機協同、APP交互等場景的產品方案。

      其次,是平臺高效。金融場景業務邏輯復雜,需要大小模型共用組合多個AI能力,以平臺統一納管多種模型,提高應用研發效率。姚佶超介紹,通過智能應用開發平臺與星火智算平臺的雙擎聯動,可加速大模型的產品化進程。星火智算平臺為金融機構提供了一個功能全面、操作便捷、成本效益顯著的人工智能模型訓練和運行環境,可優化產品支撐能力。智能應用開發平臺則可以讓AI能力更好更快地為業務應用需求賦能。

      第三,是專屬模型。姚佶超指出,金融機構需要基于通用大模型,訓練出企業專屬的大模型,以確保大模型能夠更好地適應和服務于金融機構的具體需求。他以人保大模型舉例,科大訊飛與中國人民保險集團合作,共同研發了人保集團首個專屬問答式大模型——“數智靈犀-人保大模型”。該模型是基于星火金融大模型底座,經過私有化訓練調優形成的中國人保專屬企業大模型,已在人保集團各公司百余個場景中應用落地。

      第四,是自主可控。金融領域涉及的數據通常具有高度敏感性,包括客戶個人身份信息、交易歷史等關鍵數據。在引入AI大模型的過程中,金融機構必須確保這些數據的隱私性和安全性得到嚴格保護,以防范任何潛在的數據泄露和濫用風險。

      四大要素實現認知大模型自主可控發展

      姚佶超強調,要實現認知大模型的自主可控發展,必須關注四大關鍵要素:數據、算力、算法和應用。

      數據的質量和數量直接影響到模型的學習效果。為了確保數據的質量、多樣性和安全性,需要從多個渠道收集和整理數據,包括文本、圖像、聲音等多種類型。同時,要保證數據的隱私和合規性,遵循相關法規和政策,對數據進行脫敏處理。科大訊飛基于多語種翻譯技術學習全世界知識,并嚴把數據來源,通過多語言混合協同過濾方法進行數據的仔細清洗,形成立體化的“內容安全”保障機制。

      大模型“智慧涌現”依賴大算力,算力是支撐模型運行和學習的硬件基礎。姚佶超介紹,科大訊飛與華為合作,打造了首個支撐萬億參數大模型訓練的萬卡國產算力平臺“飛星一號”。“飛星一號”采用昇騰 AI硬件訓練服務器和大容量交換機構建參數面無損 ROCE組網,配置高空間的全閃和混閃并行文件系統,可支撐萬億參數大模型高速訓練,并支持多種加密方式,可以有效保護用戶的數據安全。

      算法是模型能否準確理解和處理信息的核心。姚佶超表示,算法的創新和優化可以提高認知大模型在金融場景中的應用效果和效率,基于訊飛星火通用大模型底座,通過調優,利用場景驅動菜單式構建專屬大模型,可以解決行業大模型中的具體問題。

      應用是檢驗模型實際效用的重要環節。姚佶超介紹,科大訊飛已經在頭部銀行的多個行業場景中打造標桿應用局點,基于成效驗證的積極結果,科大訊飛將推動大模型技術應用于更多金融業務場景,如資產管理、投資顧問、財務分析等,不斷探索新的增值點,并與更多金融機構建立合作關系,提供更個性化的服務和產品。

      大模型時代,金融行業正經歷著前所未有的變革。積極擁抱大模型,并加速其在金融行業中的應用,是推動數字金融發展的關鍵任務。科大訊飛將發揮技術優勢,攜手行業生態伙伴,加快推進大模型和數字金融深度融合,用人工智能新技術革命助力數字金融創新。

      責任編輯:易初

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