近些年人工智能大模型进入了快速发展期,为金融科技行业带来了新的发展契机。而随着人工智能大模型在金融行业进入应用落地规模化的新阶段,如何深入金融场景挖掘数据价值,高效发挥大模型在金融行业的应用能效,成为金融行业数字化转型的重要方向。在大模型产业高速发展,上下游企业合作逐步升温的趋势下,中国大模型技术应用标准呼之欲出。
近日,数禾科技受邀加入中国信息通信研究院大模型工作组,与四十余家企业一同参与国内首个金融行业大模型标准《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第一部分:金融大模型》的编制工作,为共同推动中国大模型应用落地,共筑中国大模型新生态贡献数禾力量。
据悉,金融行业大模型标准评估方法覆盖了投研、投顾、风控、营销、客服、银行、保险、证券等应用场景,对大模型在数据合规性、可追溯性、私有化部署、风险控制等方面提出了要求。基于此,金融行业大模型标准评估方法可全面评估行业大模型的技术和应用能力,充分满足金融行业属性要求,推动金融大模型高质量发展。
作为国内比较成熟的金融科技企业之一,数禾科技已经准备好迎接大模型时代的到来。基于多年从事金融业务的积累,数禾科技在业务洞察和场景分析等方面积累了大规模数据集,可将其转化成大模型训练的基础素材,从而满足各种训练场景的需求。
当下,大模型已成功应用于数禾科技的智能获客业务场景,如素材生成,同时,数禾科技采取人机结合、优势互补、正向循环的方式,也正在探索运用大模型在金融服务中智能风控、智能运营、智能贷后等多业务场景的落地应用。而在数禾科技关于大模型落地的远景目标中,更是提出了“数禾助手”这一概念,利用AI深度学习,结合公司插件、数仓、API等应用工具打造公司全域的自动化助手,从而提升各个业务线生产和人力效率,赋能业务提升。
中国人民银行印发的《金融科技发展规划(2022-2025)》指出,将数字思维贯穿业务运营全链条,注重金融创新的科技驱动和数据赋能。未来,数禾科技将持续加强AI技术攻关,不断加深对于用户对金融服务的需求理解,持续优化大数据能力与AI技术的耦合,从而加速金融垂直大模型的应用落地。
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