从能用到好用 大模型落地之战开始打响

如果说过去两三年间，大模型是在造锤子的阶段，当时间进入到2024年，考验的则是钉钉子的能力。市场上，大概有200把这样的锤子在疯狂找钉子。但从实际应用来看，大模型作为一名诗人写写诗还算合格，但要是干一些工程师的工作还差点意思。

大模型想要深入到产业，从能用到好用还要克服哪些挑战？我们不妨以金融产业为切入点，来一探究竟。

知识密集、场景丰富、数字化程度高，这些良好的条件让金融成为了大模型产业化应用的绝佳之地，可以看到，包括六大国有银行、大部分股份制银行和城商行都在积极进行探索和布局。

作为一站式服务的AI科技领航者，百融云创也围绕大模型打造一系列产品。过去一年间，有多个场景陆续接入到百融云创大模型中，实现了产业化落地。尤其在金融领域——这个百融云创有着得天独厚的优势领域，大模型这把锤子正被挥得飞起。

我们知道，大模型的核心技术力量侧重内容生成，但是对于金融行业来说，在运营、营销、反欺诈等场景中，涉及到数据问题、训练问题、部署问题、规划问题以及场景问题等诸多环节，仅依赖大模型是远远不够的，不存在一个开箱即用的大模型。

事实上，在解决实际问题时，百融云创大模型有着独特的打开方式，可以总结为三句话，多重AI技术互补，大模型与小模型搭配，专业知识和语料为支撑。

这套打法说起来容易，但做起来一点儿也不简单，这需要对产业有极深的理解和实践，对技术有极高的储备。

以服务某金融机构的精细化运营场景为例，精细化运营的关键是要有的放矢，即对客户实现精准的分层分群，在各个细分维度上筛选塔尖客户，以最小资源投入获取最大的收益。

百融云创的智能运营解决方案包含三类AI算法，第一类是决策类算法，主要用来分析客户特征、预测客户需求；第二类是内容生成算法（AIGC），用来生产内容；第三类是实时智能交互算法（包括NLP、语音合成算法、“数智人”生成算法），以实时自动生成文字回复、对话等。

在三类AI算法的互补下，依托大模型技术能够从数千万的存量客群中抽取和总结关键信息，从而解决此前银行大量灰度人群区分度不够的问题。然后，搭配决策式AI技术构建的专属小模型，用以针对不同客群的不同偏好，设计“产品+服务”组合的营销策略和渠道策略。

与此同时，语料和知识是技术之外必不可少的重要元素。金融业务专业性很强，语料需要很深入和频繁的互动，才能得到很好的沉淀。而且很多业务知识存在于海量的信息中和业务人员的头脑中，如何将这些知识挖掘和提取出来非常重要。

百融云创深耕行业多年，可以说是在解决各类产业问题中成长起来的，储备了丰厚的语料和知识。这些语料和知识让大模型在营销内容生成、与客户的实时交互方面，发挥了奇效，有些方面甚至能反哺业务经理，大大提高了运营的效率和质量。

仅仅经过三个月的时间，百融云创便帮助银行存量运营的穿透率提升了250%，存量客户有效贷款申请率大幅提升至70%。在多重AI、语料和知识等“软硬”结合下，大模型不仅能够实现分层、定制化、人机耦合及系统自我优化等增效目标，同时通过底层调优策略可以集成到其他软交换系统中，从而提供多元场景的运营赋能。更值得一提是，大模型的稳定性、精准性和合规性也实现了完美的统一。