從能用到好用 大模型落地之戰開始打響

如果說過去兩三年間，大模型是在造錘子的階段，當時間進入到2024年，考驗的則是釘釘子的能力。市場上，大概有200把這樣的錘子在瘋狂找釘子。但從實際應用來看，大模型作爲一名詩人寫寫詩還算合格，但要是幹一些工程師的工作還差點意思。

大模型想要深入到產業，從能用到好用還要克服哪些挑戰？我們不妨以金融產業爲切入點，來一探究竟。

知識密集、場景豐富、數字化程度高，這些良好的條件讓金融成爲了大模型產業化應用的絕佳之地，可以看到，包括六大國有銀行、大部分股份制銀行和城商行都在積極進行探索和佈局。

作爲一站式服務的AI科技領航者，百融雲創也圍繞大模型打造一系列產品。過去一年間，有多個場景陸續接入到百融雲創大模型中，實現了產業化落地。尤其在金融領域——這個百融雲創有着得天獨厚的優勢領域，大模型這把錘子正被揮得飛起。

我們知道，大模型的核心技術力量側重內容生成，但是對於金融行業來說，在運營、營銷、反欺詐等場景中，涉及到數據問題、訓練問題、部署問題、規劃問題以及場景問題等諸多環節，僅依賴大模型是遠遠不夠的，不存在一個開箱即用的大模型。

事實上，在解決實際問題時，百融雲創大模型有着獨特的打開方式，可以總結爲三句話，多重AI技術互補，大模型與小模型搭配，專業知識和語料爲支撐。

這套打法說起來容易，但做起來一點兒也不簡單，這需要對產業有極深的理解和實踐，對技術有極高的儲備。

以服務某金融機構的精細化運營場景爲例，精細化運營的關鍵是要有的放矢，即對客戶實現精準的分層分羣，在各個細分維度上篩選塔尖客戶，以最小資源投入獲取最大的收益。

百融雲創的智能運營解決方案包含三類AI算法，第一類是決策類算法，主要用來分析客戶特徵、預測客戶需求；第二類是內容生成算法（AIGC），用來生產內容；第三類是實時智能交互算法（包括NLP、語音合成算法、“數智人”生成算法），以實時自動生成文字回覆、對話等。

在三類AI算法的互補下，依託大模型技術能夠從數千萬的存量客羣中抽取和總結關鍵信息，從而解決此前銀行大量灰度人羣區分度不夠的問題。然後，搭配決策式AI技術構建的專屬小模型，用以針對不同客羣的不同偏好，設計“產品+服務”組合的營銷策略和渠道策略。

與此同時，語料和知識是技術之外必不可少的重要元素。金融業務專業性很強，語料需要很深入和頻繁的互動，才能得到很好的沉澱。而且很多業務知識存在於海量的信息中和業務人員的頭腦中，如何將這些知識挖掘和提取出來非常重要。

百融雲創深耕行業多年，可以說是在解決各類產業問題中成長起來的，儲備了豐厚的語料和知識。這些語料和知識讓大模型在營銷內容生成、與客戶的實時交互方面，發揮了奇效，有些方面甚至能反哺業務經理，大大提高了運營的效率和質量。

僅僅經過三個月的時間，百融雲創便幫助銀行存量運營的穿透率提升了250%，存量客戶有效貸款申請率大幅提升至70%。在多重AI、語料和知識等“軟硬”結合下，大模型不僅能夠實現分層、定製化、人機耦合及系統自我優化等增效目標，同時通過底層調優策略可以集成到其他軟交換系統中，從而提供多元場景的運營賦能。更值得一提是，大模型的穩定性、精準性和合規性也實現了完美的統一。