ChatGPT3.5發(fa)布(bu)后(hou)，引起社會各(ge)界(jie)廣泛關注和討(tao)論，上線5天用(yong)戶注冊量(liang)(liang)達100萬，上線2個(ge)月月活用(yong)戶超(chao)過1億，成為迄今為止(zhi)用(yong)戶增長速度最快的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)消(xiao)費級應(ying)用(yong)程序。它不僅可(ke)(ke)以(yi)通(tong)(tong)過谷歌三級程序員考試，在雅思(si)和托福考試、司法考試、編(bian)寫文(wen)(wen)案和論文(wen)(wen)、詩詞歌賦等方(fang)面也(ye)有(you)非常(chang)優(you)異(yi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)表(biao)現。2023年3月14日，OpenAI發(fa)布(bu)ChatGPT4.0，它是基(ji)于GPT架構開發(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)對話式AI模型，通(tong)(tong)過學習大量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)現成文(wen)(wen)本和對話集合，根據(ju)用(yong)戶的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)文(wen)(wen)本輸(shu)入產生(sheng)(sheng)相應(ying)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)智(zhi)能回答(da)，可(ke)(ke)以(yi)像人(ren)(ren)類那樣進行即時(shi)對話。因此，可(ke)(ke)以(yi)把ChatGPT簡(jian)單理解為一個(ge)由AI驅動的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)聊天機器(qi)人(ren)(ren)。2024年2月15日，OpenAI發(fa)布(bu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)Sora再(zai)次震(zhen)驚世界(jie)。Sora模型的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)核心(xin)能力在于，能夠(gou)根據(ju)用(yong)戶輸(shu)入的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)文(wen)(wen)本描述，生(sheng)(sheng)成長達一分鐘的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)高(gao)質(zhi)量(liang)(liang)視頻，這(zhe)些視頻不僅視覺(jue)質(zhi)量(liang)(liang)高(gao)，而且與用(yong)戶的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)文(wen)(wen)本提示高(gao)度一致。這(zhe)一成果的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)發(fa)布(bu)，預示著視頻制作和內容創作方(fang)式的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)革命性(xing)變化。

然(ran)而(er)，ChatGPT的(de)(de)成(cheng)功并非(fei)偶然(ran)，而(er)是得(de)益于一系(xi)列先進的(de)(de)技術和(he)(he)創新(xin)。其中，最為核心的(de)(de)就是Transformer架構、預訓練(lian)加微調(diao)和(he)(he)多輪對(dui)話(hua)處理等訓練(lian)方法，這些技術的(de)(de)應用(yong)使得(de)ChatGPT能夠實現對(dui)自然(ran)語言的(de)(de)理解和(he)(he)生成(cheng)，并提(ti)供高質量的(de)(de)對(dui)話(hua)體驗。

全(quan)球范(fan)圍內大(da)模型已(yi)進入了一個(ge)高速發展期，各(ge)大(da)科技企業和研(yan)究(jiu)機構如微軟、谷歌、Meta、亞馬遜(xun)等在這一領域(yu)投入巨(ju)大(da)，均(jun)推出了面(mian)向企業、開發者和個(ge)人的眾多產(chan)(chan)品(pin)。在國內市場，互聯(lian)網企業也緊跟技術腳(jiao)步，研(yan)發出多類產(chan)(chan)品(pin)，其中BAT發布的大(da)語(yu)言(yan)模型產(chan)(chan)品(pin)在中文應用方面(mian)表現(xian)出色。國內大(da)語(yu)言(yan)模型產(chan)(chan)品(pin)及訪(fang)問(wen)方式(shi)詳見(jian)表1。

根據(ju)頭部大模型評測機構（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的綜合(he)數(shu)據(ju)，國內市場已(yi)發(fa)布的大模型產品(pin)在中文(wen)表現方面完(wan)全可以代替ChatGPT等一眾國外產品(pin)。

大(da)(da)語(yu)言模型有三(san)(san)種使用場景(jing)：一是普通(tong)用戶(hu)(hu)打開(kai)產(chan)(chan)品(pin)(pin)網(wang)頁，通(tong)過(guo)手機號碼注冊(ce)就可以直接(jie)對話訪問(wen)，基本(ben)功能完全(quan)免費，部分高級模型需要充值才能使用。二是開(kai)發者(zhe)用戶(hu)(hu)可以通(tong)過(guo)程(cheng)(cheng)序調用大(da)(da)模型的API接(jie)口進行(xing)訪問(wen)，并將訪問(wen)結(jie)果(guo)整合(he)至自身(shen)產(chan)(chan)品(pin)(pin)中(zhong)，調用過(guo)程(cheng)(cheng)中(zhong)需要考(kao)慮(lv)數據安全(quan)問(wen)題(ti)。三(san)(san)是公司用戶(hu)(hu)下(xia)載(zai)各大(da)(da)公司開(kai)源(yuan)的大(da)(da)模型訓練(lian)結(jie)果(guo)并在本(ben)地部署，通(tong)過(guo)訓練(lian)打造(zao)屬于本(ben)公司個性化(hua)的大(da)(da)模型產(chan)(chan)品(pin)(pin)。

目前，國內外發布的(de)(de)(de)大(da)(da)(da)模型(xing)雖然在實現細節、網(wang)絡(luo)架構、訓練數據以及優(you)化(hua)策略等方(fang)面(mian)各具(ju)特色，但其(qi)訓練原(yuan)理(li)基本相同，都(dou)是(shi)基于深度學習(xi)技術，尤其(qi)依(yi)賴于大(da)(da)(da)量規范語料庫的(de)(de)(de)學習(xi)和(he)神(shen)經網(wang)絡(luo)的(de)(de)(de)訓練與優(you)化(hua)，這也是(shi)為(wei)什么(me)國內大(da)(da)(da)模型(xing)在中(zhong)文(wen)表現方(fang)面(mian)可以追趕和(he)超越國外產品的(de)(de)(de)原(yuan)因。這些大(da)(da)(da)模型(xing)憑借(jie)強(qiang)大(da)(da)(da)的(de)(de)(de)能(neng)力(li)，能(neng)夠在信(xin)用卡的(de)(de)(de)全生命周期內發揮重(zhong)要作用，覆蓋(gai)客戶服務、市場營銷、風險防控、產品研發、運營維護以及綜(zong)合辦公等多個(ge)關鍵環節，不僅(jin)能(neng)夠有(you)效提升(sheng)客戶滿(man)意(yi)(yi)度，降低人工(gong)成本，提高工(gong)作效率，還能(neng)夠為(wei)員工(gong)提供(gong)創意(yi)(yi)靈(ling)感，從而整體(ti)改(gai)善工(gong)作流程。以下結合ChatGPT的(de)(de)(de)工(gong)作原(yuan)理(li)，深入探討大(da)(da)(da)模型(xing)在信(xin)用卡行(xing)業的(de)(de)(de)應用場景。

信(xin)(xin)(xin)(xin)用(yong)卡(ka)行(xing)業傳統(tong)客(ke)(ke)服通(tong)常(chang)是(shi)(shi)通(tong)過(guo)人工(gong)客(ke)(ke)服或預設(she)的(de)(de)(de)問(wen)(wen)答(da)文(wen)檔用(yong)機(ji)器人自動回(hui)復客(ke)(ke)戶問(wen)(wen)題(ti)。所謂的(de)(de)(de)線上(shang)智能客(ke)(ke)服，大(da)(da)多是(shi)(shi)一(yi)種基(ji)于(yu)規則的(de)(de)(de)自動化程序，只能回(hui)答(da)預先設(she)定的(de)(de)(de)相關內(nei)容(rong)、執(zhi)行(xing)特定任(ren)務，內(nei)容(rong)單(dan)調且(qie)覆蓋(gai)問(wen)(wen)題(ti)范圍(wei)有(you)限。銀(yin)行(xing)可(ke)通(tong)過(guo)客(ke)(ke)服渠(qu)道(dao)、App、微信(xin)(xin)(xin)(xin)銀(yin)行(xing)、網站、社(she)交(jiao)平臺或其他(ta)線上(shang)渠(qu)道(dao)創建(jian)數(shu)字(zi)人助手，借(jie)助大(da)(da)模型這(zhe)(zhe)一(yi)超(chao)級知(zhi)識大(da)(da)腦，為客(ke)(ke)戶提(ti)供各領域的(de)(de)(de)問(wen)(wen)答(da)幫助，如賬單(dan)日、逾期、溢(yi)繳款(kuan)等(deng)(deng)信(xin)(xin)(xin)(xin)用(yong)卡(ka)常(chang)識。這(zhe)(zhe)將有(you)助于(yu)提(ti)高(gao)新客(ke)(ke)戶在行(xing)內(nei)微信(xin)(xin)(xin)(xin)銀(yin)行(xing)、App等(deng)(deng)渠(qu)道(dao)的(de)(de)(de)訪問(wen)(wen)量和(he)客(ke)(ke)戶黏性，通(tong)過(guo)與潛在客(ke)(ke)戶的(de)(de)(de)對話，收集客(ke)(ke)戶需求、偏好(hao)和(he)目(mu)標(biao)，持(chi)續(xu)優化信(xin)(xin)(xin)(xin)用(yong)卡(ka)產品。

對(dui)(dui)于存(cun)量客(ke)戶(hu)(hu)，銀(yin)(yin)行(xing)可在其登錄某(mou)一渠(qu)道驗(yan)證身份后進行(xing)實(shi)時互動(dong)，方便客(ke)戶(hu)(hu)通(tong)過輸入(ru)語音、文字、圖片等信息查詢賬(zhang)單、可分期(qi)金額，咨詢業務(wu)(wu)(wu)流程、熱門權益、活動(dong)說明、推薦辦卡獎勵規則、分期(qi)產品(pin)辦理要求、App某(mou)一功能所在位置(zhi)等。銀(yin)(yin)行(xing)可基于大模型理解客(ke)戶(hu)(hu)表(biao)達，精準(zhun)掌握客(ke)戶(hu)(hu)真(zhen)實(shi)需求，結合上下文語境，自動(dong)生成用(yong)于解答、服(fu)務(wu)(wu)(wu)咨詢的(de)(de)對(dui)(dui)話，快速回答客(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)問題(ti)，同時跳(tiao)轉到(dao)對(dui)(dui)應業務(wu)(wu)(wu)界面。通(tong)過內部(bu)數據訓(xun)練、人機交互方式(shi)的(de)(de)變(bian)革，銀(yin)(yin)行(xing)讓(rang)用(yong)戶(hu)(hu)體(ti)驗(yan)到(dao)真(zhen)人的(de)(de)服(fu)務(wu)(wu)(wu)品(pin)質，實(shi)現7×24小(xiao)時全天候真(zhen)正的(de)(de)智能客(ke)戶(hu)(hu)服(fu)務(wu)(wu)(wu)，從(cong)而(er)降(jiang)低客(ke)服(fu)人工成本，提(ti)升客(ke)戶(hu)(hu)滿意度(du)和品(pin)質體(ti)驗(yan)。

優質的(de)信(xin)用(yong)(yong)卡營銷(xiao)(xiao)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)能(neng)夠有(you)效激發客(ke)(ke)戶(hu)興趣，增強客(ke)(ke)戶(hu)黏(nian)性，提(ti)高信(xin)用(yong)(yong)卡的(de)使用(yong)(yong)率(lv)和客(ke)(ke)戶(hu)轉(zhuan)(zhuan)化率(lv)。銀(yin)行(xing)(xing)結(jie)合營銷(xiao)(xiao)目標，將業務需求(qiu)輸(shu)入至本地大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)，模(mo)型(xing)(xing)將依(yi)托客(ke)(ke)戶(hu)的(de)基(ji)本信(xin)息、消費歷史及(ji)行(xing)(xing)為偏好進行(xing)(xing)深度訓練(lian)。同時，結(jie)合業務人員(yuan)的(de)具體(ti)需求(qiu)，大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)能(neng)夠生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)針對(dui)特(te)(te)定客(ke)(ke)群(qun)的(de)信(xin)用(yong)(yong)卡優惠活動、返(fan)現(xian)計劃、獎(jiang)勵(li)機制、專屬(shu)特(te)(te)權、增值(zhi)服務及(ji)積分兌(dui)換等大(da)(da)量方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)。銀(yin)行(xing)(xing)可從(cong)這(zhe)些方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)中篩選出未曾實施(shi)的(de)活動，并運用(yong)(yong)AB Test模(mo)式與(yu)過往營銷(xiao)(xiao)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)進行(xing)(xing)對(dui)比，通過實際(ji)效果的(de)驗證，識(shi)別出哪些方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)表(biao)現(xian)更佳，從(cong)而(er)持續優化營銷(xiao)(xiao)策(ce)略；將營銷(xiao)(xiao)結(jie)果數據再次(ci)輸(shu)入本地大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)，基(ji)于反饋(kui)數據進一步優化新(xin)的(de)營銷(xiao)(xiao)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)，通過這(zhe)種方(fang)(fang)(fang)式不斷(duan)迭(die)代提(ti)升轉(zhuan)(zhuan)化率(lv)。此(ci)外，本地部(bu)署的(de)大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)與(yu)AIGC技(ji)術的(de)結(jie)合，不僅能(neng)自動化生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)營銷(xiao)(xiao)資料，還能(neng)為業務人員(yuan)提(ti)供(gong)豐富的(de)營銷(xiao)(xiao)主題設計方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)；配合智(zhi)能(neng)繪圖(tu)工具（如Midjourney等），自動生(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)營銷(xiao)(xiao)圖(tu)片、海報和banner，從(cong)而(er)有(you)效降低(di)人工成(cheng)(cheng)本，實現(xian)個(ge)性化營銷(xiao)(xiao)方(fang)(fang)(fang)案(an)(an)(an)的(de)快速落(luo)地。

在(zai)智能(neng)外呼營銷場景（新戶(hu)開卡(ka)、客(ke)戶(hu)促(cu)活(huo)、現金分期(qi)(qi)、商品分期(qi)(qi)、銷卡(ka)挽留等）中(zhong)(zhong)，目前市(shi)場上的(de)(de)智能(neng)外呼機器人話術(shu)呆板(ban)，一(yi)旦客(ke)戶(hu)識(shi)別出對方是機器人，便會迅速掛(gua)斷(duan)電話，外呼效(xiao)果不理(li)想，客(ke)戶(hu)體驗感差(cha)，影響企業(ye)形象。銀行(xing)利(li)用本(ben)(ben)地已訓練(lian)好的(de)(de)大模(mo)型按照一(yi)定表結(jie)(jie)構如聯系(xi)方式(shi)(shi)、姓(xing)名、行(xing)為偏好、開場話術(shu)等，生成一(yi)份外呼營銷名單，然后將大模(mo)型對接(jie)客(ke)服外呼系(xi)統(tong)按照名單進行(xing)外呼，結(jie)(jie)合自動語(yu)音(yin)(yin)識(shi)別技(ji)術(shu)（ASR）、文本(ben)(ben)到(dao)語(yu)音(yin)(yin)合成技(ji)術(shu)（TTS）等語(yu)音(yin)(yin)合成模(mo)塊技(ji)術(shu)，使客(ke)戶(hu)通過語(yu)音(yin)(yin)的(de)(de)方式(shi)(shi)與大模(mo)型進行(xing)交互，實現真正的(de)(de)“千(qian)人千(qian)面”話術(shu)營銷。在(zai)與客(ke)戶(hu)交流(liu)的(de)(de)過程中(zhong)(zhong)，本(ben)(ben)地大模(mo)型可(ke)以結(jie)(jie)合上下文回答(da)客(ke)戶(hu)的(de)(de)各種問題，使客(ke)戶(hu)在(zai)獲取(qu)到(dao)有價值的(de)(de)信息后不會立刻掛(gua)斷(duan)電話，為后續的(de)(de)業(ye)務開展提(ti)供(gong)了有利(li)條件(jian)，由此可(ke)顯著提(ti)升與客(ke)戶(hu)的(de)(de)互動質(zhi)量和(he)體驗。

識(shi)別客(ke)(ke)戶(hu)風險等級(ji)并降低(di)不(bu)(bu)良率，一(yi)直是信用(yong)卡行(xing)(xing)業的核心任務之一(yi)。大模型(xing)通(tong)過(guo)深度分(fen)析海(hai)量的交易(yi)數據、用(yong)戶(hu)行(xing)(xing)為及歷史風險模型(xing)，能夠(gou)精準(zhun)識(shi)別出客(ke)(ke)戶(hu)潛(qian)在的風險因素(su)和異常行(xing)(xing)為。這一(yi)功能不(bu)(bu)僅(jin)能為業務人員(yuan)提(ti)供(gong)具體的風險因素(su)作為參考，而且能自動(dong)生(sheng)成風險客(ke)(ke)戶(hu)名單，業務人員(yuan)僅(jin)需驗證名單準(zhun)確性，提(ti)前干預潛(qian)在的不(bu)(bu)良行(xing)(xing)為即可，從而有效防(fang)控(kong)風險。

對于優質(zhi)客(ke)(ke)戶，適度提升信(xin)用(yong)卡額(e)(e)(e)度不僅有助于擴(kuo)大消(xiao)費，還能(neng)促進分(fen)期業(ye)務(wu)收益的(de)增(zeng)長。銀(yin)行借助本地訓(xun)練的(de)大模型，通(tong)(tong)過輸入全量優質(zhi)客(ke)(ke)戶的(de)信(xin)用(yong)評(ping)分(fen)、還款歷史及收入數據等詳(xiang)細信(xin)息(xi)，使模型能(neng)夠自動完成預測與(yu)風(feng)險評(ping)估，生成調(diao)額(e)(e)(e)名單(dan)，并將這一名單(dan)與(yu)調(diao)額(e)(e)(e)系(xi)統對接，即(ji)可實現(xian)自動提額(e)(e)(e)功能(neng)。業(ye)務(wu)人員只需定期監控提額(e)(e)(e)客(ke)(ke)戶的(de)消(xiao)費表(biao)現(xian)，評(ping)估提額(e)(e)(e)效果，便能(neng)確保策略(lve)的(de)有效性和(he)精準性。通(tong)(tong)過這一流程，銀(yin)行在確保風(feng)險可控的(de)同(tong)時(shi)，進一步優化客(ke)(ke)戶體驗，推(tui)動信(xin)用(yong)卡業(ye)務(wu)的(de)健康發展。

研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)一(yi)款暢銷(xiao)的(de)(de)信(xin)用(yong)卡(ka)產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)，對于銀(yin)行(xing)(xing)的(de)(de)營收至關(guan)重要(yao)(yao)，同時也(ye)對產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員提出(chu)了(le)(le)(le)更高(gao)的(de)(de)要(yao)(yao)求(qiu)。除了(le)(le)(le)基本的(de)(de)金融知(zhi)識之外，產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員還(huan)需要(yao)(yao)掌握行(xing)(xing)業(ye)(ye)內(nei)已經發(fa)(fa)行(xing)(xing)的(de)(de)各種(zhong)暢銷(xiao)卡(ka)產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)特色與權(quan)益(yi)、新戶(hu)禮品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)、申請說(shuo)明(ming)(ming)等(deng)(deng)詳細信(xin)息；此外，還(huan)需熟悉國內(nei)外上千(qian)家同業(ye)(ye)銀(yin)行(xing)(xing)的(de)(de)產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)特征(zheng)，以確保新研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)的(de)(de)信(xin)用(yong)卡(ka)產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)具(ju)有(you)行(xing)(xing)業(ye)(ye)競爭優(you)勢。然而(er)，對于產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員來說(shuo)，這樣的(de)(de)學(xue)習(xi)成(cheng)本非(fei)常高(gao)。為了(le)(le)(le)解(jie)決(jue)這一(yi)問題，銀(yin)行(xing)(xing)可以將(jiang)全行(xing)(xing)業(ye)(ye)產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)學(xue)習(xi)資料提供(gong)給(gei)大(da)(da)模(mo)型(xing)，讓它通(tong)過訓練學(xue)習(xi)，整合碎片知(zhi)識，并(bing)結合當前(qian)客戶(hu)的(de)(de)潛在(zai)需求(qiu)和(he)不同人群的(de)(de)標(biao)簽，如時尚特征(zheng)、Z世代等(deng)(deng)，直接(jie)給(gei)出(chu)具(ju)有(you)某種(zhong)特色的(de)(de)產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)及其相(xiang)關(guan)權(quan)益(yi)、新戶(hu)禮品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)、申請說(shuo)明(ming)(ming)等(deng)(deng)信(xin)息，由此銀(yin)行(xing)(xing)就具(ju)有(you)了(le)(le)(le)一(yi)種(zhong)全新的(de)(de)產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)流(liu)(liu)程和(he)業(ye)(ye)務(wu)解(jie)決(jue)方(fang)(fang)案(an)。新流(liu)(liu)程下，產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員只需要(yao)(yao)對大(da)(da)模(mo)型(xing)提供(gong)的(de)(de)眾多產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)方(fang)(fang)案(an)進行(xing)(xing)論證，并(bing)通(tong)過進一(yi)步的(de)(de)調研(yan)(yan)(yan)(yan)來衡量產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)覆蓋群體、預計發(fa)(fa)卡(ka)量、營收情況、合作機構等(deng)(deng)后續工作即(ji)可。這種(zhong)流(liu)(liu)程大(da)(da)大(da)(da)降低了(le)(le)(le)產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)發(fa)(fa)人員在(zai)前(qian)期(qi)調研(yan)(yan)(yan)(yan)的(de)(de)成(cheng)本，使其能(neng)夠更多地專注于理解(jie)客戶(hu)需求(qiu)，并(bing)最終在(zai)眾多方(fang)(fang)案(an)中甄選出(chu)最適(shi)合客戶(hu)需求(qiu)、兼具(ju)個性(xing)化(hua)和(he)綜合性(xing)的(de)(de)產(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)(pin)方(fang)(fang)案(an)，從而(er)提高(gao)銀(yin)行(xing)(xing)的(de)(de)經營收入。

大模型(xing)憑借強大的文本處理能力，能夠讀取相(xiang)關代碼并編寫詳盡的運(yun)維(wei)文檔，提供代碼注釋(shi)、操作指南、故障排除步(bu)驟和(he)常見(jian)問(wen)題解答(da)等(deng)信息(xi)；同時，還能夠針(zhen)對特定問(wen)題生成清晰易懂的解釋(shi)和(he)操作步(bu)驟，幫(bang)助(zhu)運(yun)維(wei)人員更加高效(xiao)地處理問(wen)題，減少操作失(shi)誤和(he)故障發生的可能性。

傳統(tong)運營(ying)(ying)管(guan)理需要耗費大(da)量人力和時間成(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)本(ben)，定期輸(shu)出運營(ying)(ying)周(zhou)報(bao)、月報(bao)、場(chang)景(jing)評(ping)估報(bao)告和對應的優化方案，復雜(za)場(chang)景(jing)甚至要對多(duo)個系統(tong)的多(duo)個模(mo)塊進行數據匯聚和集(ji)中監(jian)控。銀行基于(yu)自主訓練的金融垂直大(da)模(mo)型，利用(yong)生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)式AI大(da)模(mo)型多(duo)模(mo)態、跨模(mo)態的內容生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)能(neng)力，對接信用(yong)卡部(bu)門內部(bu)系統(tong)，通過(guo)插件(jian)將(jiang)大(da)模(mo)型的多(duo)維能(neng)力與外部(bu)工具、資源、知識等(deng)優勢(shi)融合。同時，大(da)模(mo)型可(ke)為一(yi)線運營(ying)(ying)人員提(ti)供時效(xiao)性更高、交互更便捷、內容更豐富(fu)、邊際成(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)本(ben)接近于(yu)零的運營(ying)(ying)支撐(cheng)能(neng)力，如指標趨(qu)勢(shi)分(fen)析(xi)、運營(ying)(ying)圖表生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)、運營(ying)(ying)報(bao)告生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)(cheng)、運營(ying)(ying)分(fen)析(xi)和方案推(tui)薦(jian)等(deng)。

自動化(hua)(hua)技術目前已經很成(cheng)熟，可以通(tong)(tong)過模擬人類的鍵(jian)盤(pan)和(he)(he)(he)(he)鼠標(biao)操作(zuo)，幫(bang)助銀行自動化(hua)(hua)、重復(fu)性(xing)、標(biao)準化(hua)(hua)地執行繁瑣的業務流(liu)程(cheng)，如對賬、調賬、數(shu)據(ju)錄入、報(bao)表(biao)生(sheng)成(cheng)等，以提高業務效(xiao)率和(he)(he)(he)(he)減少(shao)工(gong)作(zuo)量。將大模型與RPA技術結(jie)合，通(tong)(tong)過語(yu)音和(he)(he)(he)(he)文字就可以自動生(sheng)成(cheng)RPA的個性(xing)化(hua)(hua)主題代碼，并完成(cheng)自動化(hua)(hua)部署。銀行利用大模型與現有技術的深度融合，可以節約大量的時間和(he)(he)(he)(he)人力資源，從而提高工(gong)作(zuo)效(xiao)率。

在綜合(he)(he)辦公(gong)方面，大模(mo)型可以基于銀(yin)(yin)(yin)行(xing)的(de)歷史項目文(wen)檔(dang)(dang)、辦公(gong)文(wen)檔(dang)(dang)、業(ye)務數(shu)據、會議紀要等(deng)訓(xun)練數(shu)據，創建內(nei)部(bu)知識庫。當(dang)銀(yin)(yin)(yin)行(xing)在商討一個項目方案或(huo)(huo)重大決策時，可以在開(kai)會之前(qian)或(huo)(huo)過程中，咨詢(xun)大模(mo)型對(dui)該問題(ti)的(de)看法(fa)，使(shi)其結合(he)(he)歷史數(shu)據給予(yu)客觀的(de)意見。如果在大模(mo)型上封裝ASR、TTS語音合(he)(he)成模(mo)塊，就可使(shi)其直接參加(jia)會議討論(lun)。如此，銀(yin)(yin)(yin)行(xing)增加(jia)了一個了解全部(bu)歷史數(shu)據、客戶數(shu)據的(de)智能語音助手，效率可想而知。

大模型(xing)服務(wu)于行內員(yuan)(yuan)工(gong)的另一(yi)種(zhong)場景，就是編(bian)寫(xie)文(wen)檔。員(yuan)(yuan)工(gong)日常工(gong)作(zuo)包括編(bian)寫(xie)會議記(ji)錄、匯報(bao)材料、項目文(wen)檔等，通常占據(ju)員(yuan)(yuan)工(gong)大量的時間，不但(dan)耗時耗力而且很多文(wen)檔內容極(ji)其相似，而通過本(ben)地(di)訓練的大模型(xing)就可(ke)以(yi)解決這些問題(ti)。此外，新(xin)入職的員(yuan)(yuan)工(gong)在(zai)了解企業(ye)背(bei)景、過往項目案例、業(ye)務(wu)經驗、處(chu)室工(gong)作(zuo)職責時，同樣也可(ke)以(yi)咨(zi)詢大模型(xing)，不需要死記(ji)硬背(bei)某些業(ye)務(wu)知識，方便新(xin)員(yuan)(yuan)工(gong)或調崗員(yuan)(yuan)工(gong)短時間內迅速上手。

迄今(jin)為止,許多機構(gou)已經(jing)深刻(ke)認識到大模型的能力,并將其應用于實際業務中(zhong)。

2023年(nian)3月，彭博社推出金(jin)融領域垂直大(da)模(mo)(mo)型(xing)BloombergGPT，為金(jin)融行(xing)(xing)(xing)業提供(gong)了高效解決方案。國內相關企(qi)業也涉(she)足此領域，度小(xiao)(xiao)滿、螞蟻科技等已(yi)發布相關產(chan)品。度小(xiao)(xiao)滿開源的“軒轅(yuan)”大(da)模(mo)(mo)型(xing)已(yi)在(zai)眾多金(jin)融機構試用，并(bing)在(zai)多業務場(chang)景(jing)初見(jian)成效。國內銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)業也積極(ji)擁抱(bao)大(da)模(mo)(mo)型(xing)技術(shu)，如工商銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)、農業銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)、平(ping)安銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)及北(bei)京銀(yin)(yin)行(xing)(xing)(xing)都在(zai)多個(ge)場(chang)景(jing)中探索應(ying)用大(da)模(mo)(mo)型(xing)，提升了金(jin)融服務的智能化(hua)水平(ping)。

2024年，生成式AI將從(cong)模(mo)型(xing)層走向(xiang)(xiang)應(ying)用層，從(cong)而更(geng)好發揮大模(mo)型(xing)的(de)(de)潛在價(jia)值，但是在實際操作中(zhong)銀(yin)行還面臨一定難點。影(ying)響場(chang)(chang)景落(luo)地的(de)(de)因素(su)大致包括硬件算力(li)費用、模(mo)型(xing)可解(jie)釋性(xing)、企業數(shu)據(ju)量級、數(shu)據(ju)隱私(si)安全、專(zhuan)業人(ren)才培(pei)養等(deng)方(fang)面。因此(ci)，未來(lai)的(de)(de)研(yan)究方(fang)向(xiang)(xiang)可能(neng)(neng)會聚焦在以下幾方(fang)面：一是提高模(mo)型(xing)的(de)(de)性(xing)能(neng)(neng)和效率，減(jian)少(shao)訓練和推理的(de)(de)計算成本(ben)，簡(jian)化本(ben)地部署流程(cheng)；二是解(jie)決模(mo)型(xing)可解(jie)釋性(xing)和透明(ming)性(xing)問題，使得用戶可以理解(jie)模(mo)型(xing)的(de)(de)生成過(guo)程(cheng)和背后的(de)(de)邏(luo)輯；三是收集整理企業的(de)(de)數(shu)據(ju)資(zi)產，為未來(lai)AI普及做準(zhun)(zhun)備；四是研(yan)究如何(he)解(jie)決模(mo)型(xing)中(zhong)的(de)(de)隱私(si)泄(xie)露(lu)問題，并制定相(xiang)關規章制度及保護措施；五是銀(yin)行內(nei)部培(pei)養人(ren)工智能(neng)(neng)及大數(shu)據(ju)方(fang)向(xiang)(xiang)的(de)(de)技術人(ren)才，不斷學(xue)習積累技術經驗，為真正實施AI場(chang)(chang)景做準(zhun)(zhun)備。

綜上(shang)所述，大模(mo)型(xing)在信用卡行業(ye)(ye)的應(ying)用探(tan)索已初見成效。從個性化推(tui)薦到風險控制，從客戶服務(wu)到數(shu)據分析，大模(mo)型(xing)正逐(zhu)漸改變(bian)信用卡行業(ye)(ye)的業(ye)(ye)務(wu)模(mo)式(shi)和用戶體驗。隨著技術的不(bu)斷(duan)進步(bu)，大模(mo)型(xing)將(jiang)進一步(bu)釋放信用卡行業(ye)(ye)的創新潛力(li)，為(wei)消費者提供更(geng)便捷、更(geng)智能的金融服務(wu)，推(tui)動信用卡行業(ye)(ye)的數(shu)字化轉型(xing)和升級。