大模型的制高点在“私域”，金融大模型的制高点在“场景”

【编者按】大模型已经过了尝鲜期。金融机构现阶段关注的，是探索如何将大模型的能力快速应用到金融场景中，更进一步赋能业务提质增效。

　　

文丨王旭东

　　

无论职位高低，无论是在网点柜台、呼叫中心，还是在办公室、会议室。

　　

金融行业的每位员工，都应该配备一位能力超强的“数字助理”——它熟悉各种规则制度、业务流程；能够帮你捕捉市场波动和风险，能够协助你完成新闻解读、政策剖析、报告分析，甚至还能够帮助你设计金融产品。

　　

     　　

题图：新华三集团副总裁、金融事业部总经理 王旭东

　　

科技的“大时代”

　　

人类对“大”总是情有独钟的。例如我们身边的工程机械都已经是“大一号”的存在。

　　

高8米、长20.6米的矿山卡车BELAZ7510，一次可载重800余吨；直径达到17.5米的盾构机“Bertha”，足足有六层楼那么高，每小时可以掘进3.6米。

　　

之所以如此，原因很简单：大即生产力，人类正是以最强的工程机械能力，追求着最大的生产力输出。

　　

不知是否与此有关系。自2007年开始，科技产业也进入“大时代”，在经过大数据、大算力、大联接等一系列技术铺垫后，科技产业终究进入到“大模型”时代——它标志着人类生产力再一次飞跃式提升，也标志着一个新时代的开始。

　　

金融科技的“大时代”

　　

在“大模型”时代的金融机构，人与数据的交互方式将发生改变，每个人都将成为数据科学家；应用开发方式也将发生改变，AI开发将从“作坊式”走向“工业化”；人才培养方式更将发生改变，不管是“助理”还是“专家”，都将批量培养。

　　

不仅如此。当大模型与场景相融合，当大模型植入业务流程，金融行业所涉及的数千个应用都值得重做一遍。

　　

例如，智能风控、智能投顾、智能投研、智能营销、动产质押、理赔自动化、智能客服、智能运营等应用场景，都值得重做一遍。

　　

以智能客服为例，在“小模式”时代，数字化服务商需要投入巨大精力，梳理“标准答案”并进行增强——即围绕“标准答案”，预设不同的提问方式。

　　

在客服系统接入“大模型”后，金融机构只需要提供关于服务流程、政策制度等原始文档，投喂以前积累的客服数据。

　　

“大模型”就会依靠本身具有的超强自然语言理解能力，通过多轮对话的形式识别用户的意图，并给出满意的答复。

　　

或者说，“大模型”与“小模型”的应用差异，就像教“大学生”与“小学生”的区别。

　　

诸如此类的应用场景还有很多，例如，在信贷审批场景中，“大模型”可以协助业务人员完成贷前风险评估、尽职侦查、辅助审批、合规审查、贷后催收等工作；在智慧网点领域，“大模型”可以将大量“静态”的文档转换场景化的流程指引，提升网点员工的业务应变和沟通能力，提高服务效率和质量。

　　

除此之外，“大模型”也可能升职成为“市场分析师”、“数据分析师”。

　　

其可以帮助业务人员完成政策剖析、报告分析、新闻解读，还能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。

　　

而且金融行业的员工不再需要掌握复杂的工具，不再需要学习SQL语言，就能快速处理数据。

　　

这就相当于，此前员工为与数据交流，要学计算机语言，现在数据为了与你交流，已经学会的人类语言，而且它还有意想不到的能力，业务人员通过“提示词”，就能迅速设计和推出金融产品。

　　

也正因如此，“大模型”正在改变人才培养机制。

　　

如果将“大模型”比喻为金融机构的人才培训中心，那里将批量走出风控分析师、营销专家、网点助手、数据分析师、产品设计助手、座席代表、定损员、理赔员等人才。

　　

新华三能做什么？

　　

就像蒸汽机之于蒸汽时代，发电机之于电力时代，计算机之于信息时代，“大模型”就代表了这个时代最先进的生产力。任何不想掉队的企业，都希望能用上或者拥有自己的企业“大模型”。

　　

2023 NAVIGATE领航者峰会期间，新华三已正式发布“百业灵犀私域大模型”。

　　

在未来，新华三将坚持走私域大模型这条道路。

　　

道理很简单：数据属于客户，GPT们再厉害也不可能读到企业的私有数据，看不到企业的私有视频资料。

　　

这就像公有云在中国不能包打天下，通用基础大模型在中国也不可能解决企业的所有需求。

　　

     　　

正因如此，新华三坚持相信，未来“大模型”竞争的制高点一定在“私域”，金融大模型的制高点一定在场景创新和场景服务。

　　

为此，新华三将为垂直行业和专属地域的客户，提供端到端的全栈ICT能力，提供安全、订制、独享、生长的智能化服务。