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度小满杨青:业界在探索大模型应用时存在一定误区

度小满杨青:业界在探索大模型应用时存在一定误区

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作者 | Lucien
策划 | 高玉娴
AI 能力与金融业务场景如何结合,如何在 AI 基础上做金融业务创新?这是很多人都关心,或者正在探索的方向。在 9 月 2 日的 InfoQ 超级连麦. 数智大脑直播中,我们邀请了 FCon 金融科技大会联席主席、度小满数据智能部总经理杨青一起探讨了金融数字化转型的现状,以及大模型等技术将如何助力金融业转型与创新。
数字化转型机遇与挑战并存
在国家政策的推动下,整个金融行业数字化转型,尤其是银行业的发展正处在非常关键的时刻,机遇与挑战并存。在杨青看来主要有三点:
一是国家政策上的支持比之前更加清晰,鼓励整个金融机构进行创新,强化整个金融科技的治理,全面塑造整体的数字化能力。
二是从技术发展上来看,AI 技术不断成熟,AI 相关的应用已经逐步融入到金融行业的日常业务流程中,也加速了整个行业的数字化进展。尤其是 AIGC 大模型等新技术进一步推动整个金融行业数字化转型。
三是在整个投入上,从最近的战略规划和财报来看,互联网金融科技公司、传统银行,都已经加大了对整个科技的投入,包括对科技人才投入。现在正处于一个关键的时机,能够精准把握应用好政策资源,同时利用好新技术的金融机构,相信是会有一个更好的发展。
数字化转型的难点
数字化转型也面临着很多难题,例如短期内很难衡量收益、数据共享、数据治理等问题。在数据上打通架构,这是非常大的系统性工程。其次是有了数据后,如何充分发挥它的业务价值,让这些技术能够真正融到业务?还有一个非常头痛的事,就是在金融行业想找合适的数字化人才,特别是 AI 的人才是非常难的,就是很难,无论从招聘、培养还是留人都有极大的挑战。
如何去解决呢?杨青说,在实际过程中要挖掘数据价值是一把手工程,短期性很难衡量,但首先要大家认可这种理念,这是一个战略驱动型任务,坚定不移走数字化转型这条道路。
另外在数字化基础技术层面,勇于试验新技术,数仓数据湖,包括数据平台的构建等等。用智能的方法挖掘数据,像机器学习、NLP、OCR、大模型等等充分利用智能化技术。
大模型如何改变金融行业
在杨青看来,大模型的能力首先就是产品应用,分为三个方向来讲:大模型出来之后改变了传统的对话,将多人对话能力大幅提升,因此在产品层面上,尤其是人形机器人可以很好的应用大模型;其次像创意生成方面如 midjourney、文案等创意类有很好的应用;另外,大模型还可以提升日常工作效率等等。
大模型在金融行业应用也有三种特点:
第一,金融行业的从业人非常多,金融业务比较复杂,流程繁多;
第二,金融行业知识密集,无论理财、保险、信贷,都需要有很多这种领域内的专业知识,学习起来有一定的成本;
第三,大模型改变金融行业的天花板非常高,因为很多细碎的流程上的事情很难通过大模型去解决。
度小满在大模型上的探索
据了解,度小满在 AI 领域已经有较多投入,长期以来一直在探索 AI 怎么更好的服务金融,尤其是信贷业务的难题,例如如何高效的获客,如何更好的识别风控,如何去更好的去提升我们企业经营的效率。
杨青在直播过程介绍了度小满基于以上思考认知的探索方向应用。
一方面是征信报告解读。度小满在征信报告解读上面是做了非常多的创新工作,为业务带来了巨大的收益。其中用到了一些创新方法,就是把一份征信报告里面最核心的金融数据编成一张图,用一些图机学习的创新方法去挖掘里面更多的价值。
另一方面是因果推断的技术,在金融行业信贷核心的评估优化过程中,辅助输出一个更好的定额定价。
此外,在大模型应用探索上业界也存在一些误区,杨青说,对大模型本身能力没有非常深刻的理解,或者对大模型期望过高可能是比较普遍的问题。除此之外,有些人可能对新技术过于担忧,或者对大模型缺乏一定的耐心,这些都是阻碍大模型应用的重要因素。
在杨青看来,AI 技术的发展是一个长期的事,就像通用 AGI 一样,这需要去企业不断地包容且不断地优化。
 关于 FCon
首届 FCon 全球金融科技大会将于 11 月 19-20 日在上海举办。大会将围绕金融领域数字化转型挑战探索、DevOps 在金融企业落地实践、金融行业大模型应用、创新的金融科技应用、金融实时数据平台建设之路、金融安全风险管控、数据要素流通与数据合规等 10+ 专题进行交流。
目前大会邀请了汇丰科技中国区的代理总经理马国栋、度小满金融数据智能部总经理杨青先、蚂蚁集团副总裁 & 首席技术安全官韦韬博士、恒生聚源总经理吴震操担任大会联席主席。更多嘉宾仍在邀请中......
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