大模型的風持續在金融業吹響，馬上消費“天鏡”聚焦場景應用落地

　　下半年“大模型”的風持續吹來！在近期的外灘大會、騰訊全球數字生態大會上，“生成式AI、大模型”再次成為“頂流”話題。大模型今年在國內遍地開花，包括螞蟻、度小滿、馬上消費等金融科技公司和金融機構都在積極布局和研發金融大模型。
　　馬上消費作為持牌消金機構，率先試水大模型，在前不久推出全國首個零售金融大模型“天鏡”。馬上消費人工智能研究院陸全關于通用大模型和垂直大模型的本質區別表示，天鏡正是瞄準了產業應用，基于馬上消費在零售金融的實際業務場景產生的真實需求，而研發的相關應用。在被企業認可后，產生了大模型真正的應用價值。依此來說，天鏡植根于場景，落地于場景，更像是金融行業的場景大模型。
　　這一點正是業內熱議探索的方向，通用大模型如何在金融領域落地和應用持續深入？
　　通用大模型和垂直大模型PK，多家消金機構探索“馬上經驗”
　　大模型在經歷了大半年的探索，學界、產業界的專家形成了共識，大模型會帶來顛覆性的變化，對整個金融體系的影響將是長期的。
　　但對專業能力和邏輯嚴謹、精準性要求嚴格的金融行業，業內在討論擁抱大模型的同時幾乎都提到了落地金融行業面對的諸多挑戰。
　　當前大模型都是百萬、千萬、上億的訓練參數，難免會有一些雜質數據摻進去。陸全表示，數據本身質量參差不齊存在一定風險，大模型受限于這些數據，會因不能分辨真假，無法確定自身生產的內容，會帶來事實性偏差“幻覺”。此外，金融大模型還無法解決一些關鍵數據的反向數據泄露防護問題，無法做到真正的開源，行業數據沒有形成真正意義上的競合，這也是一大挑戰。
　　當前的大模型很難做到每一份決策都穩定、精確，再加上行業合規方面的挑戰，導致大模型的應用在金融行業知易行難。
　　目前，只有工商銀行基于昇騰AI的金融行業通用模型、馬上消費的“天鏡”等寥寥幾家機構涉獵，更多的金融機構則處于謹慎觀望狀態。
　　業內人士表示，從行業應用路徑來看，科技巨頭提供通用大模型，或者技術能力強的金融科技公司提供金融行業大模型，具體的金融機構基于這個行業底層模型，用自己的業務數據去做私域訓練，然后做私有化的部署和應用。
　　但業界傾向認同：通用的大模型往往只能解決80%的問題，而在面向金融行業細分領域時，還需要結合信貸傳統模型在深度學習領域的積累。
　　通用大模型在金融行業寬廣有余，縱深不足。對此，陸全表示，相比通用類金融大模型，天鏡更具專業和場景優勢，通用大模型想進一步滲透到風控等金融核心業務，還需要在垂直領域精調。
　　“天鏡的價值并不在于可以直接把模型照搬給其他金融機構，而是因馬上消費提供出一套基于機構自身業務研發大模型的經驗和落地的內生解決方案，可以幫助其他機構落地大模型并產生價值”。陸全還透露道，在天鏡大模型發布后，已有多家消費金融公司了解和學習天鏡的研發過程和相關落地應用產品，如智能客服助手、數據分析助手等。
　　天鏡大模型四大核心領域，9月底上線智能客服助手
　　正如百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏近期所言，“卷大模型沒有意義，卷應用機會更大”。大模型最終要落地場景。
　　大模型和場景融合是一個不斷演進、探索的過程。螞蟻集團副總裁徐鵬認為，大模型的應用生態還不夠繁榮，應用場景也還沒有那么豐富。
　　目前天鏡大模型在匯集智慧、喚醒知識、眾創價值、數字分身四大核心領域已經成功落地相應的場景產品，包括在營銷獲客、風險審批，客戶運營、客戶服務、安全合規、資產管理這六個零售金融最典型的場景，以模型和數據驅動業務，解決行業痛點問題。
　　匯集智慧，主要應用在人工客服場景。通過大模型提煉萃取一線優秀人工坐席客服經驗，匯聚成群體智慧，從而擁有一對多服務客戶的能力，也可作為人工坐席的輔助角色。據了解，經過近3個月的運行，其意圖理解準確率達91%，高于傳統AI的68%；客戶參與率61%，高于傳統模型的43%，也高于人工坐席平均28%的水平。
　　喚醒知識，主要為解決提取、利用非結構化文檔中的數據資料的痛點。例如，將企業招股書、財報、經濟預測數據等文件上傳后，天鏡大模型可深入解析金融領域專業術語，同時查詢定位多個不同文檔，洞悉金融圖表隱含的信息并進行歸納和總結。
　　眾創價值，是為了降低使用數據的門檻。天鏡大模型SQL生成平臺不再需要代碼等專業指令，使用者可直接向AI說“大白話”，天鏡即可自動理解需求、展開檢索、生成答復，按照人的意思去完成數據挖掘的任務。
　　數字分身，旨在打造“數字外表+智慧大腦+情感內心”三合一的數字人，擅理解、有溫度、懂心理的智能秘書，或不休不眠的智能“打工人”。通過上傳資料并定制一些參數，只需5分鐘的數據訓練，員工即可擁有自己的數字分身，代替員工完成大量工作。
　　陸全強調，天鏡大模型從一開始研發，就專注于真正幫金融企業去落地，去產生實際價值。
　　陸全還透露道，9月底還將正式上線基于天鏡大模型的人工客服智能助手，實時響應用戶的問題和需求，優化客戶體驗。
　　作為首家自研大模型的消費金融機構，馬上消費讓大模型從理想照進現實，是大模型技術向金融領域深入滲透的標志性事件，代表了持牌金融機構在科技創新方面的新高度。