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度小滿CEO朱光:推理大模型在金融領域的應用將從外圍場景深入到核心業務

2024-10-30
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北京2024年10月30日 /美通社/ — 10月28日,2024年香港金融科技周在香港亞洲國際博覽館開幕。本次的香港金融科技周由香港財庫局與投資推廣署主辦,並由香港金管局、香港證監會和香港保監局合辦,吸引了來自100多個經濟體的3萬多名參會者。

度小滿CEO朱光在金融科技周主論壇上發言

「大模型在金融行業的應用」是本屆科技周最受關注的話題。度小滿CEO朱光在科技周主論壇上表示,「以o1推理大模型為代表的新一波生成式AI技術在金融領域的應用,將從外圍場景深入到核心業務,直接影響金融行業的核心決策質量,在為客戶的產品和服務體驗上帶來巨大突破的同時,將會重塑金融科技行業。」

朱光認為,生成式AI技術要對一個行業帶來巨大變革有兩個前提,「一是必須讓核心的客戶體驗發生巨大改變;二是必須對業務的核心決策產生影響。比如信貸業務,只有當大模型能夠對於客戶的金融服務體驗帶來影響、對風險決策、經營決策這樣的核心業務決策產生重大影響的時候,才真正釋放出大模型的潛力。」

GPT-o1發佈之前,大模型在金融領域的應用主要是智能客服、文檔助手、內部辦公提效等場景。朱光認為,這些應用可以替代一部分的人力,提升服務效率,降低金融機構的服務成本,但創造的核心價值並不顯著。

今年9月份,OpenAI發佈了GPT-o1大模型,「思考能力」顯著提升,能夠進行複雜邏輯推理和問題拆解。在本次大會上,朱光也分享了度小滿用推理大模型在風控場景上做的一些創新性探索。在信貸領域,推理大模型可以通過分析客戶的徵信報告、銀行流水,推理出來客戶的還款能力,最後給出是否審核通過的風控決策建議。

度小滿CEO朱光接受訪談
度小滿CEO朱光接受訪談

「大模型已經可以像專業審核員一樣讀徵信報告、看賬單流水,甚至能解讀網絡大數據,思考和捕捉數據之間的關聯,並生成風險判斷的依據和結論,」朱光表示,「關於推理大模型的風控決策質量,我們還在做更多的測試去驗證,但關鍵是它已經掌握了風控知識並具備推理能力,讓我們看到了大模型在風控決策應用上的巨大潛力。另外,在量化投資領域,通過大模型可以挖掘高價值的因子,並優化投資算法。在保險領域,可以根據客戶的情況,進行個性化的產品設計和是否承保的決策。大模型在金融領域具有廣泛的應用前景,金融行業應該為迎接這波技術浪潮做好充分準備。」

這種具備較強推理能力的「慢思考」大模型,國內一些知名廠商也都在佈局和研發。相信不久的未來,這項技術將獲得突破和廣泛應用,為包括金融在內的很多行業帶來巨大影響。

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度小滿CEO朱光在金融科技周主論壇上發言

「大模型在金融行業的應用」是本屆科技周最受關注的話題。度小滿CEO朱光在科技周主論壇上表示,「以o1推理大模型為代表的新一波生成式AI技術在金融領域的應用,將從外圍場景深入到核心業務,直接影響金融行業的核心決策質量,在為客戶的產品和服務體驗上帶來巨大突破的同時,將會重塑金融科技行業。」

朱光認為,生成式AI技術要對一個行業帶來巨大變革有兩個前提,「一是必須讓核心的客戶體驗發生巨大改變;二是必須對業務的核心決策產生影響。比如信貸業務,只有當大模型能夠對於客戶的金融服務體驗帶來影響、對風險決策、經營決策這樣的核心業務決策產生重大影響的時候,才真正釋放出大模型的潛力。」

GPT-o1發佈之前,大模型在金融領域的應用主要是智能客服、文檔助手、內部辦公提效等場景。朱光認為,這些應用可以替代一部分的人力,提升服務效率,降低金融機構的服務成本,但創造的核心價值並不顯著。

今年9月份,OpenAI發佈了GPT-o1大模型,「思考能力」顯著提升,能夠進行複雜邏輯推理和問題拆解。在本次大會上,朱光也分享了度小滿用推理大模型在風控場景上做的一些創新性探索。在信貸領域,推理大模型可以通過分析客戶的徵信報告、銀行流水,推理出來客戶的還款能力,最後給出是否審核通過的風控決策建議。

度小滿CEO朱光接受訪談
度小滿CEO朱光接受訪談

「大模型已經可以像專業審核員一樣讀徵信報告、看賬單流水,甚至能解讀網絡大數據,思考和捕捉數據之間的關聯,並生成風險判斷的依據和結論,」朱光表示,「關於推理大模型的風控決策質量,我們還在做更多的測試去驗證,但關鍵是它已經掌握了風控知識並具備推理能力,讓我們看到了大模型在風控決策應用上的巨大潛力。另外,在量化投資領域,通過大模型可以挖掘高價值的因子,並優化投資算法。在保險領域,可以根據客戶的情況,進行個性化的產品設計和是否承保的決策。大模型在金融領域具有廣泛的應用前景,金融行業應該為迎接這波技術浪潮做好充分準備。」

這種具備較強推理能力的「慢思考」大模型,國內一些知名廠商也都在佈局和研發。相信不久的未來,這項技術將獲得突破和廣泛應用,為包括金融在內的很多行業帶來巨大影響。

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朱光認為,生成式AI技術要對一個行業帶來巨大變革有兩個前提,「一是必須讓核心的客戶體驗發生巨大改變;二是必須對業務的核心決策產生影響。比如信貸業務,只有當大模型能夠對於客戶的金融服務體驗帶來影響、對風險決策、經營決策這樣的核心業務決策產生重大影響的時候,才真正釋放出大模型的潛力。」

GPT-o1發佈之前,大模型在金融領域的應用主要是智能客服、文檔助手、內部辦公提效等場景。朱光認為,這些應用可以替代一部分的人力,提升服務效率,降低金融機構的服務成本,但創造的核心價值並不顯著。

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