ChatGPT3.5發(fa)(fa)布(bu)(bu)(bu)后，引起社會各界廣泛(fan)關(guan)注(zhu)和(he)(he)討論，上線(xian)5天(tian)用戶(hu)注(zhu)冊量達100萬(wan)，上線(xian)2個月月活用戶(hu)超過1億，成(cheng)為迄今為止用戶(hu)增長速度最快(kuai)的(de)消費級應(ying)用程序。它(ta)不(bu)僅可以通過谷歌三級程序員考試(shi)，在(zai)(zai)雅(ya)思和(he)(he)托福考試(shi)、司法考試(shi)、編(bian)寫文案(an)和(he)(he)論文、詩詞(ci)歌賦等(deng)方(fang)面也有(you)非常優異的(de)表(biao)現。2023年(nian)3月14日，OpenAI發(fa)(fa)布(bu)(bu)(bu)ChatGPT4.0，它(ta)是(shi)基(ji)于GPT架構開(kai)發(fa)(fa)的(de)對話(hua)(hua)式(shi)AI模型，通過學習大量的(de)現成(cheng)文本(ben)(ben)(ben)和(he)(he)對話(hua)(hua)集合(he)，根(gen)據(ju)用戶(hu)的(de)文本(ben)(ben)(ben)輸(shu)入產生相(xiang)應(ying)的(de)智能(neng)回答，可以像人類那樣進(jin)行即時對話(hua)(hua)。因此，可以把ChatGPT簡單理解為一個由(you)AI驅(qu)動的(de)聊(liao)天(tian)機器人。2024年(nian)2月15日，OpenAI發(fa)(fa)布(bu)(bu)(bu)的(de)Sora再次震(zhen)驚(jing)世界。Sora模型的(de)核(he)心能(neng)力在(zai)(zai)于，能(neng)夠根(gen)據(ju)用戶(hu)輸(shu)入的(de)文本(ben)(ben)(ben)描述，生成(cheng)長達一分鐘(zhong)的(de)高質量視(shi)頻，這些視(shi)頻不(bu)僅視(shi)覺質量高，而且與(yu)用戶(hu)的(de)文本(ben)(ben)(ben)提示高度一致。這一成(cheng)果(guo)的(de)發(fa)(fa)布(bu)(bu)(bu)，預示著視(shi)頻制(zhi)作(zuo)和(he)(he)內容創作(zuo)方(fang)式(shi)的(de)革命性變化。

然而(er)，ChatGPT的(de)成功并(bing)非偶然，而(er)是(shi)得益于一系(xi)列先進的(de)技術和(he)創新。其中，最為核心的(de)就(jiu)是(shi)Transformer架構、預訓練加微調和(he)多(duo)輪(lun)對話(hua)處理等訓練方法，這(zhe)些技術的(de)應用使得ChatGPT能夠實現對自(zi)然語言的(de)理解和(he)生(sheng)成，并(bing)提供高質(zhi)量的(de)對話(hua)體驗(yan)。

全(quan)球范圍內(nei)大模(mo)型已(yi)進入了一(yi)個(ge)高速(su)發(fa)展期，各大科技(ji)企業和研究機構如微軟、谷歌(ge)、Meta、亞馬遜(xun)等在(zai)這一(yi)領域投入巨(ju)大，均推出(chu)了面向企業、開(kai)發(fa)者和個(ge)人的眾多產(chan)品(pin)。在(zai)國內(nei)市場，互聯網企業也緊(jin)跟(gen)技(ji)術腳步，研發(fa)出(chu)多類產(chan)品(pin)，其中(zhong)BAT發(fa)布的大語言模(mo)型產(chan)品(pin)在(zai)中(zhong)文應用方面表(biao)現出(chu)色。國內(nei)大語言模(mo)型產(chan)品(pin)及(ji)訪問方式詳見(jian)表(biao)1。

根據頭部大(da)模(mo)型評測(ce)機(ji)構（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的綜合(he)數據，國內市場已發布的大(da)模(mo)型產(chan)品(pin)在中文(wen)表現方面完(wan)全可(ke)以(yi)代替ChatGPT等一眾國外產(chan)品(pin)。

大語言模(mo)型(xing)(xing)有三(san)種使(shi)用(yong)場景：一是(shi)普通(tong)用(yong)戶(hu)(hu)打開產(chan)(chan)品(pin)網頁(ye)，通(tong)過(guo)手機(ji)號碼(ma)注冊就可以(yi)直接(jie)對話訪問，基本功能完全(quan)免費，部分高級模(mo)型(xing)(xing)需要(yao)充(chong)值才能使(shi)用(yong)。二(er)是(shi)開發者(zhe)用(yong)戶(hu)(hu)可以(yi)通(tong)過(guo)程序調(diao)用(yong)大模(mo)型(xing)(xing)的(de)API接(jie)口(kou)進行訪問，并將(jiang)訪問結(jie)果整合至自身產(chan)(chan)品(pin)中(zhong)，調(diao)用(yong)過(guo)程中(zhong)需要(yao)考慮數據安全(quan)問題。三(san)是(shi)公司用(yong)戶(hu)(hu)下載各(ge)大公司開源(yuan)的(de)大模(mo)型(xing)(xing)訓練結(jie)果并在本地(di)部署，通(tong)過(guo)訓練打造屬于本公司個(ge)性化的(de)大模(mo)型(xing)(xing)產(chan)(chan)品(pin)。

目前，國(guo)內(nei)外發布的(de)(de)大(da)模型雖然(ran)在實(shi)現細節(jie)、網(wang)絡(luo)架構、訓練(lian)數據以及優(you)化策略等(deng)方面(mian)各具特色(se)，但(dan)其訓練(lian)原(yuan)理(li)基本(ben)相同，都是(shi)基于(yu)深度學(xue)習(xi)技術，尤其依賴于(yu)大(da)量規范語料庫的(de)(de)學(xue)習(xi)和神(shen)經網(wang)絡(luo)的(de)(de)訓練(lian)與優(you)化，這也是(shi)為(wei)什么國(guo)內(nei)大(da)模型在中文表現方面(mian)可以追趕和超越國(guo)外產品的(de)(de)原(yuan)因(yin)。這些大(da)模型憑借(jie)強(qiang)大(da)的(de)(de)能(neng)力，能(neng)夠(gou)(gou)在信用(yong)卡(ka)的(de)(de)全生命周期內(nei)發揮重要作(zuo)用(yong)，覆蓋客(ke)戶服務(wu)、市(shi)場(chang)營(ying)銷、風險防控、產品研發、運營(ying)維護以及綜合辦(ban)公等(deng)多個關鍵環節(jie)，不僅能(neng)夠(gou)(gou)有效提升客(ke)戶滿意(yi)度，降低人工成(cheng)本(ben)，提高工作(zuo)效率，還(huan)能(neng)夠(gou)(gou)為(wei)員(yuan)工提供(gong)創意(yi)靈感，從而整(zheng)體(ti)改善工作(zuo)流程。以下結合ChatGPT的(de)(de)工作(zuo)原(yuan)理(li)，深入探(tan)討大(da)模型在信用(yong)卡(ka)行業的(de)(de)應用(yong)場(chang)景。

信用卡行業傳統客(ke)(ke)服通(tong)常是(shi)通(tong)過(guo)人(ren)(ren)工客(ke)(ke)服或(huo)預(yu)設的問(wen)(wen)答(da)文檔用機(ji)器人(ren)(ren)自(zi)動(dong)回(hui)復客(ke)(ke)戶(hu)(hu)問(wen)(wen)題(ti)。所謂的線(xian)上智(zhi)能客(ke)(ke)服，大(da)(da)多(duo)是(shi)一種基于規則的自(zi)動(dong)化程序，只能回(hui)答(da)預(yu)先設定的相關內(nei)(nei)容(rong)、執行特(te)定任務(wu)，內(nei)(nei)容(rong)單調(diao)且覆蓋問(wen)(wen)題(ti)范圍有限。銀行可通(tong)過(guo)客(ke)(ke)服渠道(dao)、App、微信銀行、網站、社交平臺或(huo)其他(ta)線(xian)上渠道(dao)創建數字人(ren)(ren)助(zhu)手，借助(zhu)大(da)(da)模(mo)型這一超級知識大(da)(da)腦，為客(ke)(ke)戶(hu)(hu)提(ti)供各領(ling)域的問(wen)(wen)答(da)幫助(zhu)，如賬單日、逾期、溢繳款等(deng)信用卡常識。這將有助(zhu)于提(ti)高新客(ke)(ke)戶(hu)(hu)在行內(nei)(nei)微信銀行、App等(deng)渠道(dao)的訪問(wen)(wen)量和客(ke)(ke)戶(hu)(hu)黏性，通(tong)過(guo)與潛在客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的對話，收(shou)集(ji)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)需求、偏(pian)好和目標，持(chi)續優化信用卡產品。

對(dui)于存量(liang)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)，銀行(xing)(xing)可在其登錄某一(yi)渠道驗(yan)(yan)證身份后進行(xing)(xing)實時(shi)(shi)互(hu)動(dong)，方便客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)通(tong)(tong)過(guo)輸入語(yu)(yu)音、文字、圖(tu)片等信息(xi)查詢賬單、可分(fen)期金額，咨詢業(ye)務(wu)流程(cheng)、熱門權益、活動(dong)說明、推(tui)薦辦卡(ka)獎勵規則、分(fen)期產品辦理要(yao)求(qiu)、App某一(yi)功能所在位置(zhi)等。銀行(xing)(xing)可基于大模型理解客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)表達，精(jing)準掌握客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)真實需求(qiu)，結合上下文語(yu)(yu)境(jing)，自動(dong)生成用于解答、服(fu)務(wu)咨詢的對(dui)話(hua)，快速回答客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)的問(wen)題，同時(shi)(shi)跳轉到對(dui)應業(ye)務(wu)界(jie)面。通(tong)(tong)過(guo)內部(bu)數據訓(xun)練、人(ren)機交互(hu)方式的變革，銀行(xing)(xing)讓(rang)用戶(hu)(hu)(hu)(hu)體(ti)驗(yan)(yan)到真人(ren)的服(fu)務(wu)品質(zhi)，實現7×24小(xiao)時(shi)(shi)全天候真正(zheng)的智能客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)服(fu)務(wu)，從(cong)而降低客(ke)(ke)服(fu)人(ren)工(gong)成本，提升客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)滿意(yi)度和品質(zhi)體(ti)驗(yan)(yan)。

優(you)(you)質(zhi)的(de)(de)(de)信用卡(ka)營銷(xiao)(xiao)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)能(neng)(neng)(neng)夠(gou)有效激(ji)發客(ke)(ke)戶(hu)興趣，增(zeng)強客(ke)(ke)戶(hu)黏性，提高(gao)信用卡(ka)的(de)(de)(de)使用率和客(ke)(ke)戶(hu)轉(zhuan)化率。銀(yin)行(xing)結合營銷(xiao)(xiao)目標(biao)，將(jiang)業務(wu)需求輸入(ru)至本地(di)大模(mo)(mo)型，模(mo)(mo)型將(jiang)依托客(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)(de)基(ji)本信息(xi)、消費歷史及行(xing)為(wei)(wei)偏好(hao)進行(xing)深度(du)訓練。同時(shi)，結合業務(wu)人(ren)員的(de)(de)(de)具(ju)體需求，大模(mo)(mo)型能(neng)(neng)(neng)夠(gou)生成針對(dui)特定客(ke)(ke)群(qun)的(de)(de)(de)信用卡(ka)優(you)(you)惠活動(dong)、返現計劃、獎勵機制、專屬(shu)特權、增(zeng)值(zhi)服務(wu)及積分兌換等(deng)大量方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)。銀(yin)行(xing)可(ke)從這些(xie)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)中篩選出(chu)未曾實(shi)(shi)施的(de)(de)(de)活動(dong)，并運用AB Test模(mo)(mo)式與過往營銷(xiao)(xiao)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)進行(xing)對(dui)比，通過實(shi)(shi)際效果的(de)(de)(de)驗證，識別出(chu)哪些(xie)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)表(biao)現更佳，從而持續優(you)(you)化營銷(xiao)(xiao)策略；將(jiang)營銷(xiao)(xiao)結果數據(ju)再次輸入(ru)本地(di)大模(mo)(mo)型，基(ji)于反饋(kui)數據(ju)進一步(bu)優(you)(you)化新(xin)的(de)(de)(de)營銷(xiao)(xiao)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)，通過這種方(fang)(fang)(fang)式不(bu)斷迭代提升轉(zhuan)化率。此外，本地(di)部署的(de)(de)(de)大模(mo)(mo)型與AIGC技術的(de)(de)(de)結合，不(bu)僅能(neng)(neng)(neng)自動(dong)化生成營銷(xiao)(xiao)資料，還(huan)能(neng)(neng)(neng)為(wei)(wei)業務(wu)人(ren)員提供豐(feng)富的(de)(de)(de)營銷(xiao)(xiao)主(zhu)題設計方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)；配合智能(neng)(neng)(neng)繪圖(tu)工具(ju)（如Midjourney等(deng)），自動(dong)生成營銷(xiao)(xiao)圖(tu)片、海報和banner，從而有效降低(di)人(ren)工成本，實(shi)(shi)現個(ge)性化營銷(xiao)(xiao)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)的(de)(de)(de)快(kuai)速落地(di)。

在智能外呼營(ying)(ying)銷場(chang)(chang)景（新戶(hu)開卡(ka)、客(ke)(ke)(ke)戶(hu)促(cu)活、現金(jin)分(fen)期、商品分(fen)期、銷卡(ka)挽留等）中，目前市場(chang)(chang)上的(de)(de)智能外呼機器人(ren)話(hua)術(shu)呆(dai)板，一旦(dan)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)識(shi)別出對方是機器人(ren)，便會迅(xun)速掛(gua)斷(duan)(duan)電(dian)話(hua)，外呼效(xiao)果不理想，客(ke)(ke)(ke)戶(hu)體驗感差，影響企業形象(xiang)。銀(yin)行利用本地已訓練好的(de)(de)大(da)模(mo)(mo)型按(an)照(zhao)一定表結(jie)構如聯系方式(shi)、姓(xing)名、行為(wei)偏好、開場(chang)(chang)話(hua)術(shu)等，生成(cheng)一份外呼營(ying)(ying)銷名單(dan)，然后(hou)(hou)將大(da)模(mo)(mo)型對接客(ke)(ke)(ke)服外呼系統按(an)照(zhao)名單(dan)進(jin)行外呼，結(jie)合(he)自(zi)動語音(yin)(yin)識(shi)別技術(shu)（ASR）、文本到語音(yin)(yin)合(he)成(cheng)技術(shu)（TTS）等語音(yin)(yin)合(he)成(cheng)模(mo)(mo)塊技術(shu)，使客(ke)(ke)(ke)戶(hu)通(tong)過語音(yin)(yin)的(de)(de)方式(shi)與大(da)模(mo)(mo)型進(jin)行交互，實現真正的(de)(de)“千人(ren)千面”話(hua)術(shu)營(ying)(ying)銷。在與客(ke)(ke)(ke)戶(hu)交流的(de)(de)過程中，本地大(da)模(mo)(mo)型可以結(jie)合(he)上下文回答客(ke)(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)各種問題，使客(ke)(ke)(ke)戶(hu)在獲取(qu)到有價(jia)值的(de)(de)信(xin)息后(hou)(hou)不會立刻(ke)掛(gua)斷(duan)(duan)電(dian)話(hua)，為(wei)后(hou)(hou)續的(de)(de)業務開展提(ti)供了有利條件，由此可顯著提(ti)升與客(ke)(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)互動質量和體驗。

識別(bie)客(ke)戶(hu)(hu)風(feng)險(xian)(xian)等級(ji)并降低不(bu)(bu)良率，一(yi)直是信用卡行業的(de)(de)核心任務之一(yi)。大模(mo)型(xing)通過深(shen)度分析海量(liang)的(de)(de)交易數據、用戶(hu)(hu)行為(wei)及歷(li)史風(feng)險(xian)(xian)模(mo)型(xing)，能(neng)夠精準(zhun)識別(bie)出(chu)客(ke)戶(hu)(hu)潛在(zai)的(de)(de)風(feng)險(xian)(xian)因(yin)(yin)素和異常(chang)行為(wei)。這一(yi)功能(neng)不(bu)(bu)僅(jin)能(neng)為(wei)業務人(ren)(ren)員提供具體的(de)(de)風(feng)險(xian)(xian)因(yin)(yin)素作為(wei)參考(kao)，而(er)且能(neng)自動生成風(feng)險(xian)(xian)客(ke)戶(hu)(hu)名單，業務人(ren)(ren)員僅(jin)需驗證名單準(zhun)確性(xing)，提前干(gan)預潛在(zai)的(de)(de)不(bu)(bu)良行為(wei)即可(ke)，從(cong)而(er)有效防(fang)控風(feng)險(xian)(xian)。

對于優(you)質客戶(hu)(hu)，適度提升(sheng)信(xin)用卡額(e)度不僅有(you)助(zhu)于擴大(da)消費，還能促進分期(qi)業(ye)(ye)務收益的(de)增長(chang)。銀行(xing)借助(zhu)本地訓練的(de)大(da)模型(xing)，通過(guo)輸入全(quan)量優(you)質客戶(hu)(hu)的(de)信(xin)用評分、還款歷史及收入數(shu)據等詳細信(xin)息，使模型(xing)能夠(gou)自(zi)動完成(cheng)預測與(yu)風(feng)險評估(gu)，生成(cheng)調(diao)額(e)名單(dan)(dan)，并將這一(yi)名單(dan)(dan)與(yu)調(diao)額(e)系統對接，即可實(shi)現自(zi)動提額(e)功能。業(ye)(ye)務人(ren)員只需定期(qi)監(jian)控(kong)提額(e)客戶(hu)(hu)的(de)消費表現，評估(gu)提額(e)效果(guo)，便能確保策略的(de)有(you)效性和精準性。通過(guo)這一(yi)流程(cheng)，銀行(xing)在確保風(feng)險可控(kong)的(de)同時，進一(yi)步(bu)優(you)化客戶(hu)(hu)體驗，推動信(xin)用卡業(ye)(ye)務的(de)健康發展。

研(yan)(yan)發(fa)(fa)一款暢銷(xiao)的(de)(de)(de)信(xin)用(yong)卡產(chan)(chan)(chan)品(pin)，對(dui)于(yu)(yu)銀行(xing)(xing)的(de)(de)(de)營(ying)收至(zhi)關重要(yao)，同(tong)時也(ye)對(dui)產(chan)(chan)(chan)品(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)人(ren)員(yuan)提出(chu)了(le)更高的(de)(de)(de)要(yao)求。除了(le)基本的(de)(de)(de)金融知識(shi)之外，產(chan)(chan)(chan)品(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)人(ren)員(yuan)還需(xu)(xu)要(yao)掌(zhang)握行(xing)(xing)業(ye)內已經發(fa)(fa)行(xing)(xing)的(de)(de)(de)各種(zhong)暢銷(xiao)卡產(chan)(chan)(chan)品(pin)的(de)(de)(de)特(te)色與(yu)權益、新(xin)戶(hu)禮(li)品(pin)、申請說(shuo)明(ming)等詳(xiang)細(xi)信(xin)息(xi)；此(ci)外，還需(xu)(xu)熟悉國內外上千(qian)家同(tong)業(ye)銀行(xing)(xing)的(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)品(pin)特(te)征，以確(que)保(bao)新(xin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)的(de)(de)(de)信(xin)用(yong)卡產(chan)(chan)(chan)品(pin)具(ju)有(you)行(xing)(xing)業(ye)競爭優(you)勢。然(ran)而(er)，對(dui)于(yu)(yu)產(chan)(chan)(chan)品(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)人(ren)員(yuan)來(lai)說(shuo)，這樣的(de)(de)(de)學習成本非常高。為了(le)解(jie)決這一問題，銀行(xing)(xing)可(ke)以將全行(xing)(xing)業(ye)產(chan)(chan)(chan)品(pin)的(de)(de)(de)學習資(zi)料提供(gong)給大模型(xing)，讓它通(tong)過訓練(lian)學習，整合(he)碎片知識(shi)，并(bing)結合(he)當前客戶(hu)的(de)(de)(de)潛在需(xu)(xu)求和不同(tong)人(ren)群(qun)的(de)(de)(de)標簽，如(ru)時尚(shang)特(te)征、Z世代等，直接給出(chu)具(ju)有(you)某(mou)種(zhong)特(te)色的(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)品(pin)及(ji)其相關權益、新(xin)戶(hu)禮(li)品(pin)、申請說(shuo)明(ming)等信(xin)息(xi)，由(you)此(ci)銀行(xing)(xing)就具(ju)有(you)了(le)一種(zhong)全新(xin)的(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)品(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)流程和業(ye)務解(jie)決方案(an)(an)(an)。新(xin)流程下，產(chan)(chan)(chan)品(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)人(ren)員(yuan)只需(xu)(xu)要(yao)對(dui)大模型(xing)提供(gong)的(de)(de)(de)眾(zhong)多產(chan)(chan)(chan)品(pin)方案(an)(an)(an)進行(xing)(xing)論證，并(bing)通(tong)過進一步的(de)(de)(de)調研(yan)(yan)來(lai)衡量產(chan)(chan)(chan)品(pin)的(de)(de)(de)覆蓋群(qun)體、預計發(fa)(fa)卡量、營(ying)收情況(kuang)、合(he)作機構等后(hou)續工作即可(ke)。這種(zhong)流程大大降低(di)了(le)產(chan)(chan)(chan)品(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)人(ren)員(yuan)在前期調研(yan)(yan)的(de)(de)(de)成本，使其能夠更多地專注于(yu)(yu)理解(jie)客戶(hu)需(xu)(xu)求，并(bing)最(zui)終在眾(zhong)多方案(an)(an)(an)中(zhong)甄(zhen)選出(chu)最(zui)適合(he)客戶(hu)需(xu)(xu)求、兼具(ju)個性(xing)化和綜合(he)性(xing)的(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)品(pin)方案(an)(an)(an)，從(cong)而(er)提高銀行(xing)(xing)的(de)(de)(de)經營(ying)收入。

大(da)(da)模(mo)型憑借強大(da)(da)的文本處(chu)理能(neng)(neng)力，能(neng)(neng)夠讀取相(xiang)關代碼(ma)并編寫詳盡的運維文檔(dang)，提(ti)供(gong)代碼(ma)注(zhu)釋(shi)、操(cao)作(zuo)指南、故(gu)障排除(chu)步驟和常見問(wen)題(ti)解(jie)答(da)等(deng)信息；同(tong)時，還能(neng)(neng)夠針對特定(ding)問(wen)題(ti)生成清晰易懂的解(jie)釋(shi)和操(cao)作(zuo)步驟，幫助運維人員(yuan)更加(jia)高效地處(chu)理問(wen)題(ti)，減(jian)少操(cao)作(zuo)失誤(wu)和故(gu)障發(fa)生的可(ke)能(neng)(neng)性。

傳統運(yun)營(ying)管理需要耗費大(da)(da)量人力(li)和(he)(he)時(shi)間成本(ben)，定(ding)期輸出運(yun)營(ying)周報(bao)(bao)、月報(bao)(bao)、場景評估報(bao)(bao)告和(he)(he)對(dui)應的優化方(fang)案，復雜場景甚至要對(dui)多(duo)(duo)個(ge)(ge)系(xi)統的多(duo)(duo)個(ge)(ge)模(mo)(mo)(mo)塊進行數據(ju)匯(hui)聚(ju)和(he)(he)集(ji)中監控(kong)。銀行基于自主訓練的金(jin)融垂直(zhi)大(da)(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)，利用生成式AI大(da)(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)多(duo)(duo)模(mo)(mo)(mo)態、跨模(mo)(mo)(mo)態的內(nei)容生成能(neng)力(li)，對(dui)接(jie)信用卡部門內(nei)部系(xi)統，通過插件將(jiang)大(da)(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)的多(duo)(duo)維能(neng)力(li)與外(wai)部工具、資源、知識等(deng)優勢融合。同(tong)時(shi)，大(da)(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)可為一線運(yun)營(ying)人員提供(gong)時(shi)效性更高、交(jiao)互更便捷(jie)、內(nei)容更豐富、邊際成本(ben)接(jie)近于零的運(yun)營(ying)支(zhi)撐能(neng)力(li)，如(ru)指標趨勢分(fen)析、運(yun)營(ying)圖表生成、運(yun)營(ying)報(bao)(bao)告生成、運(yun)營(ying)分(fen)析和(he)(he)方(fang)案推(tui)薦等(deng)。

自(zi)(zi)(zi)動(dong)化(hua)技(ji)術目(mu)前已經很成(cheng)(cheng)熟，可以(yi)通過模擬人類的(de)鍵盤和(he)鼠標(biao)操作，幫助銀行自(zi)(zi)(zi)動(dong)化(hua)、重復性、標(biao)準化(hua)地(di)執行繁瑣的(de)業(ye)務(wu)流(liu)程(cheng)，如(ru)對賬、調賬、數據錄(lu)入、報(bao)表生(sheng)成(cheng)(cheng)等，以(yi)提高業(ye)務(wu)效率和(he)減(jian)少(shao)工作量。將(jiang)大(da)模型與RPA技(ji)術結合(he)，通過語音(yin)和(he)文字(zi)就(jiu)可以(yi)自(zi)(zi)(zi)動(dong)生(sheng)成(cheng)(cheng)RPA的(de)個性化(hua)主題代碼，并完(wan)成(cheng)(cheng)自(zi)(zi)(zi)動(dong)化(hua)部署(shu)。銀行利用大(da)模型與現(xian)有(you)技(ji)術的(de)深度融合(he)，可以(yi)節(jie)約大(da)量的(de)時間和(he)人力資(zi)源，從而提高工作效率。

在綜(zong)合辦公(gong)方面(mian)，大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)可(ke)以基(ji)于(yu)銀(yin)行(xing)(xing)的(de)歷史項(xiang)目(mu)(mu)文檔、辦公(gong)文檔、業(ye)務(wu)數據、會議紀(ji)要等(deng)訓練數據，創建內部(bu)知識(shi)庫。當銀(yin)行(xing)(xing)在商討(tao)一(yi)個(ge)項(xiang)目(mu)(mu)方案或重大(da)(da)決策時(shi)，可(ke)以在開會之前或過程(cheng)中，咨(zi)詢大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)對該問題的(de)看法(fa)，使其結合歷史數據給予客(ke)觀的(de)意見(jian)。如果在大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)上封(feng)裝ASR、TTS語(yu)(yu)音合成模(mo)(mo)塊，就(jiu)可(ke)使其直接參加(jia)會議討(tao)論。如此，銀(yin)行(xing)(xing)增加(jia)了(le)一(yi)個(ge)了(le)解(jie)全部(bu)歷史數據、客(ke)戶數據的(de)智能語(yu)(yu)音助手(shou)，效率可(ke)想而(er)知。

大(da)(da)(da)模(mo)型(xing)服務于行內(nei)員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)的(de)另一種場景，就(jiu)是編寫文檔(dang)。員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)日(ri)常(chang)(chang)工(gong)(gong)(gong)作包括編寫會議記錄、匯報材(cai)料(liao)、項(xiang)目文檔(dang)等，通常(chang)(chang)占據員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)大(da)(da)(da)量(liang)的(de)時(shi)間(jian)，不(bu)但耗時(shi)耗力而且很多(duo)文檔(dang)內(nei)容(rong)極其(qi)相似(si)，而通過本地訓練的(de)大(da)(da)(da)模(mo)型(xing)就(jiu)可以解決這些問題。此外，新(xin)入職的(de)員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)在了解企業背(bei)(bei)景、過往項(xiang)目案例(li)、業務經驗、處室工(gong)(gong)(gong)作職責時(shi)，同樣也可以咨詢大(da)(da)(da)模(mo)型(xing)，不(bu)需要死記硬背(bei)(bei)某些業務知識，方(fang)便新(xin)員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)或(huo)調崗員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)短時(shi)間(jian)內(nei)迅(xun)速(su)上手。

迄今(jin)為(wei)止,許多機構已(yi)經深刻認(ren)識到大(da)模型的能(neng)力,并將(jiang)其應用于實際業務中。

2023年(nian)3月，彭博社(she)推出金(jin)(jin)(jin)融領(ling)域(yu)(yu)垂直大模(mo)型(xing)BloombergGPT，為(wei)金(jin)(jin)(jin)融行(xing)業提(ti)供(gong)了(le)高效解決方(fang)案。國內(nei)(nei)相(xiang)關企(qi)業也(ye)涉足此領(ling)域(yu)(yu)，度小滿(man)、螞蟻科(ke)技等(deng)已發布相(xiang)關產品。度小滿(man)開源的(de)“軒轅”大模(mo)型(xing)已在眾多金(jin)(jin)(jin)融機構試用(yong)，并在多業務(wu)場(chang)景初見成效。國內(nei)(nei)銀(yin)行(xing)業也(ye)積(ji)極擁抱大模(mo)型(xing)技術(shu)，如(ru)工商銀(yin)行(xing)、農業銀(yin)行(xing)、平(ping)安銀(yin)行(xing)及北京銀(yin)行(xing)都(dou)在多個場(chang)景中探索(suo)應用(yong)大模(mo)型(xing)，提(ti)升了(le)金(jin)(jin)(jin)融服務(wu)的(de)智(zhi)能化水(shui)平(ping)。

2024年，生成(cheng)式(shi)AI將從模型(xing)層走向應用層，從而更好發揮大模型(xing)的(de)潛(qian)在(zai)價值，但(dan)是(shi)在(zai)實(shi)際操作中銀行(xing)還面臨一(yi)定難(nan)點。影響場景落地(di)(di)的(de)因素(su)大致包(bao)括硬件算(suan)力費(fei)用、模型(xing)可(ke)解釋(shi)性(xing)、企業數(shu)據(ju)量(liang)級、數(shu)據(ju)隱(yin)私(si)安全、專(zhuan)業人才培養(yang)等(deng)方面。因此，未來的(de)研(yan)究方向可(ke)能會聚焦(jiao)在(zai)以下幾(ji)方面：一(yi)是(shi)提高模型(xing)的(de)性(xing)能和(he)效率(lv)，減(jian)少訓練和(he)推理的(de)計算(suan)成(cheng)本，簡(jian)化本地(di)(di)部(bu)署(shu)流程；二是(shi)解決(jue)模型(xing)可(ke)解釋(shi)性(xing)和(he)透(tou)明性(xing)問(wen)題(ti)(ti)，使得用戶(hu)可(ke)以理解模型(xing)的(de)生成(cheng)過程和(he)背后的(de)邏輯；三是(shi)收集整理企業的(de)數(shu)據(ju)資產，為未來AI普及做準備(bei)；四是(shi)研(yan)究如何解決(jue)模型(xing)中的(de)隱(yin)私(si)泄露問(wen)題(ti)(ti)，并(bing)制定相關規章制度(du)及保護措施(shi)；五是(shi)銀行(xing)內部(bu)培養(yang)人工智能及大數(shu)據(ju)方向的(de)技(ji)術人才，不(bu)斷(duan)學習(xi)積累技(ji)術經驗，為真正(zheng)實(shi)施(shi)AI場景做準備(bei)。

綜(zong)上所述，大(da)模型在信(xin)用(yong)(yong)卡(ka)(ka)行業(ye)的(de)應用(yong)(yong)探(tan)索已(yi)初(chu)見成效(xiao)。從個性化(hua)推薦到(dao)風(feng)險控(kong)制，從客戶服務(wu)(wu)到(dao)數(shu)據分析，大(da)模型正(zheng)逐漸改變信(xin)用(yong)(yong)卡(ka)(ka)行業(ye)的(de)業(ye)務(wu)(wu)模式(shi)和用(yong)(yong)戶體驗。隨(sui)著(zhu)技(ji)術的(de)不(bu)斷進(jin)步(bu)，大(da)模型將(jiang)進(jin)一(yi)步(bu)釋放信(xin)用(yong)(yong)卡(ka)(ka)行業(ye)的(de)創新(xin)潛力(li)，為消(xiao)費者提供更便捷、更智(zhi)能的(de)金(jin)融(rong)服務(wu)(wu)，推動信(xin)用(yong)(yong)卡(ka)(ka)行業(ye)的(de)數(shu)字化(hua)轉型和升級。