ChatGPT3.5發(fa)布(bu)后(hou)，引起社會各界(jie)廣(guang)泛關注和討論，上線5天用(yong)戶(hu)注冊量(liang)達100萬，上線2個(ge)月月活(huo)用(yong)戶(hu)超過1億，成(cheng)為迄(qi)今為止(zhi)用(yong)戶(hu)增(zeng)長(chang)(chang)速(su)度最快的消費級應(ying)用(yong)程序。它(ta)不僅(jin)可(ke)以(yi)(yi)通過谷歌三(san)級程序員考試(shi)(shi)，在雅思和托福(fu)考試(shi)(shi)、司法考試(shi)(shi)、編寫文(wen)(wen)案(an)和論文(wen)(wen)、詩詞歌賦等方面也有非常優異的表現。2023年3月14日，OpenAI發(fa)布(bu)ChatGPT4.0，它(ta)是基于(yu)GPT架(jia)構開發(fa)的對話式AI模型(xing)，通過學習大量(liang)的現成(cheng)文(wen)(wen)本(ben)(ben)和對話集合(he)，根據(ju)用(yong)戶(hu)的文(wen)(wen)本(ben)(ben)輸入產生(sheng)相(xiang)應(ying)的智能(neng)回答，可(ke)以(yi)(yi)像人類那樣進行(xing)即時對話。因此，可(ke)以(yi)(yi)把ChatGPT簡單理解為一(yi)(yi)個(ge)由AI驅動的聊天機器人。2024年2月15日，OpenAI發(fa)布(bu)的Sora再次(ci)震驚世界(jie)。Sora模型(xing)的核心(xin)能(neng)力在于(yu)，能(neng)夠(gou)根據(ju)用(yong)戶(hu)輸入的文(wen)(wen)本(ben)(ben)描(miao)述，生(sheng)成(cheng)長(chang)(chang)達一(yi)(yi)分鐘的高質(zhi)量(liang)視頻，這些視頻不僅(jin)視覺質(zhi)量(liang)高，而且與用(yong)戶(hu)的文(wen)(wen)本(ben)(ben)提示(shi)高度一(yi)(yi)致。這一(yi)(yi)成(cheng)果的發(fa)布(bu)，預示(shi)著視頻制作和內容創作方式的革命性(xing)變化。

然而，ChatGPT的(de)成功并非(fei)偶(ou)然，而是(shi)得益于一系(xi)列(lie)先(xian)進的(de)技術和(he)創新。其中，最(zui)為(wei)核心的(de)就(jiu)是(shi)Transformer架構(gou)、預訓練加(jia)微調(diao)和(he)多輪對(dui)(dui)話處理等訓練方法(fa)，這些技術的(de)應用使(shi)得ChatGPT能夠(gou)實現對(dui)(dui)自然語言的(de)理解和(he)生成，并提供高質(zhi)量的(de)對(dui)(dui)話體(ti)驗。

全球范圍內大模型已(yi)進入(ru)了一(yi)個(ge)高速發展期，各大科(ke)技企業和(he)研究機構如(ru)微軟、谷歌、Meta、亞(ya)馬遜等在(zai)這一(yi)領域投入(ru)巨大，均推(tui)出(chu)了面向企業、開發者和(he)個(ge)人的眾多(duo)產品。在(zai)國內市(shi)場(chang)，互(hu)聯網企業也(ye)緊跟技術腳(jiao)步，研發出(chu)多(duo)類產品，其中BAT發布的大語言(yan)模型產品在(zai)中文(wen)應用方面表(biao)現出(chu)色(se)。國內大語言(yan)模型產品及(ji)訪問方式詳見表(biao)1。

根據頭(tou)部大模型(xing)評測機構（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的綜合數(shu)據，國(guo)內市(shi)場(chang)已發布的大模型(xing)產品在中文(wen)表現方面完(wan)全可以(yi)代替(ti)ChatGPT等一眾(zhong)國(guo)外產品。

大(da)語言模(mo)型(xing)(xing)(xing)有三種使(shi)(shi)用(yong)場景：一是(shi)普通(tong)用(yong)戶(hu)(hu)打(da)開(kai)(kai)產品網頁，通(tong)過(guo)手機號碼注冊就可以直接(jie)(jie)對(dui)話(hua)訪(fang)問，基本(ben)功能完全免(mian)費，部分高級模(mo)型(xing)(xing)(xing)需要充值才能使(shi)(shi)用(yong)。二是(shi)開(kai)(kai)發者用(yong)戶(hu)(hu)可以通(tong)過(guo)程序調用(yong)大(da)模(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)API接(jie)(jie)口進(jin)行訪(fang)問，并將訪(fang)問結(jie)果整合至自身產品中，調用(yong)過(guo)程中需要考慮(lv)數據(ju)安全問題。三是(shi)公司用(yong)戶(hu)(hu)下載(zai)各大(da)公司開(kai)(kai)源(yuan)的(de)大(da)模(mo)型(xing)(xing)(xing)訓練結(jie)果并在本(ben)地部署，通(tong)過(guo)訓練打(da)造屬于本(ben)公司個性化的(de)大(da)模(mo)型(xing)(xing)(xing)產品。

目(mu)前(qian)，國內(nei)外(wai)發(fa)(fa)布的(de)大(da)模型(xing)雖然(ran)在(zai)實現細節(jie)、網絡架構、訓(xun)練數據以(yi)及優(you)化策略等方(fang)面各具特(te)色，但其(qi)訓(xun)練原(yuan)理(li)基本相同，都是(shi)基于深度(du)(du)學習(xi)技術，尤其(qi)依賴于大(da)量規(gui)范(fan)語料庫(ku)的(de)學習(xi)和神(shen)經(jing)網絡的(de)訓(xun)練與優(you)化，這也是(shi)為(wei)什么(me)國內(nei)大(da)模型(xing)在(zai)中文表現方(fang)面可以(yi)追趕(gan)和超越(yue)國外(wai)產品(pin)的(de)原(yuan)因。這些大(da)模型(xing)憑(ping)借強(qiang)大(da)的(de)能(neng)力，能(neng)夠在(zai)信用卡(ka)的(de)全(quan)生(sheng)命(ming)周期內(nei)發(fa)(fa)揮重(zhong)要作用，覆蓋客戶(hu)服務、市場(chang)營銷、風(feng)險防控、產品(pin)研發(fa)(fa)、運(yun)營維護以(yi)及綜(zong)合辦公等多個關鍵環節(jie)，不僅(jin)能(neng)夠有效提升客戶(hu)滿意度(du)(du)，降低人工(gong)成本，提高工(gong)作效率(lv)，還能(neng)夠為(wei)員工(gong)提供創意靈感，從而整體改善工(gong)作流程。以(yi)下(xia)結合ChatGPT的(de)工(gong)作原(yuan)理(li)，深入探討大(da)模型(xing)在(zai)信用卡(ka)行業的(de)應(ying)用場(chang)景。

信用(yong)(yong)卡(ka)行(xing)(xing)(xing)業傳統客(ke)(ke)服(fu)通常是通過人工客(ke)(ke)服(fu)或預(yu)(yu)設(she)的(de)(de)問(wen)(wen)答(da)文檔(dang)用(yong)(yong)機器人自(zi)動回復客(ke)(ke)戶(hu)問(wen)(wen)題(ti)。所(suo)謂的(de)(de)線(xian)上智能(neng)客(ke)(ke)服(fu)，大(da)多是一種基(ji)于規則(ze)的(de)(de)自(zi)動化程序，只(zhi)能(neng)回答(da)預(yu)(yu)先設(she)定(ding)(ding)的(de)(de)相關內容(rong)、執行(xing)(xing)(xing)特定(ding)(ding)任(ren)務，內容(rong)單(dan)(dan)調(diao)且覆蓋問(wen)(wen)題(ti)范圍(wei)有限。銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)可(ke)通過客(ke)(ke)服(fu)渠道、App、微信銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)、網站、社交(jiao)平(ping)臺或其他線(xian)上渠道創建數字(zi)人助(zhu)手(shou)，借助(zhu)大(da)模型這一超級知識(shi)大(da)腦(nao)，為(wei)客(ke)(ke)戶(hu)提供(gong)各領(ling)域(yu)的(de)(de)問(wen)(wen)答(da)幫(bang)助(zhu)，如(ru)賬單(dan)(dan)日、逾期(qi)、溢繳款等信用(yong)(yong)卡(ka)常識(shi)。這將有助(zhu)于提高新客(ke)(ke)戶(hu)在(zai)行(xing)(xing)(xing)內微信銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)、App等渠道的(de)(de)訪問(wen)(wen)量和客(ke)(ke)戶(hu)黏性，通過與潛在(zai)客(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)對(dui)話，收集客(ke)(ke)戶(hu)需(xu)求、偏好(hao)和目標，持續優化信用(yong)(yong)卡(ka)產品。

對于(yu)(yu)存量客(ke)戶(hu)，銀行(xing)可在其登錄某一渠(qu)道(dao)驗證身份后進行(xing)實(shi)時互動，方便(bian)客(ke)戶(hu)通過輸入語(yu)音、文(wen)字(zi)、圖片等(deng)信息查詢(xun)賬(zhang)單、可分期(qi)金額，咨(zi)詢(xun)業務(wu)流程、熱門權益、活動說明、推薦(jian)辦(ban)卡獎勵規則(ze)、分期(qi)產(chan)品辦(ban)理要(yao)求、App某一功能所在位置等(deng)。銀行(xing)可基于(yu)(yu)大模(mo)型理解客(ke)戶(hu)表達，精(jing)準掌(zhang)握客(ke)戶(hu)真(zhen)實(shi)需求，結合上下文(wen)語(yu)境，自動生成用(yong)于(yu)(yu)解答(da)、服(fu)(fu)務(wu)咨(zi)詢(xun)的對話，快速(su)回答(da)客(ke)戶(hu)的問(wen)題(ti)，同時跳轉到對應業務(wu)界(jie)面。通過內部數據訓練、人(ren)機交(jiao)互方式的變革，銀行(xing)讓用(yong)戶(hu)體(ti)驗到真(zhen)人(ren)的服(fu)(fu)務(wu)品質，實(shi)現7×24小時全天候真(zhen)正(zheng)的智能客(ke)戶(hu)服(fu)(fu)務(wu)，從而降低(di)客(ke)服(fu)(fu)人(ren)工(gong)成本，提升客(ke)戶(hu)滿意度和品質體(ti)驗。

優(you)(you)質的(de)(de)(de)(de)信用(yong)(yong)卡(ka)營(ying)銷(xiao)(xiao)方(fang)案(an)能夠(gou)有效(xiao)(xiao)激發客(ke)(ke)戶(hu)興趣，增(zeng)強客(ke)(ke)戶(hu)黏性(xing)，提(ti)高信用(yong)(yong)卡(ka)的(de)(de)(de)(de)使用(yong)(yong)率和客(ke)(ke)戶(hu)轉化(hua)(hua)率。銀(yin)行結(jie)(jie)合(he)(he)營(ying)銷(xiao)(xiao)目(mu)標(biao)，將(jiang)業(ye)務需求輸入至本(ben)(ben)地(di)大(da)模型，模型將(jiang)依(yi)托客(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)(de)(de)基本(ben)(ben)信息、消費(fei)歷(li)史及(ji)行為偏好進行深度訓(xun)練。同時，結(jie)(jie)合(he)(he)業(ye)務人員(yuan)的(de)(de)(de)(de)具體(ti)需求，大(da)模型能夠(gou)生成(cheng)針對特定(ding)客(ke)(ke)群(qun)的(de)(de)(de)(de)信用(yong)(yong)卡(ka)優(you)(you)惠活(huo)動、返現計劃、獎勵機制、專屬特權、增(zeng)值服務及(ji)積分兌換等(deng)大(da)量方(fang)案(an)。銀(yin)行可從這些方(fang)案(an)中篩(shai)選出(chu)未曾實(shi)施的(de)(de)(de)(de)活(huo)動，并運用(yong)(yong)AB Test模式與過(guo)往營(ying)銷(xiao)(xiao)方(fang)案(an)進行對比(bi)，通(tong)(tong)過(guo)實(shi)際效(xiao)(xiao)果的(de)(de)(de)(de)驗證，識別(bie)出(chu)哪(na)些方(fang)案(an)表現更佳(jia)，從而持續(xu)優(you)(you)化(hua)(hua)營(ying)銷(xiao)(xiao)策(ce)略；將(jiang)營(ying)銷(xiao)(xiao)結(jie)(jie)果數據(ju)再次輸入本(ben)(ben)地(di)大(da)模型，基于反饋(kui)數據(ju)進一步優(you)(you)化(hua)(hua)新的(de)(de)(de)(de)營(ying)銷(xiao)(xiao)方(fang)案(an)，通(tong)(tong)過(guo)這種方(fang)式不斷迭代(dai)提(ti)升轉化(hua)(hua)率。此(ci)外(wai)，本(ben)(ben)地(di)部署(shu)的(de)(de)(de)(de)大(da)模型與AIGC技術(shu)的(de)(de)(de)(de)結(jie)(jie)合(he)(he)，不僅能自(zi)動化(hua)(hua)生成(cheng)營(ying)銷(xiao)(xiao)資(zi)料，還能為業(ye)務人員(yuan)提(ti)供豐富的(de)(de)(de)(de)營(ying)銷(xiao)(xiao)主題(ti)設計方(fang)案(an)；配合(he)(he)智(zhi)能繪圖(tu)工(gong)具（如(ru)Midjourney等(deng)），自(zi)動生成(cheng)營(ying)銷(xiao)(xiao)圖(tu)片、海報和banner，從而有效(xiao)(xiao)降低人工(gong)成(cheng)本(ben)(ben)，實(shi)現個性(xing)化(hua)(hua)營(ying)銷(xiao)(xiao)方(fang)案(an)的(de)(de)(de)(de)快速(su)落地(di)。

在(zai)智(zhi)能外(wai)呼營銷場景(jing)（新戶(hu)(hu)(hu)(hu)開(kai)卡、客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)促活、現金分期、商品(pin)分期、銷卡挽(wan)留(liu)等(deng)）中(zhong)，目前市場上(shang)的(de)(de)(de)智(zhi)能外(wai)呼機器人(ren)(ren)話術呆板，一(yi)(yi)旦客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)識(shi)別(bie)出(chu)對方(fang)是機器人(ren)(ren)，便會迅速掛(gua)斷電話，外(wai)呼效果不(bu)(bu)理想，客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)體驗(yan)感差(cha)，影響(xiang)企業(ye)形象。銀(yin)行(xing)利用本(ben)地(di)已(yi)訓練好(hao)的(de)(de)(de)大(da)模型(xing)按照一(yi)(yi)定表(biao)結構(gou)如聯系方(fang)式、姓名、行(xing)為(wei)偏好(hao)、開(kai)場話術等(deng)，生成(cheng)(cheng)一(yi)(yi)份外(wai)呼營銷名單，然后將大(da)模型(xing)對接客(ke)(ke)(ke)服外(wai)呼系統按照名單進行(xing)外(wai)呼，結合(he)自動語(yu)(yu)音(yin)(yin)識(shi)別(bie)技術（ASR）、文本(ben)到語(yu)(yu)音(yin)(yin)合(he)成(cheng)(cheng)技術（TTS）等(deng)語(yu)(yu)音(yin)(yin)合(he)成(cheng)(cheng)模塊技術，使客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)通過(guo)語(yu)(yu)音(yin)(yin)的(de)(de)(de)方(fang)式與(yu)大(da)模型(xing)進行(xing)交互，實現真正(zheng)的(de)(de)(de)“千(qian)人(ren)(ren)千(qian)面”話術營銷。在(zai)與(yu)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)交流的(de)(de)(de)過(guo)程中(zhong)，本(ben)地(di)大(da)模型(xing)可以(yi)結合(he)上(shang)下文回答客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)的(de)(de)(de)各(ge)種(zhong)問題，使客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)在(zai)獲取(qu)到有價值的(de)(de)(de)信息(xi)后不(bu)(bu)會立刻掛(gua)斷電話，為(wei)后續的(de)(de)(de)業(ye)務(wu)開(kai)展提供了有利條件(jian)，由此可顯著提升與(yu)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)的(de)(de)(de)互動質(zhi)量和體驗(yan)。

識(shi)別客戶風(feng)(feng)險等級并(bing)降低(di)不良率，一(yi)直是信用卡行業(ye)的核心任務之一(yi)。大模(mo)型通(tong)過深度(du)分析海量的交(jiao)易數據、用戶行為及歷史風(feng)(feng)險模(mo)型，能(neng)夠精準(zhun)識(shi)別出(chu)客戶潛在的風(feng)(feng)險因(yin)素(su)和異常行為。這一(yi)功(gong)能(neng)不僅能(neng)為業(ye)務人(ren)員提供具體的風(feng)(feng)險因(yin)素(su)作為參考(kao)，而(er)且能(neng)自動生成風(feng)(feng)險客戶名單，業(ye)務人(ren)員僅需驗證名單準(zhun)確性，提前干(gan)預(yu)潛在的不良行為即可，從而(er)有效防(fang)控風(feng)(feng)險。

對于(yu)優質(zhi)客(ke)戶(hu)(hu)，適(shi)度(du)提(ti)(ti)升信(xin)用卡額(e)度(du)不(bu)僅有(you)助于(yu)擴(kuo)大消(xiao)費，還能(neng)促進分(fen)期業務(wu)(wu)收益(yi)的增長。銀(yin)行(xing)(xing)借助本地訓(xun)練的大模型(xing)，通過輸(shu)入全量優質(zhi)客(ke)戶(hu)(hu)的信(xin)用評(ping)分(fen)、還款(kuan)歷史及(ji)收入數據(ju)等詳細信(xin)息，使模型(xing)能(neng)夠自動(dong)(dong)完成預測與(yu)風險評(ping)估(gu)，生成調額(e)名(ming)單，并將這一(yi)名(ming)單與(yu)調額(e)系統對接，即可實現自動(dong)(dong)提(ti)(ti)額(e)功能(neng)。業務(wu)(wu)人員(yuan)只需定期監控提(ti)(ti)額(e)客(ke)戶(hu)(hu)的消(xiao)費表現，評(ping)估(gu)提(ti)(ti)額(e)效果，便能(neng)確保策略的有(you)效性和精準性。通過這一(yi)流程，銀(yin)行(xing)(xing)在確保風險可控的同時(shi)，進一(yi)步優化客(ke)戶(hu)(hu)體驗，推(tui)動(dong)(dong)信(xin)用卡業務(wu)(wu)的健(jian)康發展(zhan)。

研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)一(yi)款暢銷的(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)用(yong)卡(ka)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)，對于銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)營收至關重要(yao)，同(tong)時也對產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)提(ti)(ti)出了(le)更高的(de)(de)(de)(de)(de)要(yao)求(qiu)。除了(le)基本的(de)(de)(de)(de)(de)金(jin)融知識之外(wai)，產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)還需(xu)(xu)(xu)要(yao)掌握行(xing)(xing)(xing)(xing)業(ye)內已經發(fa)(fa)行(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)各種(zhong)暢銷卡(ka)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)特色與權益(yi)、新(xin)戶禮(li)品(pin)(pin)(pin)、申請說(shuo)明(ming)等(deng)詳細信(xin)息；此外(wai)，還需(xu)(xu)(xu)熟悉國內外(wai)上千(qian)家(jia)同(tong)業(ye)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)特征，以(yi)確保新(xin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)用(yong)卡(ka)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)具(ju)有行(xing)(xing)(xing)(xing)業(ye)競爭優勢。然(ran)而，對于產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)來(lai)說(shuo)，這樣的(de)(de)(de)(de)(de)學習成(cheng)本非常高。為了(le)解決這一(yi)問題，銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)(xing)可(ke)以(yi)將全(quan)行(xing)(xing)(xing)(xing)業(ye)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)學習資料(liao)提(ti)(ti)供(gong)給大(da)模(mo)型，讓它通(tong)過訓練學習，整合(he)碎片知識，并(bing)結合(he)當前(qian)客(ke)戶的(de)(de)(de)(de)(de)潛在需(xu)(xu)(xu)求(qiu)和不(bu)同(tong)人群的(de)(de)(de)(de)(de)標簽，如時尚特征、Z世代等(deng)，直接給出具(ju)有某種(zhong)特色的(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)及(ji)其(qi)相(xiang)關權益(yi)、新(xin)戶禮(li)品(pin)(pin)(pin)、申請說(shuo)明(ming)等(deng)信(xin)息，由(you)此銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)(xing)就具(ju)有了(le)一(yi)種(zhong)全(quan)新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)流程和業(ye)務解決方(fang)案(an)。新(xin)流程下，產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)只(zhi)需(xu)(xu)(xu)要(yao)對大(da)模(mo)型提(ti)(ti)供(gong)的(de)(de)(de)(de)(de)眾多產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)方(fang)案(an)進(jin)行(xing)(xing)(xing)(xing)論證，并(bing)通(tong)過進(jin)一(yi)步的(de)(de)(de)(de)(de)調研(yan)(yan)(yan)來(lai)衡(heng)量產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)覆蓋(gai)群體、預計發(fa)(fa)卡(ka)量、營收情況(kuang)、合(he)作機構等(deng)后(hou)續工作即可(ke)。這種(zhong)流程大(da)大(da)降低了(le)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員(yuan)(yuan)在前(qian)期調研(yan)(yan)(yan)的(de)(de)(de)(de)(de)成(cheng)本，使其(qi)能夠更多地(di)專注于理解客(ke)戶需(xu)(xu)(xu)求(qiu)，并(bing)最終在眾多方(fang)案(an)中甄選(xuan)出最適合(he)客(ke)戶需(xu)(xu)(xu)求(qiu)、兼具(ju)個(ge)性化和綜合(he)性的(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)方(fang)案(an)，從而提(ti)(ti)高銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)經營收入(ru)。

大(da)(da)模型憑借強(qiang)大(da)(da)的文(wen)本(ben)處(chu)理能力，能夠讀取相關代碼并編(bian)寫詳(xiang)盡的運(yun)維文(wen)檔，提供代碼注釋、操作(zuo)指南、故障排除步(bu)驟(zou)(zou)和(he)常見問(wen)題解答等信息(xi)；同(tong)時，還能夠針對特定問(wen)題生成清晰易(yi)懂的解釋和(he)操作(zuo)步(bu)驟(zou)(zou)，幫助運(yun)維人(ren)員更加高效地處(chu)理問(wen)題，減(jian)少操作(zuo)失誤和(he)故障發生的可能性。

傳(chuan)統(tong)運營管理需要(yao)耗費大(da)量人力和(he)時(shi)間成(cheng)(cheng)本，定期輸出運營周報(bao)、月報(bao)、場(chang)景評估報(bao)告和(he)對(dui)應的(de)優化方案，復雜(za)場(chang)景甚至要(yao)對(dui)多(duo)個系統(tong)的(de)多(duo)個模塊進行(xing)數(shu)據匯聚和(he)集中監控。銀行(xing)基(ji)于自主訓練的(de)金融(rong)垂直大(da)模型，利用(yong)生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)式(shi)AI大(da)模型多(duo)模態、跨模態的(de)內(nei)容生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)能(neng)力，對(dui)接(jie)信用(yong)卡部(bu)門內(nei)部(bu)系統(tong)，通過插件將大(da)模型的(de)多(duo)維能(neng)力與外(wai)部(bu)工具、資源、知(zhi)識等優勢融(rong)合。同時(shi)，大(da)模型可為一線運營人員(yuan)提供時(shi)效性更(geng)(geng)高、交互更(geng)(geng)便捷、內(nei)容更(geng)(geng)豐(feng)富、邊際(ji)成(cheng)(cheng)本接(jie)近于零的(de)運營支(zhi)撐能(neng)力，如指標趨勢分(fen)析(xi)、運營圖表生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)、運營報(bao)告生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)、運營分(fen)析(xi)和(he)方案推薦等。

自(zi)(zi)動化技(ji)術(shu)目前已(yi)經很成熟(shu)，可以通過模(mo)擬(ni)人類的(de)鍵盤(pan)和(he)鼠標(biao)操作，幫助銀行(xing)(xing)自(zi)(zi)動化、重復性、標(biao)準化地執(zhi)行(xing)(xing)繁瑣的(de)業務流程，如對賬(zhang)、調(diao)賬(zhang)、數據錄入、報表生(sheng)成等(deng)，以提高(gao)業務效率和(he)減少工作量。將大模(mo)型與RPA技(ji)術(shu)結合，通過語(yu)音和(he)文字就(jiu)可以自(zi)(zi)動生(sheng)成RPA的(de)個(ge)性化主題代碼，并完成自(zi)(zi)動化部署。銀行(xing)(xing)利用大模(mo)型與現有技(ji)術(shu)的(de)深度融合，可以節約(yue)大量的(de)時間和(he)人力(li)資源，從而提高(gao)工作效率。

在綜合(he)(he)辦公方面，大模型(xing)可(ke)(ke)以基于銀(yin)行(xing)的(de)歷(li)史項目(mu)(mu)文檔、辦公文檔、業務數(shu)據(ju)、會(hui)議紀要等訓練數(shu)據(ju)，創建內(nei)部知識庫。當(dang)銀(yin)行(xing)在商討一個(ge)(ge)項目(mu)(mu)方案(an)或(huo)重(zhong)大決策時，可(ke)(ke)以在開(kai)會(hui)之前或(huo)過程中，咨詢大模型(xing)對(dui)該問題的(de)看法，使(shi)其結合(he)(he)歷(li)史數(shu)據(ju)給(gei)予客觀的(de)意見(jian)。如果在大模型(xing)上封裝ASR、TTS語音合(he)(he)成(cheng)模塊，就(jiu)可(ke)(ke)使(shi)其直接參加會(hui)議討論。如此，銀(yin)行(xing)增加了一個(ge)(ge)了解全部歷(li)史數(shu)據(ju)、客戶數(shu)據(ju)的(de)智能語音助手，效率可(ke)(ke)想(xiang)而知。

大模(mo)型服務(wu)(wu)于行內(nei)員工(gong)(gong)的(de)另一(yi)種場(chang)景，就(jiu)是編寫(xie)文(wen)檔(dang)。員工(gong)(gong)日(ri)常工(gong)(gong)作包(bao)括(kuo)編寫(xie)會議記錄、匯報材(cai)料、項目文(wen)檔(dang)等，通(tong)常占據(ju)員工(gong)(gong)大量的(de)時(shi)(shi)間(jian)，不但耗(hao)時(shi)(shi)耗(hao)力而(er)且很多文(wen)檔(dang)內(nei)容極其(qi)相似，而(er)通(tong)過(guo)(guo)本地訓練的(de)大模(mo)型就(jiu)可以解決(jue)這些問題(ti)。此外，新(xin)入職的(de)員工(gong)(gong)在了解企(qi)業(ye)背(bei)(bei)景、過(guo)(guo)往項目案例、業(ye)務(wu)(wu)經驗(yan)、處室(shi)工(gong)(gong)作職責(ze)時(shi)(shi)，同(tong)樣也可以咨詢大模(mo)型，不需要死記硬背(bei)(bei)某些業(ye)務(wu)(wu)知識，方便(bian)新(xin)員工(gong)(gong)或(huo)調崗員工(gong)(gong)短時(shi)(shi)間(jian)內(nei)迅速上手。

迄今(jin)為止(zhi),許多機構已經深刻認識到大模(mo)型的能力,并(bing)將(jiang)其應用于(yu)實際業(ye)務中。

2023年(nian)3月，彭博社推出金(jin)融領(ling)(ling)域垂直大(da)(da)模(mo)型BloombergGPT，為金(jin)融行(xing)業(ye)提(ti)供(gong)了(le)高效解決方案(an)。國(guo)內(nei)相(xiang)關企業(ye)也(ye)涉(she)足此領(ling)(ling)域，度小滿、螞蟻科技(ji)等(deng)已(yi)發布相(xiang)關產品。度小滿開(kai)源(yuan)的“軒轅(yuan)”大(da)(da)模(mo)型已(yi)在眾多(duo)金(jin)融機構試用，并在多(duo)業(ye)務(wu)場景初見成效。國(guo)內(nei)銀(yin)行(xing)業(ye)也(ye)積極擁抱大(da)(da)模(mo)型技(ji)術，如(ru)工商(shang)銀(yin)行(xing)、農業(ye)銀(yin)行(xing)、平(ping)安銀(yin)行(xing)及北京銀(yin)行(xing)都在多(duo)個場景中探索應用大(da)(da)模(mo)型，提(ti)升了(le)金(jin)融服務(wu)的智(zhi)能化水平(ping)。

2024年，生(sheng)成式(shi)AI將從(cong)(cong)模(mo)(mo)型(xing)(xing)層走向應用層，從(cong)(cong)而更好(hao)發(fa)揮(hui)大模(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)潛在(zai)價值，但(dan)是在(zai)實際操作中銀行還面(mian)(mian)臨一(yi)定難點。影響場景落地(di)的(de)因(yin)素(su)大致包括硬件算力費用、模(mo)(mo)型(xing)(xing)可解(jie)(jie)釋性、企業(ye)數(shu)據(ju)(ju)(ju)量級、數(shu)據(ju)(ju)(ju)隱(yin)私安全、專業(ye)人(ren)(ren)才(cai)培養等方面(mian)(mian)。因(yin)此，未(wei)來的(de)研究方向可能(neng)會聚焦(jiao)在(zai)以下幾方面(mian)(mian)：一(yi)是提(ti)高模(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)性能(neng)和效率(lv)，減少(shao)訓練和推理的(de)計算成本(ben)，簡化本(ben)地(di)部署流程；二是解(jie)(jie)決模(mo)(mo)型(xing)(xing)可解(jie)(jie)釋性和透(tou)明(ming)性問(wen)題，使得(de)用戶可以理解(jie)(jie)模(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)生(sheng)成過程和背后的(de)邏輯(ji)；三是收集整(zheng)理企業(ye)的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)資產，為未(wei)來AI普及(ji)做(zuo)(zuo)準(zhun)備；四是研究如何解(jie)(jie)決模(mo)(mo)型(xing)(xing)中的(de)隱(yin)私泄露(lu)問(wen)題，并制定相(xiang)關規章(zhang)制度及(ji)保(bao)護措(cuo)施；五是銀行內部培養人(ren)(ren)工智能(neng)及(ji)大數(shu)據(ju)(ju)(ju)方向的(de)技術人(ren)(ren)才(cai)，不斷(duan)學習(xi)積累技術經(jing)驗，為真正(zheng)實施AI場景做(zuo)(zuo)準(zhun)備。

綜上所述，大模型(xing)在信(xin)用(yong)卡行業的(de)應用(yong)探索已初見成效。從個性化(hua)推薦到風險控制(zhi)，從客戶服(fu)務到數據分(fen)析，大模型(xing)正逐漸改變信(xin)用(yong)卡行業的(de)業務模式(shi)和用(yong)戶體驗(yan)。隨(sui)著技術的(de)不(bu)斷進步(bu)(bu)，大模型(xing)將(jiang)進一步(bu)(bu)釋放信(xin)用(yong)卡行業的(de)創新潛力(li)，為消(xiao)費者提供更便(bian)捷、更智能的(de)金融服(fu)務，推動信(xin)用(yong)卡行業的(de)數字化(hua)轉(zhuan)型(xing)和升級。