7月28日，由中國信息通信研究院(以下簡稱中國信通院)組織的“行業大模型高質量發展論壇暨可信AI大模型標準宣貫會”在江蘇南京召開。會議發起了行業大模型標準聯合推進計劃，啟動了多個行業的大模型標準編制工作，其中，由中國信通院牽頭、奇富科技作為主要參編單位、四十多家企業共同編制的國內首個金融行業大模型標準《面向行業的大規模預訓練模型技術和應用評估方法第一部分：金融大模型》標準計劃將于八月底正式發布。

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圖：行業大模型標準宣貫會上奇富科技作為金融行業標準牽頭方出席

作為國內布局金融行業大模型最早的公司，奇富科技在會上闡釋了金融行業開發行業專屬大模型的必要性，并展現了金融科技企業在行業大模型推進中的獨特優勢。

“從金融這個行業誕生以來，對技術的需求和推動，都遠超人們的想象。”奇富科技大模型專家楊劍向與會現場各位介紹到。

從19世紀電話與電報發明以來，華爾街與歐洲的交易商們便成了最先擁抱新技術的群體，以此加快交易頻次，加速商品與資金的流動。而到了20世紀，計算機浪潮、互聯網革命，金融行業始終走在潮頭。而在21世紀，科技創新直接推動金融變革，金融科技融為一體，金融科技時代正式到來，也使得金融行業直接成為了技術演進的領潮者。

如今，ChatGPT帶動生成式AI大行其道，信通院主辦此次大模型標準宣貫會，正是旨在促進大模型在各個行業精準落地，并為大模型技術能力與應用方向制定詳盡標準。隨著大模型成為科技創新領域的顯學，金融科技領域同樣步履不停。

專屬行業大模型，金融+大模型釋放積累

通用大模型能力有目共睹，而在高度數據化、專業復雜度較高的金融領域，需要依靠專業背景與行業洞察，優化與適配特定應用需求。楊劍介紹，作為中國典型的以人工智能技術驅動的金融科技服務平臺，奇富科技通過7年以來的數據與場景積累，逐漸探明了金融領域大模型的各式應用方向：讓大模型全面理解與運用金融專業術語，并產生具備專業屬性的反饋，應用到金融行為前-中-后多個階段。

在楊劍以《大模型在金融場景的落地路徑》為主題的演講中，提出了奇富科技率先走入金融大模型時代的根基所在。

圖：楊劍在宣貫會現場帶來演講《大模型在金融場景的落地路徑》

在楊劍看來，金融+大模型歸根結底是“軟硬結合”的金融科技探索與實踐方向。“軟”在于對金融業務層面的深入理解，“硬”則在于技術、數據、算力方面的積累。

在“軟”層面，以奇富科技為代表的金融科技企業，探索金融大模型的優勢在于深刻的業務場景洞察，以及高效清晰的反饋結果合規化操作。作為國內最為成熟的金融科技企業之一，奇富科技積累了足夠豐富的業務洞察與場景分析，將金融業務流程拆分成一系列可智能化節點，以此打開更全面的大模型落地空間，滲透優化全業務細節。生成式AI的一大痛點便是內容真實性與內容合規，而奇富科技依靠一系列政策規范文檔與條款，形成了豐富的信貸合規處置經驗，并以此完成信息圍欄的構建，讓大模型安全可控。

而在“硬”層面，更多指向的是奇富科技作為一家科技公司的技術力。

基于長久以來金融業務的持續開展，奇富科技在數據行為、語料、問答、金融圖譜等方面積累了大規模數據，持續以此精進服務滿意度過程中，也可將其轉化為大模型訓練的基礎素材，與用戶體驗形成正反饋。而在技術積累方面，奇富科技一直具有優越背景，互聯網&金融雙重身份，AI視覺、語音文本互換，自然語言處理與神經網絡算法都處于互聯網公司第一梯隊。算力基礎直接關系到大模型的訓練速度，這一方面，奇富科技則通過分布式訓練優化推理性能，彈性調度，多樣性混合部署等措施，保證大模型擁有適配金融行業需求的充沛算力。

通過技術不斷加深對金融行業與用戶需求的理解，并持續優化數據分析與處理能力、算法與AI技術、夯實算力儲備，軟與硬相互綁定，是奇富科技在大模型方向上，引領國內金融行業的先發條件，而在此基礎上，逐漸為金融行業提供大模型標準的框架與細則。

大模型階梯式發展，針對性落地應用

大模型之所以被認為將會成為改變世界的力量，可用性與落地表現將始終是決定因素。金融大模型將比傳統策略與模型具備更豐富的專業知識與泛金融知識，能夠將更多場景與金融聯動融合，相較于金融從業人員，金融大模型更為穩定，也有更高效的理解能力與分析總結能力。

以奇富科技的大模型奇富GPT為例，剛剛嶄露頭角，已經迅速應用到獲客、運營、風控、貸后服務等業務環節。楊劍展示了兩個已經獲得數據收效的落地應用。在營銷層面，通過大模型構建對話金融業務場景，訓練現有電銷對話系統，幫助電銷機器人精準理解真實用戶需求，提高對答擬真度與服務專業度。“經過大模型陪練機器人的幫助，我們的電銷系統通話時長提升了15.1%。”楊劍介紹，通話時長的拉升，意味著用戶的對話體驗有了明顯改善。

圖：與會現場楊劍介紹奇富科技金融大模型的應用場景

楊劍提供的另一個落地應用展現在營銷內容生成方面，大模型生成素材元素，并與人工創作素材整合變化，形成大批量廣告素材，隨后大模型對素材進行標注，并通過AI系統給與多維度評級，經過渠道投放后，最終收獲數據效果最佳的素材。“大模型應用在營銷素材方面后，我們的客戶觸達規模提升了21.4%。”楊劍介紹道。

此外，楊劍還介紹了奇富金融大模型的階梯式落地方案：

第一階段，金融行業大模型初步成型，能夠深入理解與應用金融行業知識，投射到各個業務角落。

到了第二階段，金融大模型能夠對外輸出，賦能各類金融機構，同時，分不同場景持續數據優化，服務于不同任務。

早在2017年，奇富科技就通過AI算法平臺、算法庫進行訓練，最終提煉出了能夠真正用于業務場景的各種模型，如智能營銷模型、反欺詐模型、貸前額度模型、貸中調整模型，以及交易風險模型和智能機器人等等，這些模型覆蓋了業務的全生命周期。而在大模型的驅動下，原先的分業務板塊模型都將得到進一步優化，形成更高效、更用戶友好的金融業務流程。

訓練數據數量和質量，以及對金融業務的理解和洞見，是金融行業大模型的核心競爭力。在大模型時代，隨著奇富科技金融大模型應用不斷落地，金融行業運用技術推動業務升級的發展進程中，或將迎來的嶄新范例。