中央金融工作會(huì)議指出,要做好數(shù)字金融大文章。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字金融已成為推動(dòng)銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、擁抱新一輪科技革命的重要途徑。江蘇銀行主動(dòng)融入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新浪潮,持續(xù)開(kāi)展新技術(shù)研究,跟進(jìn)大語(yǔ)言模型發(fā)展趨勢(shì),立足本行打造定制化垂直模型,增強(qiáng)應(yīng)用場(chǎng)景適配性,為數(shù)字金融智慧化提供基礎(chǔ)動(dòng)能。
近期,該行“智慧小蘇”大語(yǔ)言模型平臺(tái)再添新場(chǎng)景,上線“智能文檔助手”提速企業(yè)授信,搭建“移動(dòng)智庫(kù)”提升用戶(hù)體驗(yàn),為客戶(hù)提供更加智能、高效、便捷的金融服務(wù)。
聚焦痛點(diǎn),企業(yè)授信效率大幅提升
企業(yè)授信審批環(huán)節(jié)面臨著材料種類(lèi)多樣、提取整合復(fù)雜等痛點(diǎn),客戶(hù)經(jīng)理需要投入大量時(shí)間與精力對(duì)企業(yè)營(yíng)業(yè)執(zhí)照、財(cái)務(wù)報(bào)表、稅務(wù)記錄、征信報(bào)告等進(jìn)行信息提取與整合,這一直制約著授信審批效率。
江蘇銀行基于大模型“多模態(tài)”理念,準(zhǔn)確識(shí)別用戶(hù)意圖,自動(dòng)運(yùn)用音頻分析、外部圖像處理等功能,實(shí)現(xiàn)掃描件、語(yǔ)音、電子表格和文本等多種類(lèi)型素材的自動(dòng)化提取,打通多類(lèi)信息載體間的壁壘。該行推出“智能文檔助手”,自動(dòng)歸納企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況,結(jié)合實(shí)時(shí)輿情信息,實(shí)現(xiàn)授信調(diào)查報(bào)告的智能生成,工作效率提升42%,預(yù)計(jì)每年節(jié)省客戶(hù)經(jīng)理1.5萬(wàn)工時(shí)。
目前,大語(yǔ)言模型賦能的“智能文檔助手”已在移動(dòng)端、PC端雙渠道落地,江蘇銀行客戶(hù)經(jīng)理可隨時(shí)隨地開(kāi)展盡調(diào)工作,企業(yè)授信效率大幅提升。
對(duì)內(nèi)賦能,服務(wù)質(zhì)效顯著提升
江蘇銀行以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心,探索運(yùn)用大語(yǔ)言模型賦能內(nèi)部員工,優(yōu)化管理流程,提升工作效率;诖笳Z(yǔ)言模型的“移動(dòng)智庫(kù)”可智能高效整合并提煉內(nèi)外部規(guī)章制度、產(chǎn)品政策、操作流程等,成為決策的智能中樞。
通過(guò)引入最新的“檢索增強(qiáng)生成”技術(shù),“移動(dòng)智庫(kù)”的智能化水平顯著提升。在檢索階段,利用強(qiáng)大的文檔理解和索引機(jī)制,能夠從海量的數(shù)據(jù)中快速提取最相關(guān)的信息片段;在生成階段,這些片段被智能地整合并生成連貫、準(zhǔn)確的回答,提升信息的可用性和價(jià)值。
“移動(dòng)智庫(kù)”不僅能夠提供即時(shí)的信息檢索服務(wù),還能深入分析并生成建議,在智能辦公和客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。無(wú)論是基層經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)還是后臺(tái)支撐部門(mén),都能通過(guò)“移動(dòng)智庫(kù)”快速獲取信息,提高管理決策的科學(xué)性與前瞻性;“移動(dòng)智庫(kù)”賦能的線上客服應(yīng)答準(zhǔn)確率由93%提升至97%,業(yè)務(wù)辦理效率及客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)顯著提升。
技術(shù)革新,模型與算力全面提升
為滿(mǎn)足行內(nèi)外場(chǎng)景高并發(fā)、快響應(yīng)的需求,“智慧小蘇”大語(yǔ)言模型服務(wù)平臺(tái)構(gòu)建了基礎(chǔ)設(shè)施層、工具層、模型層、服務(wù)層與應(yīng)用層五層架構(gòu);A(chǔ)設(shè)施層依托高算力網(wǎng)絡(luò)與容器云,實(shí)現(xiàn)了模型資源的動(dòng)態(tài)分配,具備各類(lèi)國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)的管理能力,做到高度自主可控與定制化;工具層引入批處理和算子融合等模型加速技術(shù),有效減少對(duì)模型參數(shù)矩陣的掃描次數(shù),降低內(nèi)存帶寬消耗。
基于行業(yè)領(lǐng)先的大模型底座,江蘇銀行利用自身在金融領(lǐng)域積累的豐富數(shù)據(jù)和專(zhuān)業(yè)知識(shí),對(duì)開(kāi)源通用大模型進(jìn)行了深入的定向訓(xùn)練和優(yōu)化,從而使模型能夠更精準(zhǔn)地適應(yīng)金融垂直場(chǎng)景下的語(yǔ)境和客戶(hù)需求,無(wú)論是在提供金融產(chǎn)品信息、解讀市場(chǎng)動(dòng)態(tài)還是解答復(fù)雜的金融咨詢(xún)方面,都能給出更加專(zhuān)業(yè)和個(gè)性化的服務(wù)。
江蘇銀行相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示,該行將緊跟時(shí)代步伐,繼續(xù)銳意進(jìn)取、創(chuàng)新求變,以高質(zhì)量數(shù)字金融服務(wù)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入新動(dòng)能。
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