2023中關(guān)村論壇｜度小滿CTO許冬亮：大模型技術(shù)給金融機(jī)構(gòu)效率提升帶來歷史性機(jī)會(huì)

    本報(bào)記者 袁傳璽

    新形勢背景下，中國金融業(yè)正在經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深刻變革。為研判金融科技行業(yè)發(fā)展趨勢和前景，探索金融創(chuàng)新與監(jiān)管安全的邊界，5月29日，以“數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融安全”為主題的2023中關(guān)村論壇金融科技平行論壇在京召開。

    2016年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主、芬蘭經(jīng)濟(jì)學(xué)家本特·霍姆斯特羅，國家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室理事長、中國社會(huì)科學(xué)院學(xué)部委員李揚(yáng)，中國工程院院士、中國國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心主任鄔江興、度小滿CTO許冬亮等行業(yè)專家齊聚論壇，共話數(shù)字經(jīng)濟(jì)下金融科技熱點(diǎn)難點(diǎn)問題。

    許冬亮在論壇上表示，從增量市場過渡到成熟市場時(shí)，金融行業(yè)呈現(xiàn)出競爭加劇，客戶留存難，產(chǎn)品同質(zhì)化競爭加劇等趨勢。而這一階段，需要借助科技去尋找用戶體驗(yàn)、運(yùn)營效率等方面的“價(jià)值洼地”，讓科技賦能體驗(yàn)，向科技要效率，并抓住科技變革的時(shí)代機(jī)遇。

    在科技賦能用戶體驗(yàn)方面，傳統(tǒng)金融服務(wù)在用戶體驗(yàn)改進(jìn)過程中，普遍存在“發(fā)現(xiàn)難、體驗(yàn)難、服務(wù)難”的問題。許冬亮表示，針對這一痛點(diǎn)，度小滿打造了業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的體驗(yàn)工具平臺(tái)，通過全自動(dòng)記錄用戶行為旅程和可視化展現(xiàn)用戶在App端的經(jīng)歷，能夠發(fā)現(xiàn)漏損點(diǎn)和服務(wù)斷點(diǎn)，從而大幅提升端到端轉(zhuǎn)化率。

    在科技提升工作效率方面，通過AI賦能，人類則可從重復(fù)、繁重的體力勞動(dòng)中解脫出來，大幅度提高工作效率。“當(dāng)前度小滿RPA機(jī)器人可替代信貸審核中六成以上重復(fù)性工作。在模型平臺(tái)上，度小滿用AutoML（自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)）替代人工建模，實(shí)現(xiàn)63%模型效果優(yōu)于有經(jīng)驗(yàn)的AI工程師”。

    許冬亮認(rèn)為，當(dāng)下的大模型技術(shù)給創(chuàng)新帶來前所未有的機(jī)遇。日前，度小滿開源了國內(nèi)首個(gè)千億參數(shù)金融大模型“軒轅”。他介紹說，軒轅大模型是經(jīng)度小滿業(yè)務(wù)場景中積累的金融數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來的，在金融場景中的任務(wù)評測中，軒轅全面超越了市場上的主流開源大模型，同時(shí)也具備較強(qiáng)的通識(shí)能力。“諸如在金融名詞理解、金融市場評論等任務(wù)的評測中，軒轅超越了其他四種開源大模型，贏得了150次回答中63.33%的勝率。”

    針對大模型技術(shù)將會(huì)為金融行業(yè)帶來何種改變，許冬亮認(rèn)為，生成式大模型將在內(nèi)容生成與創(chuàng)作、信息摘要與總結(jié)、知識(shí)理解與問答、自然交互與對話等方面具備非常出色的能力，并在金融場景中得到廣泛應(yīng)用。在前臺(tái)，大模型將大幅提升客戶經(jīng)理專業(yè)水平和服務(wù)能力，讓每個(gè)人都擁有24小時(shí)在線的專業(yè)客戶經(jīng)理成為可能；在中臺(tái)，大模型將改變企業(yè)內(nèi)知識(shí)獲取、內(nèi)容創(chuàng)作、會(huì)議與溝通、代碼開發(fā)與測試的方式，進(jìn)而全方位地提升金融企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營效率；在后臺(tái)，大模型將成為智能科技底座的標(biāo)配，大幅降低智能技術(shù)應(yīng)用的門檻，只需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)甚至無需調(diào)整就可以讓智能技術(shù)覆蓋廣泛的場景。

    大模型技術(shù)推動(dòng)的人工智能浪潮，也將對中小銀行產(chǎn)生深刻影響。中小銀行不僅面臨“數(shù)字鴻溝”，也在面臨智能化挑戰(zhàn)。許冬亮表示，度小滿把大模型能力開源，希望能夠降低大模型的應(yīng)用門檻，助力中小銀行跨越“數(shù)字鴻溝”和“智能化鴻溝”。

（編輯 何帆）