大家好,今天小编来为大家解答【度小满CEO朱光:推理大模型应用金融领域,要深入核心业务】这个问题,很多人还不知道,现在让我们一起来看看吧!
金融行业高度依赖科技,在这一领域,AI+工具应用已久,为金融机构提供了更高效、更智能的服务方式。例如过去一年多,大模型多以信息处理和内容生产的方式,被用于改善客户服务体验,使机器人对话更加流畅;并帮助理财师和金融机构工作人员整理文档、会议纪要,并提供理财助手服务。
然而,这些服务虽然在降低成本和提高效率等方面起到一定作用,却仍处于金融业务的外围应用,并非核心业务的一部分,未能深入改变金融行业的核心领域。
10月28日,2024年香港金融科技周在香港亚洲国际博览馆开幕。度小满CEO朱光在科技周主论坛上指出,“以o1推理大模型为代表的新一波生成式AI技术在金融领域的应用,将从外围场景深入到核心业务,直接影响金融行业的核心决策质量,在为客户的产品和服务体验上带来巨大突破的同时,将会重塑金融科技行业。”
度小满CEO朱光在金融科技周主论坛上发言
对一个行业而言,生成式AI技术带来巨大变革离不开两大前提。朱光分析,一是必须让核心的客户体验发生巨大改变;二是必须对业务的核心决策产生影响。
比如在信贷业务,对员工来说,潜在客户并不稀缺,因为有资金需求的人会主动寻求服务;但想要找到与服务相适配的优质客户,就需要进行精准的客户画像,通过大模型来对优质客户进行网络识别。而站在用户视角上,当大模型能够为其金融服务体验带来影响、对风险决策、经营决策等核心业务决策产生重大影响的时候,才能真正释放出大模型的潜力。
其中,自OpenAI发布GPT-o1大模型后,模型的“思考能力”得到显著提升,可在金融场景中实现更复杂的逻辑推理和问题拆解。以风控场景为例,度小满通过推理大模型,可以分析客户的征信报告、银行流水,推理出来客户的还款能力,最后给出是否审核通过的风控决策建议,可将决策时间缩短在最快1分钟实现。
朱光表示,当前大模型已掌握了风控知识并具备推理能力,“可以像专业审核员一样读征信报告、看账单流水,甚至能解读网络大数据,思考和捕捉数据之间的关联,并生成风险判断的依据和结论,”
此外,在量化投资领域,通过大模型可以挖掘高价值的因子,并优化投资算法。在保险领域,可以根据客户的情况,进行个性化的产品设计和是否承保的决策。可以看到,大模型在金融领域应用落地还在持续扩大,先拥抱AI、拥抱大模型,降低AI使用门槛,以解决更多实际场景下的复杂问题。
针对提升客户体验方面,度小满开发了一个小型智能卡通机器人,该机器人会始终显示在客服人员的桌面上。当客服人员在服务过程中出现如激动或生气等情绪波动时,机器人通过语音识别技术能够立即监测到这些情绪变化。此时,卡通机器人的表情会变红,并提示客服人员放慢语速、控制情绪。根据实测,这一措施可以显著降低客户对投诉率,确保了每一通电话的服务质量。
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