ChatGPT3.5發(fa)布(bu)后，引起(qi)社會各界廣泛關注和(he)討論，上線5天(tian)用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)注冊(ce)量達100萬，上線2個月月活用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)超(chao)過1億，成(cheng)為迄今為止用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)增(zeng)長速度(du)最快的(de)(de)(de)消費級應用(yong)(yong)(yong)(yong)程(cheng)序。它不(bu)僅(jin)可(ke)以(yi)通(tong)過谷歌(ge)三級程(cheng)序員考試，在雅思和(he)托福考試、司法考試、編寫文(wen)(wen)案和(he)論文(wen)(wen)、詩(shi)詞歌(ge)賦等方面也有非(fei)常優異的(de)(de)(de)表現(xian)(xian)。2023年3月14日，OpenAI發(fa)布(bu)ChatGPT4.0，它是基(ji)于(yu)GPT架構開發(fa)的(de)(de)(de)對話(hua)式AI模型，通(tong)過學習大量的(de)(de)(de)現(xian)(xian)成(cheng)文(wen)(wen)本和(he)對話(hua)集合(he)，根據用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)的(de)(de)(de)文(wen)(wen)本輸(shu)入產生相應的(de)(de)(de)智能回答，可(ke)以(yi)像人類那樣進行即時對話(hua)。因此，可(ke)以(yi)把(ba)ChatGPT簡(jian)單(dan)理解為一個由AI驅動的(de)(de)(de)聊天(tian)機器(qi)人。2024年2月15日，OpenAI發(fa)布(bu)的(de)(de)(de)Sora再次震驚世界。Sora模型的(de)(de)(de)核心能力在于(yu)，能夠根據用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)輸(shu)入的(de)(de)(de)文(wen)(wen)本描述(shu)，生成(cheng)長達一分鐘的(de)(de)(de)高(gao)質量視(shi)頻(pin)，這些視(shi)頻(pin)不(bu)僅(jin)視(shi)覺質量高(gao)，而且與用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)的(de)(de)(de)文(wen)(wen)本提(ti)示(shi)(shi)高(gao)度(du)一致。這一成(cheng)果的(de)(de)(de)發(fa)布(bu)，預示(shi)(shi)著視(shi)頻(pin)制(zhi)作(zuo)和(he)內容創作(zuo)方式的(de)(de)(de)革命性變化。

然而，ChatGPT的(de)成(cheng)功并非(fei)偶然，而是得益于(yu)一(yi)系列先進(jin)的(de)技術(shu)和(he)創新。其(qi)中，最為核心(xin)的(de)就是Transformer架構、預(yu)訓練加微調和(he)多輪對(dui)話處理等(deng)訓練方法(fa)，這些(xie)技術(shu)的(de)應用使得ChatGPT能夠實現對(dui)自然語(yu)言的(de)理解和(he)生(sheng)成(cheng)，并提供高質量的(de)對(dui)話體驗。

全球范圍內大模(mo)型(xing)已進(jin)入了一個(ge)高(gao)速發(fa)(fa)展期(qi)，各大科(ke)技企(qi)業和研(yan)究機(ji)構(gou)如微軟、谷歌、Meta、亞馬遜等在(zai)這一領域投入巨大，均推出(chu)了面向企(qi)業、開發(fa)(fa)者和個(ge)人的(de)眾多(duo)產(chan)(chan)品(pin)(pin)。在(zai)國內市(shi)場，互(hu)聯(lian)網企(qi)業也緊跟技術(shu)腳步，研(yan)發(fa)(fa)出(chu)多(duo)類產(chan)(chan)品(pin)(pin)，其中BAT發(fa)(fa)布的(de)大語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)產(chan)(chan)品(pin)(pin)在(zai)中文應用方面表(biao)現出(chu)色。國內大語(yu)言(yan)模(mo)型(xing)產(chan)(chan)品(pin)(pin)及(ji)訪(fang)問方式詳見表(biao)1。

根據頭部大(da)模(mo)(mo)型(xing)評測機構（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的綜合數據，國內(nei)市(shi)場已發布的大(da)模(mo)(mo)型(xing)產品在(zai)中(zhong)文表現方面完(wan)全(quan)可以代替(ti)ChatGPT等一眾(zhong)國外產品。

大(da)語言(yan)模(mo)(mo)型(xing)(xing)有三種使(shi)用(yong)(yong)(yong)場景(jing)：一是(shi)普通用(yong)(yong)(yong)戶打(da)開(kai)產(chan)品網頁，通過手機號碼注(zhu)冊就可(ke)以直接對(dui)話訪(fang)(fang)問，基本(ben)(ben)功能完全免費(fei)，部分(fen)高級模(mo)(mo)型(xing)(xing)需(xu)(xu)要(yao)充值才能使(shi)用(yong)(yong)(yong)。二是(shi)開(kai)發者用(yong)(yong)(yong)戶可(ke)以通過程序調用(yong)(yong)(yong)大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)的(de)API接口進行訪(fang)(fang)問，并將訪(fang)(fang)問結(jie)果整合至自(zi)身產(chan)品中(zhong)，調用(yong)(yong)(yong)過程中(zhong)需(xu)(xu)要(yao)考慮數據安(an)全問題(ti)。三是(shi)公司用(yong)(yong)(yong)戶下載(zai)各大(da)公司開(kai)源的(de)大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)訓練(lian)結(jie)果并在本(ben)(ben)地(di)部署(shu)，通過訓練(lian)打(da)造屬于本(ben)(ben)公司個性化的(de)大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)產(chan)品。

目前，國內(nei)外(wai)發布的(de)大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)雖然在(zai)實現(xian)(xian)細(xi)節、網絡架構(gou)、訓練數(shu)據(ju)以(yi)及優化策略(lve)等方面各具特色(se)，但其訓練原理基本相同(tong)，都是基于(yu)深度學習技術，尤其依賴于(yu)大(da)(da)量規范語料庫的(de)學習和神經網絡的(de)訓練與優化，這(zhe)(zhe)也是為什(shen)么(me)國內(nei)大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)在(zai)中文表現(xian)(xian)方面可以(yi)追趕和超越國外(wai)產品(pin)的(de)原因(yin)。這(zhe)(zhe)些大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)憑借強大(da)(da)的(de)能(neng)力(li)，能(neng)夠(gou)在(zai)信(xin)用(yong)卡(ka)的(de)全生(sheng)命周期(qi)內(nei)發揮重要作(zuo)(zuo)用(yong)，覆(fu)蓋客(ke)戶服務、市場營銷、風險防控、產品(pin)研發、運營維(wei)護以(yi)及綜合辦公等多個關鍵環節，不僅能(neng)夠(gou)有效(xiao)提(ti)升客(ke)戶滿意度，降低人工(gong)成(cheng)本，提(ti)高(gao)工(gong)作(zuo)(zuo)效(xiao)率，還能(neng)夠(gou)為員工(gong)提(ti)供創意靈感(gan)，從而整體改善(shan)工(gong)作(zuo)(zuo)流程(cheng)。以(yi)下結(jie)合ChatGPT的(de)工(gong)作(zuo)(zuo)原理，深入探(tan)討(tao)大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)在(zai)信(xin)用(yong)卡(ka)行(xing)業的(de)應用(yong)場景。

信(xin)用(yong)卡(ka)行(xing)業傳統客(ke)(ke)服(fu)(fu)通(tong)常是通(tong)過人(ren)工客(ke)(ke)服(fu)(fu)或(huo)預(yu)設(she)的(de)問(wen)答文檔用(yong)機器(qi)人(ren)自(zi)動回(hui)復(fu)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)問(wen)題。所(suo)謂的(de)線上智能客(ke)(ke)服(fu)(fu)，大多是一種基(ji)于(yu)規則的(de)自(zi)動化(hua)程序，只能回(hui)答預(yu)先設(she)定(ding)的(de)相關內容、執行(xing)特定(ding)任務，內容單(dan)調且覆蓋問(wen)題范圍(wei)有限(xian)。銀(yin)(yin)行(xing)可通(tong)過客(ke)(ke)服(fu)(fu)渠道(dao)、App、微信(xin)銀(yin)(yin)行(xing)、網站、社交平臺或(huo)其他線上渠道(dao)創建數(shu)字人(ren)助(zhu)手，借助(zhu)大模(mo)型(xing)這(zhe)一超級(ji)知識(shi)大腦，為客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)提(ti)供各領域的(de)問(wen)答幫助(zhu)，如賬單(dan)日、逾期、溢繳款等信(xin)用(yong)卡(ka)常識(shi)。這(zhe)將有助(zhu)于(yu)提(ti)高(gao)新客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)在行(xing)內微信(xin)銀(yin)(yin)行(xing)、App等渠道(dao)的(de)訪問(wen)量和客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)黏性，通(tong)過與(yu)潛在客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)的(de)對話，收集客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)需(xu)求(qiu)、偏好和目標，持續優化(hua)信(xin)用(yong)卡(ka)產品(pin)。

對于存量客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)，銀(yin)行可在其登錄某一渠道(dao)驗證身份后進行實(shi)時(shi)互動(dong)，方便客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)通過輸入語(yu)音、文字、圖片(pian)等信息查詢(xun)賬單、可分(fen)期金額(e)，咨(zi)詢(xun)業(ye)務(wu)流程、熱門(men)權(quan)益、活(huo)動(dong)說明、推(tui)薦辦卡獎勵規則、分(fen)期產品辦理要求(qiu)、App某一功(gong)能(neng)所在位置等。銀(yin)行可基于大模型理解客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)表達，精準掌握客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)真(zhen)實(shi)需求(qiu)，結(jie)合上下文語(yu)境，自動(dong)生成(cheng)用(yong)于解答、服務(wu)咨(zi)詢(xun)的對話，快速回答客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)的問題，同時(shi)跳(tiao)轉到(dao)對應業(ye)務(wu)界面(mian)。通過內部數據訓(xun)練、人(ren)機(ji)交互方式的變(bian)革(ge)，銀(yin)行讓用(yong)戶(hu)(hu)體(ti)驗到(dao)真(zhen)人(ren)的服務(wu)品質，實(shi)現(xian)7×24小時(shi)全天候(hou)真(zhen)正的智能(neng)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)服務(wu)，從而降低客(ke)(ke)(ke)服人(ren)工(gong)成(cheng)本，提升客(ke)(ke)(ke)戶(hu)(hu)滿意(yi)度(du)和品質體(ti)驗。

優質的(de)(de)(de)(de)信(xin)用卡營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)方(fang)案能夠(gou)有效(xiao)(xiao)激(ji)發客戶興趣，增(zeng)強(qiang)客戶黏性，提高信(xin)用卡的(de)(de)(de)(de)使用率(lv)和客戶轉化率(lv)。銀(yin)(yin)行結合營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)目標(biao)，將(jiang)業(ye)(ye)務(wu)需求(qiu)輸(shu)入至本地(di)大(da)(da)(da)模型(xing)，模型(xing)將(jiang)依托客戶的(de)(de)(de)(de)基(ji)本信(xin)息、消費(fei)歷史及(ji)行為偏好進行深度訓練。同時(shi)，結合業(ye)(ye)務(wu)人員的(de)(de)(de)(de)具體需求(qiu)，大(da)(da)(da)模型(xing)能夠(gou)生(sheng)(sheng)成(cheng)針對特(te)定客群的(de)(de)(de)(de)信(xin)用卡優惠活動(dong)、返現(xian)計劃(hua)、獎勵(li)機制、專屬特(te)權、增(zeng)值服務(wu)及(ji)積分(fen)兌換等大(da)(da)(da)量方(fang)案。銀(yin)(yin)行可從這(zhe)(zhe)些(xie)方(fang)案中篩選出(chu)未(wei)曾實(shi)施的(de)(de)(de)(de)活動(dong)，并運用AB Test模式與過往(wang)營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)方(fang)案進行對比，通過實(shi)際效(xiao)(xiao)果的(de)(de)(de)(de)驗證，識別出(chu)哪些(xie)方(fang)案表現(xian)更佳，從而持續優化營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)策略；將(jiang)營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)結果數據(ju)(ju)再次(ci)輸(shu)入本地(di)大(da)(da)(da)模型(xing)，基(ji)于反饋(kui)數據(ju)(ju)進一步優化新的(de)(de)(de)(de)營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)方(fang)案，通過這(zhe)(zhe)種方(fang)式不(bu)(bu)斷迭代提升轉化率(lv)。此外，本地(di)部署的(de)(de)(de)(de)大(da)(da)(da)模型(xing)與AIGC技術的(de)(de)(de)(de)結合，不(bu)(bu)僅能自動(dong)化生(sheng)(sheng)成(cheng)營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)資料(liao)，還(huan)能為業(ye)(ye)務(wu)人員提供(gong)豐富的(de)(de)(de)(de)營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)主題設計方(fang)案；配合智能繪圖工(gong)具（如Midjourney等），自動(dong)生(sheng)(sheng)成(cheng)營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)圖片、海報和banner，從而有效(xiao)(xiao)降低(di)人工(gong)成(cheng)本，實(shi)現(xian)個性化營(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)方(fang)案的(de)(de)(de)(de)快速落地(di)。

在智(zhi)能外(wai)呼(hu)營銷場(chang)景（新(xin)戶(hu)開(kai)卡、客(ke)戶(hu)促活、現金(jin)分期、商(shang)品分期、銷卡挽留等）中(zhong)，目前市場(chang)上的(de)(de)智(zhi)能外(wai)呼(hu)機(ji)器人話(hua)(hua)術(shu)呆板，一(yi)(yi)旦客(ke)戶(hu)識(shi)別(bie)出對(dui)方是(shi)機(ji)器人，便會迅速(su)掛斷(duan)電話(hua)(hua)，外(wai)呼(hu)效果不(bu)理想，客(ke)戶(hu)體驗感(gan)差(cha)，影響企(qi)業形(xing)象(xiang)。銀(yin)行(xing)(xing)利(li)用(yong)本(ben)地已(yi)訓練好的(de)(de)大(da)模(mo)(mo)型按照(zhao)一(yi)(yi)定表(biao)結(jie)(jie)構如聯系方式(shi)、姓名、行(xing)(xing)為(wei)偏好、開(kai)場(chang)話(hua)(hua)術(shu)等，生(sheng)成(cheng)(cheng)一(yi)(yi)份(fen)外(wai)呼(hu)營銷名單(dan)，然后將大(da)模(mo)(mo)型對(dui)接客(ke)服(fu)外(wai)呼(hu)系統按照(zhao)名單(dan)進行(xing)(xing)外(wai)呼(hu)，結(jie)(jie)合自(zi)動(dong)語(yu)音(yin)(yin)識(shi)別(bie)技(ji)術(shu)（ASR）、文本(ben)到(dao)語(yu)音(yin)(yin)合成(cheng)(cheng)技(ji)術(shu)（TTS）等語(yu)音(yin)(yin)合成(cheng)(cheng)模(mo)(mo)塊技(ji)術(shu)，使客(ke)戶(hu)通過(guo)語(yu)音(yin)(yin)的(de)(de)方式(shi)與大(da)模(mo)(mo)型進行(xing)(xing)交互(hu)，實現真正的(de)(de)“千(qian)人千(qian)面”話(hua)(hua)術(shu)營銷。在與客(ke)戶(hu)交流的(de)(de)過(guo)程中(zhong)，本(ben)地大(da)模(mo)(mo)型可(ke)以結(jie)(jie)合上下文回答客(ke)戶(hu)的(de)(de)各種(zhong)問題，使客(ke)戶(hu)在獲取到(dao)有價(jia)值的(de)(de)信息(xi)后不(bu)會立(li)刻掛斷(duan)電話(hua)(hua)，為(wei)后續的(de)(de)業務開(kai)展提(ti)供了(le)有利(li)條件，由此可(ke)顯著提(ti)升與客(ke)戶(hu)的(de)(de)互(hu)動(dong)質量和(he)體驗。

識(shi)別(bie)客(ke)戶(hu)風險(xian)(xian)等級并降低不(bu)良率，一(yi)直是(shi)信用卡行業的(de)(de)核心任務(wu)之一(yi)。大模型通(tong)過深(shen)度分析(xi)海量的(de)(de)交(jiao)易(yi)數(shu)據(ju)、用戶(hu)行為(wei)及歷史風險(xian)(xian)模型，能(neng)(neng)夠精準(zhun)識(shi)別(bie)出客(ke)戶(hu)潛(qian)在的(de)(de)風險(xian)(xian)因(yin)素(su)和異常行為(wei)。這一(yi)功能(neng)(neng)不(bu)僅能(neng)(neng)為(wei)業務(wu)人(ren)員提供具體的(de)(de)風險(xian)(xian)因(yin)素(su)作為(wei)參考，而且(qie)能(neng)(neng)自動生成風險(xian)(xian)客(ke)戶(hu)名單，業務(wu)人(ren)員僅需驗(yan)證(zheng)名單準(zhun)確性，提前(qian)干(gan)預潛(qian)在的(de)(de)不(bu)良行為(wei)即可，從而有效防控風險(xian)(xian)。

對于優質客(ke)戶，適度提升信用(yong)卡額度不僅有(you)助于擴(kuo)大消費，還(huan)能(neng)(neng)促進分期業務收益的(de)(de)增長。銀行借(jie)助本地訓練的(de)(de)大模(mo)型(xing)，通過輸入全量優質客(ke)戶的(de)(de)信用(yong)評分、還(huan)款歷史(shi)及收入數(shu)據(ju)等詳細信息，使模(mo)型(xing)能(neng)(neng)夠自動完成預測(ce)與風(feng)險評估，生成調額名單，并將(jiang)這(zhe)(zhe)一名單與調額系統對接，即可(ke)(ke)實現(xian)自動提額功能(neng)(neng)。業務人(ren)員只需定期監控(kong)(kong)提額客(ke)戶的(de)(de)消費表現(xian)，評估提額效果(guo)，便能(neng)(neng)確保(bao)策(ce)略的(de)(de)有(you)效性和精準性。通過這(zhe)(zhe)一流(liu)程，銀行在確保(bao)風(feng)險可(ke)(ke)控(kong)(kong)的(de)(de)同時，進一步(bu)優化客(ke)戶體驗(yan)，推(tui)動信用(yong)卡業務的(de)(de)健康發展。

研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)一(yi)款暢銷的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)，對(dui)于銀(yin)(yin)行(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)營(ying)收至(zhi)關重要(yao)(yao)(yao)，同時(shi)(shi)也對(dui)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)人(ren)員提出了更高(gao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)要(yao)(yao)(yao)求。除了基本的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)金(jin)融(rong)知識之外(wai)，產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)人(ren)員還需(xu)(xu)要(yao)(yao)(yao)掌握行(xing)(xing)業(ye)(ye)內已經(jing)發(fa)(fa)(fa)行(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)各種暢銷卡(ka)(ka)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)特色與權益、新(xin)戶禮品(pin)(pin)(pin)(pin)、申(shen)請(qing)說(shuo)明(ming)等(deng)(deng)詳細信(xin)(xin)息；此外(wai)，還需(xu)(xu)熟悉(xi)國(guo)內外(wai)上(shang)千(qian)家同業(ye)(ye)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)特征(zheng)，以確保新(xin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)具有行(xing)(xing)業(ye)(ye)競(jing)爭(zheng)優勢。然而(er)，對(dui)于產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)人(ren)員來說(shuo)，這樣的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)學習成(cheng)本非(fei)常高(gao)。為了解(jie)(jie)決(jue)這一(yi)問題(ti)，銀(yin)(yin)行(xing)(xing)可以將(jiang)全行(xing)(xing)業(ye)(ye)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)學習資料提供給大模型，讓它通(tong)過訓練學習，整合(he)碎片知識，并(bing)(bing)結合(he)當前客(ke)戶的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)潛在(zai)需(xu)(xu)求和(he)(he)不同人(ren)群(qun)(qun)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)標(biao)簽，如時(shi)(shi)尚特征(zheng)、Z世代(dai)等(deng)(deng)，直接給出具有某種特色的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)及其(qi)相關權益、新(xin)戶禮品(pin)(pin)(pin)(pin)、申(shen)請(qing)說(shuo)明(ming)等(deng)(deng)信(xin)(xin)息，由此銀(yin)(yin)行(xing)(xing)就(jiu)具有了一(yi)種全新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)流(liu)程和(he)(he)業(ye)(ye)務解(jie)(jie)決(jue)方案(an)。新(xin)流(liu)程下，產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)人(ren)員只(zhi)需(xu)(xu)要(yao)(yao)(yao)對(dui)大模型提供的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)眾多產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)方案(an)進(jin)行(xing)(xing)論證，并(bing)(bing)通(tong)過進(jin)一(yi)步的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)調研(yan)(yan)(yan)來衡量產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)覆蓋群(qun)(qun)體(ti)、預計發(fa)(fa)(fa)卡(ka)(ka)量、營(ying)收情況、合(he)作機構等(deng)(deng)后續工(gong)作即(ji)可。這種流(liu)程大大降(jiang)低了產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)人(ren)員在(zai)前期調研(yan)(yan)(yan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)成(cheng)本，使其(qi)能夠更多地專注于理解(jie)(jie)客(ke)戶需(xu)(xu)求，并(bing)(bing)最終(zhong)在(zai)眾多方案(an)中甄選出最適合(he)客(ke)戶需(xu)(xu)求、兼具個性化和(he)(he)綜(zong)合(he)性的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)方案(an)，從(cong)而(er)提高(gao)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)經(jing)營(ying)收入。

大模型憑借(jie)強大的文本處(chu)理能(neng)(neng)力，能(neng)(neng)夠(gou)讀(du)取(qu)相關代(dai)碼并編寫詳盡的運維文檔，提供代(dai)碼注釋(shi)、操作(zuo)指南、故(gu)障(zhang)排(pai)除(chu)步驟和(he)常(chang)見(jian)問題解(jie)答等(deng)信(xin)息；同時，還能(neng)(neng)夠(gou)針對特定(ding)問題生成清(qing)晰易懂(dong)的解(jie)釋(shi)和(he)操作(zuo)步驟，幫助運維人員更(geng)加高(gao)效地(di)處(chu)理問題，減少操作(zuo)失誤和(he)故(gu)障(zhang)發生的可能(neng)(neng)性。

傳統運(yun)營(ying)管理需(xu)要(yao)(yao)耗費大(da)量人力和(he)時間成本(ben)，定期輸出運(yun)營(ying)周報、月報、場(chang)(chang)景評(ping)估報告和(he)對應的(de)優(you)化方案(an)，復雜場(chang)(chang)景甚至要(yao)(yao)對多(duo)個系統的(de)多(duo)個模塊進行數據匯聚和(he)集中(zhong)監(jian)控。銀行基于自主訓練(lian)的(de)金融(rong)垂直大(da)模型(xing)，利用生成式AI大(da)模型(xing)多(duo)模態、跨(kua)模態的(de)內(nei)(nei)容生成能(neng)(neng)力，對接信用卡部門內(nei)(nei)部系統，通過(guo)插件(jian)將大(da)模型(xing)的(de)多(duo)維能(neng)(neng)力與外部工(gong)具、資源、知識(shi)等優(you)勢(shi)融(rong)合。同時，大(da)模型(xing)可(ke)為(wei)一(yi)線(xian)運(yun)營(ying)人員提(ti)供時效性更高、交互更便捷、內(nei)(nei)容更豐富、邊際成本(ben)接近于零的(de)運(yun)營(ying)支撐能(neng)(neng)力，如指標趨勢(shi)分析(xi)、運(yun)營(ying)圖表生成、運(yun)營(ying)報告生成、運(yun)營(ying)分析(xi)和(he)方案(an)推薦等。

自(zi)動(dong)化(hua)(hua)技(ji)(ji)術(shu)目前已經(jing)很成(cheng)熟，可(ke)以(yi)通(tong)過模(mo)擬人類(lei)的鍵盤和鼠標(biao)操作(zuo)，幫助銀(yin)行自(zi)動(dong)化(hua)(hua)、重復性(xing)、標(biao)準化(hua)(hua)地執行繁(fan)瑣的業務(wu)流程(cheng)，如對賬(zhang)、調賬(zhang)、數據(ju)錄入、報表(biao)生(sheng)成(cheng)等，以(yi)提高業務(wu)效率和減少工(gong)作(zuo)量。將大(da)模(mo)型與(yu)RPA技(ji)(ji)術(shu)結合，通(tong)過語音和文字就可(ke)以(yi)自(zi)動(dong)生(sheng)成(cheng)RPA的個性(xing)化(hua)(hua)主題代碼，并完成(cheng)自(zi)動(dong)化(hua)(hua)部署(shu)。銀(yin)行利(li)用大(da)模(mo)型與(yu)現(xian)有技(ji)(ji)術(shu)的深度融合，可(ke)以(yi)節約大(da)量的時間(jian)和人力資源(yuan)，從而提高工(gong)作(zuo)效率。

在(zai)綜合辦公方(fang)面，大(da)模型可(ke)以基(ji)于銀(yin)行的(de)歷史(shi)項目文檔、辦公文檔、業務(wu)數據(ju)(ju)、會(hui)議紀(ji)要等訓(xun)練數據(ju)(ju)，創建內部知(zhi)識庫。當銀(yin)行在(zai)商討一(yi)個項目方(fang)案或重大(da)決策(ce)時，可(ke)以在(zai)開會(hui)之(zhi)前(qian)或過程中(zhong)，咨詢大(da)模型對該(gai)問(wen)題的(de)看(kan)法，使(shi)其結合歷史(shi)數據(ju)(ju)給予客(ke)觀的(de)意見。如果在(zai)大(da)模型上封裝(zhuang)ASR、TTS語音合成模塊，就可(ke)使(shi)其直接(jie)參(can)加會(hui)議討論。如此，銀(yin)行增加了(le)一(yi)個了(le)解全部歷史(shi)數據(ju)(ju)、客(ke)戶數據(ju)(ju)的(de)智能語音助(zhu)手，效率可(ke)想而知(zhi)。

大(da)模(mo)型服(fu)務(wu)于行內(nei)(nei)員(yuan)(yuan)工的另一種場(chang)景，就(jiu)是編(bian)寫(xie)文檔。員(yuan)(yuan)工日常(chang)(chang)工作(zuo)包(bao)括編(bian)寫(xie)會議記(ji)錄、匯(hui)報(bao)材料、項目(mu)文檔等(deng)，通常(chang)(chang)占據員(yuan)(yuan)工大(da)量的時間，不(bu)但耗時耗力而(er)(er)且很多(duo)文檔內(nei)(nei)容極其(qi)相(xiang)似，而(er)(er)通過本地訓練(lian)的大(da)模(mo)型就(jiu)可(ke)以解決(jue)這些問題。此外(wai)，新入職的員(yuan)(yuan)工在了解企業背(bei)景、過往項目(mu)案(an)例、業務(wu)經驗、處(chu)室工作(zuo)職責時，同樣也可(ke)以咨詢(xun)大(da)模(mo)型，不(bu)需要死記(ji)硬背(bei)某些業務(wu)知識，方便新員(yuan)(yuan)工或(huo)調崗員(yuan)(yuan)工短(duan)時間內(nei)(nei)迅速上手(shou)。

迄今(jin)為止(zhi),許多機構已經深刻認識到大模型(xing)的能力,并將其(qi)應用于實(shi)際(ji)業務中(zhong)。

2023年3月，彭博社推出金融(rong)(rong)(rong)領(ling)域垂直大(da)模(mo)型BloombergGPT，為金融(rong)(rong)(rong)行(xing)(xing)業(ye)提供了(le)高效解決方案。國內相關企業(ye)也涉足此領(ling)域，度小滿、螞蟻科技等已(yi)發布(bu)相關產(chan)品。度小滿開(kai)源的(de)“軒轅”大(da)模(mo)型已(yi)在(zai)眾(zhong)多金融(rong)(rong)(rong)機構試用，并在(zai)多業(ye)務場景初(chu)見成效。國內銀(yin)(yin)行(xing)(xing)業(ye)也積極(ji)擁抱大(da)模(mo)型技術(shu)，如(ru)工商(shang)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)、農業(ye)銀(yin)(yin)行(xing)(xing)、平安銀(yin)(yin)行(xing)(xing)及北京銀(yin)(yin)行(xing)(xing)都在(zai)多個場景中探索應用大(da)模(mo)型，提升了(le)金融(rong)(rong)(rong)服(fu)務的(de)智能(neng)化水平。

2024年，生(sheng)(sheng)成(cheng)式AI將從模(mo)型(xing)層走向(xiang)應用層，從而(er)更好發揮大模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)潛在價(jia)值，但是(shi)在實際操作中銀(yin)行(xing)(xing)還面(mian)(mian)臨一(yi)定難點。影(ying)響場(chang)景(jing)落地的(de)(de)(de)因素大致(zhi)包括硬件算力(li)費用、模(mo)型(xing)可解(jie)(jie)釋性(xing)、企(qi)(qi)業(ye)數(shu)據(ju)量級、數(shu)據(ju)隱(yin)私安(an)全、專(zhuan)業(ye)人才(cai)培養(yang)等方(fang)(fang)面(mian)(mian)。因此，未來(lai)的(de)(de)(de)研究方(fang)(fang)向(xiang)可能(neng)會聚焦在以下幾(ji)方(fang)(fang)面(mian)(mian)：一(yi)是(shi)提高模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)性(xing)能(neng)和效率，減少(shao)訓練和推理的(de)(de)(de)計算成(cheng)本(ben)(ben)，簡化本(ben)(ben)地部署流程(cheng)；二是(shi)解(jie)(jie)決模(mo)型(xing)可解(jie)(jie)釋性(xing)和透(tou)明性(xing)問題，使得用戶可以理解(jie)(jie)模(mo)型(xing)的(de)(de)(de)生(sheng)(sheng)成(cheng)過程(cheng)和背(bei)后(hou)的(de)(de)(de)邏輯；三是(shi)收集整理企(qi)(qi)業(ye)的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)資產，為未來(lai)AI普及(ji)做(zuo)準(zhun)備；四(si)是(shi)研究如(ru)何(he)解(jie)(jie)決模(mo)型(xing)中的(de)(de)(de)隱(yin)私泄露(lu)問題，并制定相關(guan)規章制度及(ji)保護措施；五是(shi)銀(yin)行(xing)(xing)內部培養(yang)人工智能(neng)及(ji)大數(shu)據(ju)方(fang)(fang)向(xiang)的(de)(de)(de)技(ji)(ji)術人才(cai)，不斷學習(xi)積累技(ji)(ji)術經驗，為真正(zheng)實施AI場(chang)景(jing)做(zuo)準(zhun)備。

綜上所述，大模(mo)型(xing)在信(xin)用(yong)卡(ka)行業的(de)應用(yong)探索已(yi)初見成(cheng)效。從個性化(hua)推(tui)薦(jian)到風險(xian)控制(zhi)，從客(ke)戶服務(wu)到數據分析，大模(mo)型(xing)正(zheng)逐漸改(gai)變信(xin)用(yong)卡(ka)行業的(de)業務(wu)模(mo)式和(he)(he)用(yong)戶體驗。隨著技術的(de)不斷進(jin)步(bu)，大模(mo)型(xing)將進(jin)一(yi)步(bu)釋放信(xin)用(yong)卡(ka)行業的(de)創新潛(qian)力，為(wei)消費者(zhe)提(ti)供更便捷、更智能(neng)的(de)金融服務(wu)，推(tui)動信(xin)用(yong)卡(ka)行業的(de)數字化(hua)轉型(xing)和(he)(he)升級。