ChatGPT3.5發(fa)布(bu)后，引起社(she)會(hui)各(ge)界廣泛(fan)關注(zhu)和(he)(he)討論(lun)，上(shang)線5天(tian)用(yong)戶(hu)注(zhu)冊(ce)量達100萬，上(shang)線2個月(yue)(yue)月(yue)(yue)活用(yong)戶(hu)超過1億，成為迄今(jin)為止(zhi)用(yong)戶(hu)增長速度(du)最(zui)快的(de)(de)(de)(de)消費(fei)級(ji)應(ying)用(yong)程序(xu)。它不僅(jin)可(ke)以通過谷歌三級(ji)程序(xu)員考(kao)試(shi)，在雅思和(he)(he)托福(fu)考(kao)試(shi)、司法考(kao)試(shi)、編寫文(wen)案和(he)(he)論(lun)文(wen)、詩詞歌賦等方面也有(you)非常優異(yi)的(de)(de)(de)(de)表現(xian)(xian)。2023年3月(yue)(yue)14日，OpenAI發(fa)布(bu)ChatGPT4.0，它是基于GPT架構開發(fa)的(de)(de)(de)(de)對(dui)話(hua)式AI模型，通過學習大量的(de)(de)(de)(de)現(xian)(xian)成文(wen)本(ben)和(he)(he)對(dui)話(hua)集合，根據用(yong)戶(hu)的(de)(de)(de)(de)文(wen)本(ben)輸入(ru)產生相應(ying)的(de)(de)(de)(de)智(zhi)能(neng)(neng)回答，可(ke)以像人類(lei)那樣(yang)進行即時對(dui)話(hua)。因此，可(ke)以把ChatGPT簡(jian)單理(li)解(jie)為一(yi)個由AI驅動的(de)(de)(de)(de)聊(liao)天(tian)機(ji)器人。2024年2月(yue)(yue)15日，OpenAI發(fa)布(bu)的(de)(de)(de)(de)Sora再次震驚世(shi)界。Sora模型的(de)(de)(de)(de)核(he)心能(neng)(neng)力(li)在于，能(neng)(neng)夠根據用(yong)戶(hu)輸入(ru)的(de)(de)(de)(de)文(wen)本(ben)描述，生成長達一(yi)分鐘的(de)(de)(de)(de)高(gao)(gao)質量視頻，這(zhe)些視頻不僅(jin)視覺質量高(gao)(gao)，而且與用(yong)戶(hu)的(de)(de)(de)(de)文(wen)本(ben)提示高(gao)(gao)度(du)一(yi)致。這(zhe)一(yi)成果(guo)的(de)(de)(de)(de)發(fa)布(bu)，預示著視頻制作和(he)(he)內容創作方式的(de)(de)(de)(de)革命性變化。

然而，ChatGPT的成(cheng)功并非偶然，而是得(de)益于(yu)一(yi)系(xi)列(lie)先進的技術和(he)創新(xin)。其中，最為(wei)核心的就是Transformer架構、預訓練加微調和(he)多輪(lun)對話(hua)處理等(deng)訓練方法，這些技術的應(ying)用使得(de)ChatGPT能夠實現對自然語(yu)言的理解和(he)生(sheng)成(cheng)，并提供高質量(liang)的對話(hua)體驗(yan)。

全球(qiu)范圍內大(da)(da)模型(xing)已進入了(le)一個高速發(fa)展期(qi)，各大(da)(da)科技企業(ye)和研(yan)究機(ji)構如微軟、谷歌、Meta、亞馬遜(xun)等在這一領域投入巨(ju)大(da)(da)，均推(tui)出了(le)面向企業(ye)、開發(fa)者(zhe)和個人的眾多產品。在國(guo)內市場，互聯網企業(ye)也緊(jin)跟(gen)技術腳步(bu)，研(yan)發(fa)出多類產品，其中BAT發(fa)布的大(da)(da)語言(yan)模型(xing)產品在中文(wen)應用方(fang)面表現出色(se)。國(guo)內大(da)(da)語言(yan)模型(xing)產品及訪(fang)問方(fang)式詳見(jian)表1。

根據(ju)頭部大(da)模(mo)(mo)型評測(ce)機構（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的綜合(he)數據(ju)，國內市場(chang)已發布的大(da)模(mo)(mo)型產品(pin)(pin)在中文表(biao)現方面(mian)完(wan)全可以代替ChatGPT等一眾(zhong)國外產品(pin)(pin)。

大(da)語言(yan)模(mo)(mo)型有三(san)種使用(yong)(yong)場景：一是普通用(yong)(yong)戶(hu)(hu)打(da)開產品(pin)網頁(ye)，通過(guo)手機號碼注冊就可(ke)以直接對(dui)話(hua)訪(fang)問，基本功能完(wan)全(quan)免費，部分高(gao)級模(mo)(mo)型需要(yao)充值才能使用(yong)(yong)。二(er)是開發(fa)者用(yong)(yong)戶(hu)(hu)可(ke)以通過(guo)程(cheng)序(xu)調用(yong)(yong)大(da)模(mo)(mo)型的API接口進行訪(fang)問，并將訪(fang)問結(jie)果整合至自(zi)身產品(pin)中(zhong)，調用(yong)(yong)過(guo)程(cheng)中(zhong)需要(yao)考(kao)慮數據安全(quan)問題。三(san)是公司用(yong)(yong)戶(hu)(hu)下載各大(da)公司開源的大(da)模(mo)(mo)型訓練(lian)結(jie)果并在本地部署，通過(guo)訓練(lian)打(da)造(zao)屬于本公司個性化的大(da)模(mo)(mo)型產品(pin)。

目前，國內外(wai)發布的(de)(de)大模型(xing)雖然在(zai)實現(xian)細節、網(wang)絡架(jia)構、訓(xun)練(lian)數(shu)據以(yi)及優(you)化策略等方(fang)面各具特(te)色，但其訓(xun)練(lian)原理(li)基本相同，都是基于(yu)深度學(xue)習(xi)(xi)技(ji)術，尤其依賴于(yu)大量規范(fan)語料庫的(de)(de)學(xue)習(xi)(xi)和(he)神經網(wang)絡的(de)(de)訓(xun)練(lian)與優(you)化，這也是為什么國內大模型(xing)在(zai)中文表現(xian)方(fang)面可以(yi)追趕(gan)和(he)超(chao)越國外(wai)產品(pin)的(de)(de)原因。這些大模型(xing)憑借強大的(de)(de)能(neng)力，能(neng)夠(gou)在(zai)信用(yong)卡的(de)(de)全生命周期內發揮重要(yao)作(zuo)用(yong)，覆蓋客(ke)戶服務、市場(chang)營(ying)銷、風險(xian)防(fang)控、產品(pin)研發、運營(ying)維護以(yi)及綜(zong)合辦公等多個(ge)關(guan)鍵(jian)環節，不(bu)僅能(neng)夠(gou)有效提(ti)(ti)升客(ke)戶滿(man)意(yi)度，降低人工(gong)(gong)成本，提(ti)(ti)高(gao)工(gong)(gong)作(zuo)效率，還能(neng)夠(gou)為員工(gong)(gong)提(ti)(ti)供創意(yi)靈感，從而整體改善工(gong)(gong)作(zuo)流程。以(yi)下結(jie)合ChatGPT的(de)(de)工(gong)(gong)作(zuo)原理(li)，深入探(tan)討大模型(xing)在(zai)信用(yong)卡行業(ye)的(de)(de)應用(yong)場(chang)景。

信(xin)(xin)(xin)用(yong)卡(ka)(ka)行(xing)(xing)業傳統客(ke)(ke)(ke)服通常是(shi)通過(guo)人(ren)(ren)工客(ke)(ke)(ke)服或(huo)預設(she)的(de)(de)問(wen)(wen)答文檔用(yong)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)自動(dong)回復客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)問(wen)(wen)題(ti)。所謂的(de)(de)線(xian)上智能客(ke)(ke)(ke)服，大多是(shi)一種基于規(gui)則的(de)(de)自動(dong)化程(cheng)序，只能回答預先設(she)定的(de)(de)相關內容(rong)、執(zhi)行(xing)(xing)特定任務，內容(rong)單調且覆蓋問(wen)(wen)題(ti)范圍(wei)有限。銀行(xing)(xing)可通過(guo)客(ke)(ke)(ke)服渠道、App、微(wei)信(xin)(xin)(xin)銀行(xing)(xing)、網(wang)站、社(she)交平臺或(huo)其(qi)他線(xian)上渠道創建(jian)數字人(ren)(ren)助(zhu)手(shou)，借助(zhu)大模型這(zhe)一超級(ji)知識大腦，為客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)提供各領域的(de)(de)問(wen)(wen)答幫助(zhu)，如(ru)賬單日、逾期(qi)、溢(yi)繳款等信(xin)(xin)(xin)用(yong)卡(ka)(ka)常識。這(zhe)將(jiang)有助(zhu)于提高(gao)新客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)在行(xing)(xing)內微(wei)信(xin)(xin)(xin)銀行(xing)(xing)、App等渠道的(de)(de)訪問(wen)(wen)量(liang)和客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)黏性，通過(guo)與潛在客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)對話，收(shou)集(ji)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)需求、偏好和目標，持(chi)續(xu)優化信(xin)(xin)(xin)用(yong)卡(ka)(ka)產品。

對于存量客(ke)(ke)(ke)戶(hu)，銀行可(ke)在其登錄某一渠道(dao)驗證身份(fen)后進行實時互(hu)動，方(fang)便客(ke)(ke)(ke)戶(hu)通(tong)過(guo)輸入語音(yin)、文字(zi)、圖片等(deng)信息查詢賬單、可(ke)分(fen)期(qi)金額(e)，咨詢業(ye)務流(liu)程、熱門權益、活動說明、推薦辦卡獎勵(li)規(gui)則、分(fen)期(qi)產品(pin)辦理要求、App某一功能(neng)所在位置等(deng)。銀行可(ke)基(ji)于大模型理解客(ke)(ke)(ke)戶(hu)表達，精準(zhun)掌握客(ke)(ke)(ke)戶(hu)真實需求，結(jie)合上下(xia)文語境(jing)，自動生成用于解答、服(fu)務咨詢的(de)(de)對話，快速回答客(ke)(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)問(wen)題(ti)，同時跳轉到(dao)對應業(ye)務界面(mian)。通(tong)過(guo)內部數據訓練、人(ren)機交互(hu)方(fang)式的(de)(de)變革，銀行讓(rang)用戶(hu)體驗到(dao)真人(ren)的(de)(de)服(fu)務品(pin)質，實現7×24小時全天(tian)候真正的(de)(de)智能(neng)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)服(fu)務，從而降低客(ke)(ke)(ke)服(fu)人(ren)工(gong)成本(ben)，提升客(ke)(ke)(ke)戶(hu)滿意度和品(pin)質體驗。

優質(zhi)的(de)(de)(de)信(xin)(xin)(xin)用(yong)卡(ka)營(ying)銷(xiao)方(fang)(fang)(fang)案能(neng)夠(gou)(gou)有效激發客(ke)(ke)戶(hu)興(xing)趣，增強客(ke)(ke)戶(hu)黏性，提(ti)高信(xin)(xin)(xin)用(yong)卡(ka)的(de)(de)(de)使用(yong)率和客(ke)(ke)戶(hu)轉化(hua)率。銀行(xing)結(jie)(jie)合營(ying)銷(xiao)目標，將(jiang)業務需(xu)求(qiu)輸入(ru)至(zhi)本(ben)(ben)地大模(mo)型(xing)(xing)，模(mo)型(xing)(xing)將(jiang)依托客(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)(de)基(ji)本(ben)(ben)信(xin)(xin)(xin)息、消費歷史及行(xing)為偏好進行(xing)深度訓練。同時(shi)，結(jie)(jie)合業務人(ren)員的(de)(de)(de)具體(ti)需(xu)求(qiu)，大模(mo)型(xing)(xing)能(neng)夠(gou)(gou)生(sheng)成(cheng)針對特(te)定客(ke)(ke)群的(de)(de)(de)信(xin)(xin)(xin)用(yong)卡(ka)優惠(hui)活(huo)動、返現計劃、獎(jiang)勵(li)機制、專屬(shu)特(te)權、增值服(fu)務及積分兌(dui)換等(deng)大量方(fang)(fang)(fang)案。銀行(xing)可從這(zhe)些方(fang)(fang)(fang)案中篩選出未(wei)曾(ceng)實施(shi)的(de)(de)(de)活(huo)動，并運用(yong)AB Test模(mo)式與過(guo)往營(ying)銷(xiao)方(fang)(fang)(fang)案進行(xing)對比，通過(guo)實際效果的(de)(de)(de)驗證(zheng)，識別出哪些方(fang)(fang)(fang)案表現更佳，從而持續優化(hua)營(ying)銷(xiao)策(ce)略；將(jiang)營(ying)銷(xiao)結(jie)(jie)果數據再次輸入(ru)本(ben)(ben)地大模(mo)型(xing)(xing)，基(ji)于反饋數據進一步優化(hua)新(xin)的(de)(de)(de)營(ying)銷(xiao)方(fang)(fang)(fang)案，通過(guo)這(zhe)種方(fang)(fang)(fang)式不斷迭(die)代提(ti)升轉化(hua)率。此外(wai)，本(ben)(ben)地部署的(de)(de)(de)大模(mo)型(xing)(xing)與AIGC技術(shu)的(de)(de)(de)結(jie)(jie)合，不僅(jin)能(neng)自動化(hua)生(sheng)成(cheng)營(ying)銷(xiao)資料，還能(neng)為業務人(ren)員提(ti)供豐富的(de)(de)(de)營(ying)銷(xiao)主題設(she)計方(fang)(fang)(fang)案；配合智(zhi)能(neng)繪圖工具（如Midjourney等(deng)），自動生(sheng)成(cheng)營(ying)銷(xiao)圖片、海報和banner，從而有效降(jiang)低人(ren)工成(cheng)本(ben)(ben)，實現個性化(hua)營(ying)銷(xiao)方(fang)(fang)(fang)案的(de)(de)(de)快速落(luo)地。

在(zai)(zai)智能外呼(hu)營銷(xiao)場景（新戶(hu)開(kai)卡、客(ke)戶(hu)促(cu)活、現(xian)金分期(qi)、商(shang)品分期(qi)、銷(xiao)卡挽(wan)留等(deng)(deng)）中(zhong)，目前(qian)市場上的(de)(de)(de)智能外呼(hu)機(ji)器(qi)人(ren)(ren)話術(shu)呆板，一旦客(ke)戶(hu)識(shi)別(bie)出對(dui)方(fang)(fang)是機(ji)器(qi)人(ren)(ren)，便會迅速(su)掛(gua)斷電(dian)話，外呼(hu)效(xiao)果不理(li)想(xiang)，客(ke)戶(hu)體驗感差(cha)，影響企業形象。銀(yin)行(xing)利用本(ben)地已訓練好的(de)(de)(de)大模型按照(zhao)一定表(biao)結構如聯系方(fang)(fang)式、姓(xing)名、行(xing)為偏(pian)好、開(kai)場話術(shu)等(deng)(deng)，生成(cheng)一份(fen)外呼(hu)營銷(xiao)名單，然后(hou)將大模型對(dui)接客(ke)服外呼(hu)系統按照(zhao)名單進行(xing)外呼(hu)，結合(he)自動(dong)語音(yin)識(shi)別(bie)技(ji)術(shu)（ASR）、文本(ben)到語音(yin)合(he)成(cheng)技(ji)術(shu)（TTS）等(deng)(deng)語音(yin)合(he)成(cheng)模塊(kuai)技(ji)術(shu)，使客(ke)戶(hu)通過(guo)(guo)語音(yin)的(de)(de)(de)方(fang)(fang)式與大模型進行(xing)交互，實現(xian)真正的(de)(de)(de)“千人(ren)(ren)千面(mian)”話術(shu)營銷(xiao)。在(zai)(zai)與客(ke)戶(hu)交流的(de)(de)(de)過(guo)(guo)程中(zhong)，本(ben)地大模型可(ke)以結合(he)上下(xia)文回答客(ke)戶(hu)的(de)(de)(de)各(ge)種問題，使客(ke)戶(hu)在(zai)(zai)獲取到有(you)價值的(de)(de)(de)信息后(hou)不會立刻掛(gua)斷電(dian)話，為后(hou)續的(de)(de)(de)業務開(kai)展提供了有(you)利條件，由此可(ke)顯著提升與客(ke)戶(hu)的(de)(de)(de)互動(dong)質量(liang)和體驗。

識別客(ke)(ke)戶風險(xian)(xian)(xian)等級并(bing)降低(di)不(bu)良率，一(yi)直是信用(yong)卡(ka)行(xing)業(ye)的(de)(de)核心任(ren)務(wu)之一(yi)。大模(mo)型(xing)通過深(shen)度分析(xi)海量的(de)(de)交(jiao)易數(shu)據、用(yong)戶行(xing)為及歷史風險(xian)(xian)(xian)模(mo)型(xing)，能(neng)夠精(jing)準(zhun)識別出(chu)客(ke)(ke)戶潛在(zai)的(de)(de)風險(xian)(xian)(xian)因(yin)素和(he)異(yi)常(chang)行(xing)為。這(zhe)一(yi)功(gong)能(neng)不(bu)僅能(neng)為業(ye)務(wu)人員提供具體的(de)(de)風險(xian)(xian)(xian)因(yin)素作為參(can)考，而且(qie)能(neng)自動(dong)生(sheng)成(cheng)風險(xian)(xian)(xian)客(ke)(ke)戶名(ming)單，業(ye)務(wu)人員僅需(xu)驗證名(ming)單準(zhun)確性，提前干(gan)預潛在(zai)的(de)(de)不(bu)良行(xing)為即可，從而有效防(fang)控風險(xian)(xian)(xian)。

對(dui)于(yu)優(you)質客戶，適度(du)(du)提(ti)(ti)升信(xin)(xin)用(yong)卡額(e)度(du)(du)不僅有助于(yu)擴大消(xiao)費，還(huan)能(neng)(neng)促進(jin)分期業(ye)務(wu)收益的(de)(de)增長(chang)。銀行(xing)借助本地訓(xun)練的(de)(de)大模型，通(tong)過輸入全(quan)量優(you)質客戶的(de)(de)信(xin)(xin)用(yong)評分、還(huan)款歷史及收入數據等詳細信(xin)(xin)息，使模型能(neng)(neng)夠自動完成(cheng)預測與風(feng)險評估，生成(cheng)調(diao)額(e)名(ming)單，并將這一名(ming)單與調(diao)額(e)系(xi)統對(dui)接，即可實(shi)現自動提(ti)(ti)額(e)功能(neng)(neng)。業(ye)務(wu)人員只(zhi)需定(ding)期監(jian)控(kong)提(ti)(ti)額(e)客戶的(de)(de)消(xiao)費表現，評估提(ti)(ti)額(e)效果(guo)，便能(neng)(neng)確(que)保策略的(de)(de)有效性和(he)精準性。通(tong)過這一流程，銀行(xing)在確(que)保風(feng)險可控(kong)的(de)(de)同時，進(jin)一步優(you)化客戶體(ti)驗，推(tui)動信(xin)(xin)用(yong)卡業(ye)務(wu)的(de)(de)健(jian)康發展。

研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)一(yi)款暢銷的(de)(de)(de)信用卡(ka)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)，對(dui)(dui)于(yu)銀行(xing)(xing)的(de)(de)(de)營收(shou)至關重要，同時也對(dui)(dui)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)提出了更(geng)高的(de)(de)(de)要求(qiu)。除了基本(ben)的(de)(de)(de)金(jin)融知(zhi)識(shi)之外(wai)，產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)還(huan)需(xu)要掌握行(xing)(xing)業內(nei)已(yi)經發(fa)(fa)(fa)(fa)行(xing)(xing)的(de)(de)(de)各種(zhong)暢銷卡(ka)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)特色與(yu)權(quan)(quan)益、新戶(hu)禮品(pin)(pin)(pin)(pin)、申請說明(ming)等詳細信息；此外(wai)，還(huan)需(xu)熟悉國內(nei)外(wai)上千家(jia)同業銀行(xing)(xing)的(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)特征，以(yi)確保(bao)新研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)的(de)(de)(de)信用卡(ka)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)具有行(xing)(xing)業競爭優(you)勢。然而(er)，對(dui)(dui)于(yu)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)來說，這樣的(de)(de)(de)學習成本(ben)非常(chang)高。為了解決(jue)這一(yi)問題，銀行(xing)(xing)可(ke)以(yi)將全行(xing)(xing)業產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)學習資料提供(gong)給大(da)模(mo)型，讓它通過(guo)訓(xun)練學習，整(zheng)合(he)碎片知(zhi)識(shi)，并結合(he)當前(qian)客(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)(de)潛在需(xu)求(qiu)和不同人群的(de)(de)(de)標簽(qian)，如(ru)時尚特征、Z世代等，直接給出具有某種(zhong)特色的(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)及其相(xiang)關權(quan)(quan)益、新戶(hu)禮品(pin)(pin)(pin)(pin)、申請說明(ming)等信息，由此銀行(xing)(xing)就(jiu)具有了一(yi)種(zhong)全新的(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)流(liu)(liu)程(cheng)和業務解決(jue)方(fang)案。新流(liu)(liu)程(cheng)下(xia)，產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)只需(xu)要對(dui)(dui)大(da)模(mo)型提供(gong)的(de)(de)(de)眾(zhong)多產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)方(fang)案進(jin)行(xing)(xing)論證，并通過(guo)進(jin)一(yi)步的(de)(de)(de)調(diao)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)來衡量(liang)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)覆蓋群體(ti)、預計發(fa)(fa)(fa)(fa)卡(ka)量(liang)、營收(shou)情況、合(he)作機構等后續工(gong)作即(ji)可(ke)。這種(zhong)流(liu)(liu)程(cheng)大(da)大(da)降低了產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)在前(qian)期調(diao)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)的(de)(de)(de)成本(ben)，使其能夠更(geng)多地(di)專注于(yu)理解客(ke)(ke)戶(hu)需(xu)求(qiu)，并最(zui)終在眾(zhong)多方(fang)案中甄選出最(zui)適合(he)客(ke)(ke)戶(hu)需(xu)求(qiu)、兼(jian)具個性化(hua)和綜合(he)性的(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)方(fang)案，從而(er)提高銀行(xing)(xing)的(de)(de)(de)經營收(shou)入。

大模型憑借(jie)強大的文本處(chu)理能(neng)力，能(neng)夠(gou)讀取相(xiang)關代(dai)碼(ma)并編寫詳(xiang)盡(jin)的運維文檔，提(ti)供代(dai)碼(ma)注釋(shi)(shi)、操作指南、故障排除(chu)步(bu)驟和(he)常見問(wen)(wen)題解(jie)答等信息；同(tong)時，還能(neng)夠(gou)針對特定問(wen)(wen)題生(sheng)成清晰易懂的解(jie)釋(shi)(shi)和(he)操作步(bu)驟，幫助(zhu)運維人(ren)員更加(jia)高效地處(chu)理問(wen)(wen)題，減少操作失誤和(he)故障發生(sheng)的可能(neng)性。

傳統運(yun)營管理需(xu)要耗(hao)費大(da)(da)量人(ren)力(li)和(he)(he)時間成(cheng)本，定期輸出運(yun)營周報(bao)、月(yue)報(bao)、場(chang)景(jing)評估報(bao)告(gao)和(he)(he)對應的優化方(fang)案，復雜場(chang)景(jing)甚至要對多個系統的多個模(mo)塊進行數據(ju)匯聚和(he)(he)集中監控。銀(yin)行基(ji)于自主訓(xun)練(lian)的金融(rong)垂直大(da)(da)模(mo)型，利用生成(cheng)式AI大(da)(da)模(mo)型多模(mo)態、跨模(mo)態的內容生成(cheng)能(neng)力(li)，對接(jie)信用卡部(bu)門(men)內部(bu)系統，通過插件將大(da)(da)模(mo)型的多維能(neng)力(li)與外部(bu)工(gong)具、資源(yuan)、知識等優勢融(rong)合。同時，大(da)(da)模(mo)型可為一線運(yun)營人(ren)員提供時效(xiao)性(xing)更(geng)高、交互更(geng)便(bian)捷、內容更(geng)豐富、邊際成(cheng)本接(jie)近于零的運(yun)營支撐能(neng)力(li)，如指標趨勢分析、運(yun)營圖表生成(cheng)、運(yun)營報(bao)告(gao)生成(cheng)、運(yun)營分析和(he)(he)方(fang)案推薦等。

自(zi)(zi)動化(hua)技(ji)術目(mu)前已經很成(cheng)熟，可(ke)以通(tong)過模(mo)擬人類(lei)的(de)鍵(jian)盤和(he)鼠標(biao)操作，幫助(zhu)銀(yin)行自(zi)(zi)動化(hua)、重復性、標(biao)準化(hua)地(di)執行繁瑣的(de)業務流程(cheng)，如(ru)對賬(zhang)、調賬(zhang)、數據錄入(ru)、報表生成(cheng)等，以提高(gao)業務效率(lv)和(he)減少工作量(liang)。將大模(mo)型(xing)與RPA技(ji)術結(jie)合，通(tong)過語音和(he)文字就(jiu)可(ke)以自(zi)(zi)動生成(cheng)RPA的(de)個性化(hua)主(zhu)題(ti)代碼(ma)，并完成(cheng)自(zi)(zi)動化(hua)部署。銀(yin)行利(li)用(yong)大模(mo)型(xing)與現有技(ji)術的(de)深度融(rong)合，可(ke)以節約大量(liang)的(de)時間和(he)人力(li)資源，從而提高(gao)工作效率(lv)。

在綜合(he)辦公方面，大(da)(da)模型(xing)可以基于銀(yin)行(xing)的(de)歷(li)史(shi)項目文檔(dang)、辦公文檔(dang)、業(ye)務(wu)數據(ju)(ju)、會議紀要等訓練(lian)數據(ju)(ju)，創建(jian)內部知識庫。當銀(yin)行(xing)在商討一個項目方案或重大(da)(da)決策(ce)時，可以在開(kai)會之前或過程中，咨詢大(da)(da)模型(xing)對該(gai)問題的(de)看法(fa)，使(shi)其(qi)結合(he)歷(li)史(shi)數據(ju)(ju)給予客(ke)(ke)觀的(de)意見。如果(guo)在大(da)(da)模型(xing)上封裝(zhuang)ASR、TTS語音(yin)合(he)成模塊，就可使(shi)其(qi)直接(jie)參加(jia)會議討論(lun)。如此，銀(yin)行(xing)增加(jia)了一個了解全部歷(li)史(shi)數據(ju)(ju)、客(ke)(ke)戶數據(ju)(ju)的(de)智(zhi)能語音(yin)助手，效率(lv)可想而知。

大模型服務(wu)于行內(nei)(nei)(nei)員(yuan)工(gong)的(de)(de)(de)另一(yi)種(zhong)場景，就(jiu)是編寫(xie)文檔。員(yuan)工(gong)日常工(gong)作包括編寫(xie)會議記(ji)錄、匯報材料、項目(mu)文檔等(deng)，通常占據(ju)員(yuan)工(gong)大量(liang)的(de)(de)(de)時(shi)間，不但耗時(shi)耗力而且很(hen)多(duo)文檔內(nei)(nei)(nei)容極其(qi)相似，而通過(guo)本(ben)地訓(xun)練的(de)(de)(de)大模型就(jiu)可以(yi)解決(jue)這些(xie)問題(ti)。此(ci)外，新入職的(de)(de)(de)員(yuan)工(gong)在了解企業(ye)背(bei)景、過(guo)往項目(mu)案例、業(ye)務(wu)經驗(yan)、處(chu)室(shi)工(gong)作職責時(shi)，同樣也可以(yi)咨詢大模型，不需要死記(ji)硬背(bei)某些(xie)業(ye)務(wu)知識，方便新員(yuan)工(gong)或調崗員(yuan)工(gong)短時(shi)間內(nei)(nei)(nei)迅速(su)上手。

迄今為止,許(xu)多機構已經(jing)深刻認識(shi)到大模(mo)型的(de)能力,并將其應用于(yu)實際業務中。

2023年3月，彭博社(she)推(tui)出金融(rong)(rong)領域垂直大(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)型BloombergGPT，為金融(rong)(rong)行(xing)(xing)業(ye)(ye)提供了高效解決方(fang)案。國內(nei)相關(guan)企業(ye)(ye)也涉足此領域，度小(xiao)滿(man)、螞蟻科技等已(yi)發布相關(guan)產品(pin)。度小(xiao)滿(man)開源的“軒轅”大(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)型已(yi)在眾多金融(rong)(rong)機構試(shi)用(yong)，并(bing)在多業(ye)(ye)務場(chang)景初見(jian)成效。國內(nei)銀(yin)(yin)(yin)行(xing)(xing)業(ye)(ye)也積極擁抱大(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)型技術，如工商銀(yin)(yin)(yin)行(xing)(xing)、農(nong)業(ye)(ye)銀(yin)(yin)(yin)行(xing)(xing)、平安銀(yin)(yin)(yin)行(xing)(xing)及(ji)北京銀(yin)(yin)(yin)行(xing)(xing)都在多個場(chang)景中探索應用(yong)大(da)(da)(da)(da)模(mo)(mo)型，提升了金融(rong)(rong)服務的智能化水平。

2024年，生(sheng)成式(shi)AI將從(cong)模(mo)(mo)型(xing)層(ceng)走向應用(yong)層(ceng)，從(cong)而更好發(fa)揮大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)潛在(zai)價(jia)值，但是(shi)(shi)在(zai)實(shi)際操作中銀行還(huan)面(mian)(mian)臨一定難點。影響場景落地(di)(di)的(de)(de)因素大(da)(da)致包括硬件(jian)算力費用(yong)、模(mo)(mo)型(xing)可(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)性、企業數(shu)(shu)據(ju)(ju)量級、數(shu)(shu)據(ju)(ju)隱私安全、專業人(ren)才培養等方面(mian)(mian)。因此，未(wei)來的(de)(de)研(yan)究方向可(ke)能(neng)會聚焦在(zai)以下幾方面(mian)(mian)：一是(shi)(shi)提高模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)性能(neng)和效(xiao)率(lv)，減少訓(xun)練(lian)和推理(li)的(de)(de)計算成本，簡(jian)化本地(di)(di)部署流(liu)程(cheng)(cheng)；二(er)是(shi)(shi)解(jie)(jie)決(jue)模(mo)(mo)型(xing)可(ke)解(jie)(jie)釋(shi)(shi)性和透明性問題，使得(de)用(yong)戶可(ke)以理(li)解(jie)(jie)模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)生(sheng)成過程(cheng)(cheng)和背后的(de)(de)邏輯；三(san)是(shi)(shi)收集整理(li)企業的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)資產，為(wei)未(wei)來AI普(pu)及(ji)做準(zhun)備；四是(shi)(shi)研(yan)究如何解(jie)(jie)決(jue)模(mo)(mo)型(xing)中的(de)(de)隱私泄(xie)露問題，并(bing)制(zhi)定相(xiang)關規章制(zhi)度及(ji)保護措(cuo)施(shi)；五是(shi)(shi)銀行內(nei)部培養人(ren)工智能(neng)及(ji)大(da)(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)方向的(de)(de)技術(shu)人(ren)才，不斷學(xue)習積累(lei)技術(shu)經驗，為(wei)真正實(shi)施(shi)AI場景做準(zhun)備。

綜上所述，大模型(xing)在信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)的(de)應用探索(suo)已初見成效。從(cong)個性(xing)化(hua)推(tui)薦(jian)到風險控制，從(cong)客(ke)戶服(fu)務(wu)到數據分析，大模型(xing)正逐漸改變信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)的(de)業(ye)(ye)(ye)務(wu)模式(shi)和用戶體驗(yan)。隨著技術的(de)不斷(duan)進(jin)步，大模型(xing)將進(jin)一(yi)步釋(shi)放信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)的(de)創新潛(qian)力，為消費者提供更(geng)便(bian)捷、更(geng)智能的(de)金融服(fu)務(wu)，推(tui)動信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)的(de)數字化(hua)轉型(xing)和升級。