百融云創(chuàng)加速“模型—行業(yè)理解—場景應用”的飛輪效應

大模型廠商的批量涌現和深入布局，意味著大模型正在走向“用起來”的新階段。我國海量應用的場景為大模型落地提供了一片優(yōu)質的“試驗田”，尤其是在金融等垂直領域，大模型已經不是空中樓閣。大模型到底能為產業(yè)發(fā)展和社會生活帶來何種變化，從首批大模型使用者可見一二。

農業(yè)銀行大模型ChatABC，對于大模型精調、提示工程、知識增強、檢索增強、人類反饋的強化學習(RLHF) 等大模型相關新技術進行了深入探索和綜合應用，結合農業(yè)銀行研發(fā)支持知識庫、內部問答數據以及人工標注數據等金融知識進行融合訓練調優(yōu)，實現了全方位的金融知識理解和智能問答應用。

百融云創(chuàng)通過AI Chatbot在促首登、促申完、促首借、促復借等轉化節(jié)點為機構助力。從實際運營效果來看， 與客群自然轉化相比，授信成功率和件均金額運營指標增益效果明顯。以某客戶信貸場景為例，月增授信成功用戶70%，月增放款金額超2000 萬;在某客戶小微場景下， 每月新增20 萬+ 小微客戶，新增放款3 億到4 億，且不良貸款率相對較低。

在金融領域，大模型可以作為智能客服，提升網點業(yè)務人員的工作效率;在銀行業(yè)務中臺，大模型的分析能力可以作為投研投顧，提升信貸準確性;在業(yè)務后臺， 大模型可以提升風控能力，降低投資風險。大模型近乎可以貫穿金融業(yè)的全流程、全任務，從而通過各個端點生產力的釋放，實現金融行業(yè)生產關系的重塑。與此同時，在醫(yī)療、互聯網電商等領域，大模型的滲透也在持續(xù)加速。

而大模型絕不僅僅是單純的技術問題，企業(yè)想要把大模型技術轉換成實際的生產力，需要從三個方面來構建核心競爭力：第一，離用戶更近，離場景更近，對用戶和場景有更好的理解和黏性;第二，有自己獨特的數據，在數字系統(tǒng)中有獨特的工藝或者數據成分;第三， 在物理世界有更低的交付成本。換言之，企業(yè)能否打造“模型—行業(yè)理解—場景應用”的完整體系才是決定成敗的關鍵。

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