ChatGPT3.5發(fa)布(bu)(bu)后，引起社會(hui)各界(jie)(jie)廣泛關(guan)注(zhu)和(he)(he)(he)討論，上線5天(tian)用戶(hu)(hu)注(zhu)冊(ce)量達(da)100萬，上線2個月(yue)月(yue)活用戶(hu)(hu)超過(guo)1億，成為(wei)迄今為(wei)止用戶(hu)(hu)增長速度最快(kuai)的(de)消(xiao)費(fei)級(ji)應用程(cheng)序。它不(bu)(bu)僅可(ke)(ke)以通過(guo)谷歌(ge)三級(ji)程(cheng)序員考試，在(zai)雅思和(he)(he)(he)托(tuo)福(fu)考試、司法考試、編寫(xie)文(wen)(wen)案和(he)(he)(he)論文(wen)(wen)、詩詞歌(ge)賦等方(fang)面也有非常優異(yi)的(de)表現。2023年3月(yue)14日，OpenAI發(fa)布(bu)(bu)ChatGPT4.0，它是(shi)基于GPT架(jia)構(gou)開發(fa)的(de)對話(hua)式AI模型，通過(guo)學習(xi)大量的(de)現成文(wen)(wen)本(ben)和(he)(he)(he)對話(hua)集(ji)合，根據(ju)用戶(hu)(hu)的(de)文(wen)(wen)本(ben)輸(shu)入產生相應的(de)智能回答，可(ke)(ke)以像人類那樣進行即時對話(hua)。因(yin)此，可(ke)(ke)以把ChatGPT簡單(dan)理解為(wei)一個由AI驅動的(de)聊天(tian)機器人。2024年2月(yue)15日，OpenAI發(fa)布(bu)(bu)的(de)Sora再次震驚世界(jie)(jie)。Sora模型的(de)核心能力在(zai)于，能夠根據(ju)用戶(hu)(hu)輸(shu)入的(de)文(wen)(wen)本(ben)描述，生成長達(da)一分鐘的(de)高質(zhi)量視(shi)頻，這(zhe)些視(shi)頻不(bu)(bu)僅視(shi)覺(jue)質(zhi)量高，而且與(yu)用戶(hu)(hu)的(de)文(wen)(wen)本(ben)提示高度一致。這(zhe)一成果的(de)發(fa)布(bu)(bu)，預示著視(shi)頻制作(zuo)和(he)(he)(he)內容創作(zuo)方(fang)式的(de)革命(ming)性(xing)變化。

然(ran)而，ChatGPT的(de)成功并非偶然(ran)，而是得益于一系列先進的(de)技術(shu)和(he)創新。其中，最(zui)為核心的(de)就是Transformer架構(gou)、預訓(xun)練(lian)加(jia)微調和(he)多輪對(dui)話(hua)處理(li)等訓(xun)練(lian)方(fang)法，這些技術(shu)的(de)應(ying)用(yong)使得ChatGPT能夠實現對(dui)自然(ran)語(yu)言(yan)的(de)理(li)解和(he)生成，并提供(gong)高質量的(de)對(dui)話(hua)體驗。

全(quan)球范圍內大(da)(da)模型已進入了一(yi)個高速發(fa)展期，各大(da)(da)科技(ji)企業和研究機(ji)構如微(wei)軟、谷歌、Meta、亞馬遜等在這一(yi)領域投入巨(ju)大(da)(da)，均(jun)推出(chu)了面向企業、開發(fa)者和個人(ren)的眾多(duo)產(chan)(chan)品(pin)。在國內市場，互聯網(wang)企業也緊跟技(ji)術腳步，研發(fa)出(chu)多(duo)類產(chan)(chan)品(pin)，其(qi)中BAT發(fa)布的大(da)(da)語言(yan)模型產(chan)(chan)品(pin)在中文應(ying)用方面表(biao)現出(chu)色。國內大(da)(da)語言(yan)模型產(chan)(chan)品(pin)及(ji)訪問方式詳見表(biao)1。

根據頭部大模型評測機構(gou)（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的(de)綜合數據，國內市場(chang)已(yi)發布的(de)大模型產品(pin)在中(zhong)文表(biao)現方面(mian)完全可以代替ChatGPT等一眾國外產品(pin)。

大(da)(da)語(yu)言模(mo)(mo)型有(you)三種使(shi)用(yong)(yong)(yong)(yong)場景：一是普通用(yong)(yong)(yong)(yong)戶打開(kai)產品網頁，通過(guo)手(shou)機(ji)號碼注冊就可以(yi)直接對(dui)話訪(fang)(fang)問，基本功(gong)能(neng)完全免費，部分高級模(mo)(mo)型需(xu)要充值才(cai)能(neng)使(shi)用(yong)(yong)(yong)(yong)。二是開(kai)發(fa)者(zhe)用(yong)(yong)(yong)(yong)戶可以(yi)通過(guo)程序(xu)調用(yong)(yong)(yong)(yong)大(da)(da)模(mo)(mo)型的API接口進行訪(fang)(fang)問，并將訪(fang)(fang)問結果(guo)整(zheng)合(he)至自(zi)身產品中，調用(yong)(yong)(yong)(yong)過(guo)程中需(xu)要考慮(lv)數據安全問題。三是公(gong)司用(yong)(yong)(yong)(yong)戶下載各大(da)(da)公(gong)司開(kai)源的大(da)(da)模(mo)(mo)型訓練結果(guo)并在本地部署，通過(guo)訓練打造屬于本公(gong)司個(ge)性(xing)化的大(da)(da)模(mo)(mo)型產品。

目前，國(guo)內(nei)(nei)外(wai)發布的(de)大(da)(da)模型雖然在實(shi)現細節、網(wang)絡架構、訓練數據以(yi)及優化策略(lve)等方面(mian)各具特色，但其訓練原(yuan)理(li)基本相(xiang)同，都是基于深度學習技術，尤其依(yi)賴(lai)于大(da)(da)量(liang)規范語(yu)料(liao)庫的(de)學習和神經網(wang)絡的(de)訓練與優化，這也是為什么國(guo)內(nei)(nei)大(da)(da)模型在中文表(biao)現方面(mian)可以(yi)追趕和超(chao)越國(guo)外(wai)產品的(de)原(yuan)因。這些大(da)(da)模型憑借強大(da)(da)的(de)能力，能夠(gou)在信用(yong)卡的(de)全生命周期內(nei)(nei)發揮重要作(zuo)用(yong)，覆蓋客戶(hu)服務、市場(chang)營(ying)銷、風險防控、產品研發、運營(ying)維護以(yi)及綜合(he)辦(ban)公等多(duo)個關鍵(jian)環節，不僅能夠(gou)有效提(ti)升客戶(hu)滿(man)意度，降(jiang)低人(ren)工成(cheng)本，提(ti)高工作(zuo)效率，還能夠(gou)為員(yuan)工提(ti)供創意靈(ling)感，從而整體改善工作(zuo)流程。以(yi)下結(jie)合(he)ChatGPT的(de)工作(zuo)原(yuan)理(li)，深入探討(tao)大(da)(da)模型在信用(yong)卡行業的(de)應用(yong)場(chang)景。

信(xin)用(yong)卡行(xing)業傳(chuan)統客(ke)(ke)服通常是通過(guo)人(ren)工客(ke)(ke)服或(huo)預(yu)設的(de)(de)問答(da)(da)文(wen)檔用(yong)機器人(ren)自動回復客(ke)(ke)戶(hu)(hu)問題(ti)。所謂的(de)(de)線(xian)上智能客(ke)(ke)服，大(da)(da)多(duo)是一種(zhong)基于規則的(de)(de)自動化程序，只能回答(da)(da)預(yu)先設定的(de)(de)相關內(nei)(nei)容(rong)、執行(xing)特(te)定任務(wu)，內(nei)(nei)容(rong)單調且覆蓋問題(ti)范圍(wei)有限。銀(yin)行(xing)可通過(guo)客(ke)(ke)服渠(qu)道(dao)、App、微信(xin)銀(yin)行(xing)、網站、社(she)交平臺或(huo)其他線(xian)上渠(qu)道(dao)創建數字人(ren)助(zhu)(zhu)手，借(jie)助(zhu)(zhu)大(da)(da)模型這一超級(ji)知(zhi)識大(da)(da)腦，為客(ke)(ke)戶(hu)(hu)提(ti)供各領(ling)域的(de)(de)問答(da)(da)幫助(zhu)(zhu)，如賬單日(ri)、逾期、溢繳款等信(xin)用(yong)卡常識。這將有助(zhu)(zhu)于提(ti)高新客(ke)(ke)戶(hu)(hu)在(zai)行(xing)內(nei)(nei)微信(xin)銀(yin)行(xing)、App等渠(qu)道(dao)的(de)(de)訪問量和客(ke)(ke)戶(hu)(hu)黏(nian)性，通過(guo)與潛在(zai)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)對話，收集客(ke)(ke)戶(hu)(hu)需(xu)求、偏好和目標，持續(xu)優化信(xin)用(yong)卡產品。

對(dui)于(yu)存(cun)量客(ke)(ke)戶(hu)(hu)，銀(yin)(yin)行(xing)可在其登錄某一渠道驗(yan)證身份后(hou)進行(xing)實時互(hu)動，方便客(ke)(ke)戶(hu)(hu)通(tong)過(guo)輸入語(yu)音、文(wen)字(zi)、圖片等信息(xi)查詢(xun)賬單、可分期金額，咨詢(xun)業務流(liu)程、熱門權益(yi)、活動說明、推薦辦(ban)卡獎勵規則、分期產品(pin)辦(ban)理(li)要求、App某一功(gong)能所在位置等。銀(yin)(yin)行(xing)可基于(yu)大模型理(li)解客(ke)(ke)戶(hu)(hu)表達，精準掌握客(ke)(ke)戶(hu)(hu)真實需求，結合上下文(wen)語(yu)境，自動生成(cheng)用于(yu)解答、服(fu)(fu)務咨詢(xun)的對(dui)話，快速回答客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的問題，同(tong)時跳轉(zhuan)到(dao)對(dui)應業務界面。通(tong)過(guo)內部(bu)數據訓練(lian)、人機交互(hu)方式的變革，銀(yin)(yin)行(xing)讓用戶(hu)(hu)體驗(yan)到(dao)真人的服(fu)(fu)務品(pin)質，實現(xian)7×24小(xiao)時全天(tian)候真正的智能客(ke)(ke)戶(hu)(hu)服(fu)(fu)務，從而(er)降低客(ke)(ke)服(fu)(fu)人工成(cheng)本，提升客(ke)(ke)戶(hu)(hu)滿(man)意(yi)度和品(pin)質體驗(yan)。

優質的(de)(de)信用(yong)(yong)卡(ka)(ka)營(ying)銷(xiao)方(fang)(fang)案(an)(an)能(neng)夠有效激發(fa)客戶(hu)興趣，增強客戶(hu)黏(nian)性(xing)，提高(gao)信用(yong)(yong)卡(ka)(ka)的(de)(de)使用(yong)(yong)率(lv)和(he)客戶(hu)轉(zhuan)化(hua)(hua)率(lv)。銀(yin)行(xing)結(jie)合(he)營(ying)銷(xiao)目標，將業(ye)務(wu)需求輸入至本(ben)地大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)，模(mo)(mo)型(xing)將依托客戶(hu)的(de)(de)基本(ben)信息、消費歷史及(ji)(ji)行(xing)為偏(pian)好進(jin)行(xing)深度訓(xun)練。同(tong)時，結(jie)合(he)業(ye)務(wu)人(ren)(ren)員的(de)(de)具(ju)(ju)體需求，大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)能(neng)夠生(sheng)(sheng)成針對(dui)(dui)特定客群的(de)(de)信用(yong)(yong)卡(ka)(ka)優惠活動(dong)(dong)、返(fan)現(xian)(xian)計劃、獎勵機制、專屬特權、增值(zhi)服務(wu)及(ji)(ji)積分兌(dui)換等(deng)(deng)大(da)(da)(da)量方(fang)(fang)案(an)(an)。銀(yin)行(xing)可從(cong)這(zhe)些(xie)方(fang)(fang)案(an)(an)中(zhong)篩選出未曾實(shi)施的(de)(de)活動(dong)(dong)，并運(yun)用(yong)(yong)AB Test模(mo)(mo)式(shi)與過(guo)(guo)往營(ying)銷(xiao)方(fang)(fang)案(an)(an)進(jin)行(xing)對(dui)(dui)比，通過(guo)(guo)實(shi)際效果的(de)(de)驗證，識別出哪些(xie)方(fang)(fang)案(an)(an)表現(xian)(xian)更佳，從(cong)而(er)持(chi)續優化(hua)(hua)營(ying)銷(xiao)策略(lve)；將營(ying)銷(xiao)結(jie)果數據(ju)再次(ci)輸入本(ben)地大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)，基于反饋數據(ju)進(jin)一步優化(hua)(hua)新的(de)(de)營(ying)銷(xiao)方(fang)(fang)案(an)(an)，通過(guo)(guo)這(zhe)種方(fang)(fang)式(shi)不斷迭代(dai)提升轉(zhuan)化(hua)(hua)率(lv)。此(ci)外，本(ben)地部署(shu)的(de)(de)大(da)(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)與AIGC技術的(de)(de)結(jie)合(he)，不僅能(neng)自動(dong)(dong)化(hua)(hua)生(sheng)(sheng)成營(ying)銷(xiao)資(zi)料，還(huan)能(neng)為業(ye)務(wu)人(ren)(ren)員提供(gong)豐富的(de)(de)營(ying)銷(xiao)主題(ti)設計方(fang)(fang)案(an)(an)；配合(he)智能(neng)繪圖工(gong)具(ju)(ju)（如Midjourney等(deng)(deng)），自動(dong)(dong)生(sheng)(sheng)成營(ying)銷(xiao)圖片、海(hai)報和(he)banner，從(cong)而(er)有效降低人(ren)(ren)工(gong)成本(ben)，實(shi)現(xian)(xian)個性(xing)化(hua)(hua)營(ying)銷(xiao)方(fang)(fang)案(an)(an)的(de)(de)快速(su)落(luo)地。

在(zai)(zai)智(zhi)能外(wai)呼(hu)(hu)營(ying)銷(xiao)(xiao)場景（新戶(hu)(hu)開(kai)卡、客(ke)戶(hu)(hu)促活、現(xian)金分期(qi)、商品分期(qi)、銷(xiao)(xiao)卡挽留等）中(zhong)，目前(qian)市場上(shang)的(de)(de)(de)智(zhi)能外(wai)呼(hu)(hu)機器人話(hua)術(shu)(shu)呆板，一(yi)旦客(ke)戶(hu)(hu)識(shi)別出對方(fang)是機器人，便會迅速掛斷電話(hua)，外(wai)呼(hu)(hu)效果(guo)不(bu)理想，客(ke)戶(hu)(hu)體(ti)驗感差，影響企(qi)業(ye)形象。銀(yin)行利用(yong)本(ben)地已訓練好的(de)(de)(de)大(da)(da)模(mo)型按照一(yi)定表結構如聯系方(fang)式、姓名(ming)、行為(wei)偏好、開(kai)場話(hua)術(shu)(shu)等，生成一(yi)份外(wai)呼(hu)(hu)營(ying)銷(xiao)(xiao)名(ming)單，然后將大(da)(da)模(mo)型對接客(ke)服外(wai)呼(hu)(hu)系統按照名(ming)單進行外(wai)呼(hu)(hu)，結合自(zi)動語音識(shi)別技術(shu)(shu)（ASR）、文本(ben)到語音合成技術(shu)(shu)（TTS）等語音合成模(mo)塊(kuai)技術(shu)(shu)，使客(ke)戶(hu)(hu)通過語音的(de)(de)(de)方(fang)式與(yu)大(da)(da)模(mo)型進行交(jiao)互(hu)，實(shi)現(xian)真正的(de)(de)(de)“千(qian)人千(qian)面”話(hua)術(shu)(shu)營(ying)銷(xiao)(xiao)。在(zai)(zai)與(yu)客(ke)戶(hu)(hu)交(jiao)流的(de)(de)(de)過程中(zhong)，本(ben)地大(da)(da)模(mo)型可(ke)以結合上(shang)下文回答客(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)(de)各種問題，使客(ke)戶(hu)(hu)在(zai)(zai)獲取到有(you)價值的(de)(de)(de)信息后不(bu)會立(li)刻(ke)掛斷電話(hua)，為(wei)后續的(de)(de)(de)業(ye)務開(kai)展提供了有(you)利條件，由此可(ke)顯著提升(sheng)與(yu)客(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)(de)互(hu)動質量(liang)和體(ti)驗。

識別(bie)客(ke)戶風(feng)險(xian)(xian)(xian)等級并降(jiang)低不(bu)(bu)良率(lv)，一直(zhi)是信用卡行業(ye)的(de)核心(xin)任務(wu)(wu)之一。大模型通過深度(du)分(fen)析海(hai)量的(de)交(jiao)易數(shu)據、用戶行為(wei)(wei)(wei)及歷史風(feng)險(xian)(xian)(xian)模型，能(neng)夠精準識別(bie)出客(ke)戶潛(qian)在的(de)風(feng)險(xian)(xian)(xian)因(yin)素(su)和異常(chang)行為(wei)(wei)(wei)。這(zhe)一功(gong)能(neng)不(bu)(bu)僅(jin)能(neng)為(wei)(wei)(wei)業(ye)務(wu)(wu)人員提(ti)供具體的(de)風(feng)險(xian)(xian)(xian)因(yin)素(su)作為(wei)(wei)(wei)參考，而(er)且能(neng)自動生成風(feng)險(xian)(xian)(xian)客(ke)戶名(ming)單，業(ye)務(wu)(wu)人員僅(jin)需驗證(zheng)名(ming)單準確性，提(ti)前(qian)干預潛(qian)在的(de)不(bu)(bu)良行為(wei)(wei)(wei)即可(ke)，從而(er)有效(xiao)防控風(feng)險(xian)(xian)(xian)。

對于優質(zhi)客戶(hu)(hu)，適度(du)提升信用卡(ka)額(e)度(du)不(bu)僅有(you)助(zhu)于擴大(da)消費，還能(neng)促進分期業務收益的(de)增(zeng)長。銀(yin)(yin)行借助(zhu)本地(di)訓練的(de)大(da)模型，通過輸入全量優質(zhi)客戶(hu)(hu)的(de)信用評(ping)分、還款歷史及收入數據(ju)等詳(xiang)細信息，使模型能(neng)夠自(zi)動(dong)完成預測與(yu)風險評(ping)估，生成調額(e)名(ming)單(dan)(dan)，并將這一(yi)名(ming)單(dan)(dan)與(yu)調額(e)系統對接，即可實(shi)現自(zi)動(dong)提額(e)功能(neng)。業務人員只需(xu)定期監控(kong)提額(e)客戶(hu)(hu)的(de)消費表現，評(ping)估提額(e)效果(guo)，便能(neng)確保策略(lve)的(de)有(you)效性和精準性。通過這一(yi)流程，銀(yin)(yin)行在確保風險可控(kong)的(de)同時，進一(yi)步優化客戶(hu)(hu)體(ti)驗，推動(dong)信用卡(ka)業務的(de)健康發展。

研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)一款暢(chang)(chang)銷(xiao)的(de)信(xin)用卡產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)，對于(yu)(yu)銀(yin)行(xing)(xing)的(de)營收至關重要，同(tong)時(shi)也對產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)提出了(le)更(geng)高的(de)要求(qiu)。除了(le)基本(ben)的(de)金(jin)融知識(shi)之(zhi)外，產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)還(huan)需(xu)要掌(zhang)握行(xing)(xing)業(ye)內已經發(fa)(fa)(fa)(fa)行(xing)(xing)的(de)各種(zhong)暢(chang)(chang)銷(xiao)卡產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)的(de)特(te)色與權(quan)益、新戶(hu)(hu)禮品(pin)(pin)(pin)、申(shen)請說(shuo)明等(deng)(deng)詳細信(xin)息；此外，還(huan)需(xu)熟悉國內外上千家同(tong)業(ye)銀(yin)行(xing)(xing)的(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)特(te)征，以(yi)確保新研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)的(de)信(xin)用卡產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)具(ju)有行(xing)(xing)業(ye)競爭優(you)勢。然而(er)，對于(yu)(yu)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)來(lai)說(shuo)，這樣的(de)學(xue)習成本(ben)非(fei)常高。為了(le)解決這一問題，銀(yin)行(xing)(xing)可(ke)以(yi)將(jiang)全行(xing)(xing)業(ye)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)的(de)學(xue)習資料提供(gong)給(gei)大(da)(da)模(mo)型，讓它(ta)通過(guo)訓練學(xue)習，整(zheng)合(he)碎片知識(shi)，并(bing)結合(he)當前(qian)客(ke)戶(hu)(hu)的(de)潛在(zai)需(xu)求(qiu)和不同(tong)人群的(de)標簽(qian)，如(ru)時(shi)尚(shang)特(te)征、Z世代等(deng)(deng)，直接給(gei)出具(ju)有某種(zhong)特(te)色的(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)及(ji)其相關權(quan)益、新戶(hu)(hu)禮品(pin)(pin)(pin)、申(shen)請說(shuo)明等(deng)(deng)信(xin)息，由(you)此銀(yin)行(xing)(xing)就具(ju)有了(le)一種(zhong)全新的(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)流程(cheng)和業(ye)務解決方(fang)案(an)。新流程(cheng)下，產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)只需(xu)要對大(da)(da)模(mo)型提供(gong)的(de)眾多產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)方(fang)案(an)進行(xing)(xing)論證，并(bing)通過(guo)進一步(bu)的(de)調(diao)研(yan)來(lai)衡(heng)量(liang)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)的(de)覆蓋群體、預計發(fa)(fa)(fa)(fa)卡量(liang)、營收情況、合(he)作(zuo)機構等(deng)(deng)后續工作(zuo)即可(ke)。這種(zhong)流程(cheng)大(da)(da)大(da)(da)降低了(le)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人員(yuan)在(zai)前(qian)期調(diao)研(yan)的(de)成本(ben)，使其能夠更(geng)多地專注(zhu)于(yu)(yu)理解客(ke)戶(hu)(hu)需(xu)求(qiu)，并(bing)最終在(zai)眾多方(fang)案(an)中甄選出最適(shi)合(he)客(ke)戶(hu)(hu)需(xu)求(qiu)、兼具(ju)個性(xing)化(hua)和綜合(he)性(xing)的(de)產(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)方(fang)案(an)，從而(er)提高銀(yin)行(xing)(xing)的(de)經營收入。

大模型憑借強(qiang)大的(de)文本處理(li)能力，能夠讀取相關代(dai)碼(ma)并編寫詳盡的(de)運維(wei)文檔，提供(gong)代(dai)碼(ma)注釋、操(cao)(cao)作指南、故障排除步驟(zou)(zou)和(he)(he)常見(jian)問(wen)題(ti)(ti)解答等信(xin)息；同(tong)時，還能夠針對特定問(wen)題(ti)(ti)生成清晰易懂的(de)解釋和(he)(he)操(cao)(cao)作步驟(zou)(zou)，幫(bang)助(zhu)運維(wei)人員更(geng)加高效地處理(li)問(wen)題(ti)(ti)，減少(shao)操(cao)(cao)作失(shi)誤和(he)(he)故障發生的(de)可能性。

傳統(tong)運(yun)營(ying)(ying)(ying)管理需要(yao)耗(hao)費大(da)量人(ren)力(li)(li)和(he)(he)時(shi)(shi)間(jian)成本，定期(qi)輸(shu)出運(yun)營(ying)(ying)(ying)周報(bao)、月報(bao)、場(chang)(chang)景(jing)評估(gu)報(bao)告和(he)(he)對應的優(you)化方(fang)案，復雜(za)場(chang)(chang)景(jing)甚(shen)至(zhi)要(yao)對多個(ge)系統(tong)的多個(ge)模塊進行(xing)數據匯聚和(he)(he)集中監控。銀行(xing)基于(yu)自主(zhu)訓練的金融垂直(zhi)大(da)模型(xing)(xing)，利用(yong)生(sheng)(sheng)成式AI大(da)模型(xing)(xing)多模態(tai)、跨(kua)模態(tai)的內(nei)容(rong)生(sheng)(sheng)成能力(li)(li)，對接信用(yong)卡部(bu)門(men)內(nei)部(bu)系統(tong)，通過插件(jian)將大(da)模型(xing)(xing)的多維能力(li)(li)與外部(bu)工具、資源、知識(shi)等(deng)優(you)勢(shi)融合。同時(shi)(shi)，大(da)模型(xing)(xing)可(ke)為(wei)一線運(yun)營(ying)(ying)(ying)人(ren)員提供時(shi)(shi)效性更(geng)高、交互更(geng)便捷、內(nei)容(rong)更(geng)豐富、邊(bian)際成本接近于(yu)零的運(yun)營(ying)(ying)(ying)支撐能力(li)(li)，如(ru)指標趨勢(shi)分析、運(yun)營(ying)(ying)(ying)圖(tu)表生(sheng)(sheng)成、運(yun)營(ying)(ying)(ying)報(bao)告生(sheng)(sheng)成、運(yun)營(ying)(ying)(ying)分析和(he)(he)方(fang)案推薦等(deng)。

自動(dong)化(hua)技術(shu)(shu)目前(qian)已(yi)經(jing)很成(cheng)熟，可以(yi)通過模(mo)(mo)擬(ni)人類的鍵(jian)盤和(he)鼠標(biao)操(cao)作，幫助銀(yin)行自動(dong)化(hua)、重(zhong)復性、標(biao)準化(hua)地執行繁(fan)瑣的業(ye)務流程(cheng)，如對賬、調賬、數據錄入(ru)、報表生成(cheng)等(deng)，以(yi)提高(gao)業(ye)務效(xiao)率和(he)減(jian)少工作量。將大模(mo)(mo)型與(yu)RPA技術(shu)(shu)結合(he)，通過語音和(he)文字就可以(yi)自動(dong)生成(cheng)RPA的個(ge)性化(hua)主(zhu)題代碼，并完成(cheng)自動(dong)化(hua)部署。銀(yin)行利用大模(mo)(mo)型與(yu)現有技術(shu)(shu)的深(shen)度融合(he)，可以(yi)節約大量的時間和(he)人力資源(yuan)，從(cong)而(er)提高(gao)工作效(xiao)率。

在綜合辦公方(fang)面，大(da)模(mo)型(xing)可以基于銀行(xing)的(de)歷(li)史(shi)項目文(wen)檔、辦公文(wen)檔、業(ye)務數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)、會議紀要等訓練數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，創建內部知識庫。當銀行(xing)在商討一個項目方(fang)案(an)或(huo)重(zhong)大(da)決策時，可以在開會之前或(huo)過程中，咨詢大(da)模(mo)型(xing)對該問題的(de)看法，使其(qi)結合歷(li)史(shi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)給予客觀(guan)的(de)意見。如果在大(da)模(mo)型(xing)上封裝ASR、TTS語音(yin)合成(cheng)模(mo)塊，就可使其(qi)直接參加(jia)會議討論。如此，銀行(xing)增(zeng)加(jia)了一個了解全部歷(li)史(shi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)、客戶數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)智能語音(yin)助手，效率可想(xiang)而知。

大模(mo)型服務(wu)于(yu)行內員(yuan)(yuan)(yuan)工(gong)的另一(yi)種場(chang)景，就是編(bian)寫文檔(dang)。員(yuan)(yuan)(yuan)工(gong)日常(chang)工(gong)作(zuo)包括編(bian)寫會議記(ji)(ji)錄、匯報材料、項目文檔(dang)等，通常(chang)占據員(yuan)(yuan)(yuan)工(gong)大量(liang)的時(shi)間，不(bu)但耗(hao)時(shi)耗(hao)力而且很多文檔(dang)內容極(ji)其(qi)相似，而通過本地訓練的大模(mo)型就可以解(jie)決這些問題(ti)。此外，新(xin)入(ru)職的員(yuan)(yuan)(yuan)工(gong)在了解(jie)企業背景、過往項目案例、業務(wu)經驗、處(chu)室工(gong)作(zuo)職責(ze)時(shi)，同樣也可以咨詢大模(mo)型，不(bu)需要死(si)記(ji)(ji)硬(ying)背某(mou)些業務(wu)知識，方便(bian)新(xin)員(yuan)(yuan)(yuan)工(gong)或(huo)調(diao)崗員(yuan)(yuan)(yuan)工(gong)短(duan)時(shi)間內迅速上手(shou)。

迄今(jin)為止(zhi),許多機(ji)構已(yi)經深(shen)刻(ke)認(ren)識到(dao)大(da)模型的(de)能力,并將其(qi)應用(yong)于實(shi)際業務中。

2023年3月，彭博社(she)推出金(jin)融領域(yu)垂直大(da)(da)模(mo)(mo)型BloombergGPT，為金(jin)融行(xing)業(ye)提(ti)供了高效解決方案(an)。國內相(xiang)關(guan)企業(ye)也(ye)涉足此(ci)領域(yu)，度小滿、螞蟻科(ke)技(ji)等已(yi)發布(bu)相(xiang)關(guan)產品。度小滿開(kai)源的“軒轅”大(da)(da)模(mo)(mo)型已(yi)在(zai)眾多金(jin)融機構試用，并在(zai)多業(ye)務(wu)(wu)場景(jing)初見成(cheng)效。國內銀(yin)(yin)行(xing)業(ye)也(ye)積(ji)極擁(yong)抱大(da)(da)模(mo)(mo)型技(ji)術，如工商銀(yin)(yin)行(xing)、農業(ye)銀(yin)(yin)行(xing)、平安銀(yin)(yin)行(xing)及北京銀(yin)(yin)行(xing)都(dou)在(zai)多個(ge)場景(jing)中探索(suo)應用大(da)(da)模(mo)(mo)型，提(ti)升了金(jin)融服務(wu)(wu)的智能化水平。

2024年，生成(cheng)式AI將(jiang)從(cong)模(mo)型層(ceng)(ceng)走向應用(yong)層(ceng)(ceng)，從(cong)而更(geng)好發揮大(da)模(mo)型的(de)(de)(de)(de)(de)潛在(zai)價值，但是(shi)(shi)在(zai)實際操(cao)作中(zhong)銀行還面臨一(yi)(yi)定(ding)難點。影響場景落地的(de)(de)(de)(de)(de)因素大(da)致包括硬件算力費用(yong)、模(mo)型可(ke)(ke)解(jie)釋性(xing)、企業數(shu)據量級、數(shu)據隱私安(an)全、專業人才培養(yang)(yang)等方(fang)面。因此，未(wei)來的(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)究(jiu)方(fang)向可(ke)(ke)能會聚焦(jiao)在(zai)以(yi)下(xia)幾方(fang)面：一(yi)(yi)是(shi)(shi)提高模(mo)型的(de)(de)(de)(de)(de)性(xing)能和效率，減(jian)少訓(xun)練和推(tui)理(li)的(de)(de)(de)(de)(de)計(ji)算成(cheng)本，簡化本地部署流程；二是(shi)(shi)解(jie)決模(mo)型可(ke)(ke)解(jie)釋性(xing)和透(tou)明性(xing)問(wen)題，使(shi)得用(yong)戶可(ke)(ke)以(yi)理(li)解(jie)模(mo)型的(de)(de)(de)(de)(de)生成(cheng)過程和背(bei)后(hou)的(de)(de)(de)(de)(de)邏(luo)輯；三是(shi)(shi)收集(ji)整理(li)企業的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據資產，為未(wei)來AI普及(ji)做(zuo)準(zhun)備；四是(shi)(shi)研(yan)究(jiu)如何解(jie)決模(mo)型中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)隱私泄(xie)露問(wen)題，并制定(ding)相關規章制度及(ji)保(bao)護(hu)措(cuo)施；五是(shi)(shi)銀行內部培養(yang)(yang)人工智能及(ji)大(da)數(shu)據方(fang)向的(de)(de)(de)(de)(de)技(ji)(ji)術人才，不(bu)斷(duan)學習積累技(ji)(ji)術經驗，為真正實施AI場景做(zuo)準(zhun)備。

綜上(shang)所述(shu)，大(da)模(mo)型(xing)在信(xin)(xin)用(yong)(yong)卡行(xing)業的(de)(de)應用(yong)(yong)探索(suo)已初(chu)見(jian)成效。從個(ge)性化推薦到風險控制，從客(ke)戶服務到數據分(fen)析，大(da)模(mo)型(xing)正逐(zhu)漸(jian)改(gai)變(bian)信(xin)(xin)用(yong)(yong)卡行(xing)業的(de)(de)業務模(mo)式和用(yong)(yong)戶體驗。隨著技術的(de)(de)不斷進步(bu)，大(da)模(mo)型(xing)將進一步(bu)釋放信(xin)(xin)用(yong)(yong)卡行(xing)業的(de)(de)創新潛力，為消(xiao)費(fei)者提供更便捷、更智(zhi)能的(de)(de)金(jin)融服務，推動(dong)信(xin)(xin)用(yong)(yong)卡行(xing)業的(de)(de)數字化轉型(xing)和升級(ji)。