金融大模型，他们先用为敬！

「大模型落地赛」火热进行中。

数字化水平高、在人工智能应用上走在前列的金融业，自然不遑多让。

今天，我们在腾讯金融云新智能技术峰会，带来了全面的解决方案。

//  全套工具，云上配齐

大模型，大在数据、大在算法、也大在算力。云服务是打造和调用大模型能力的「快捷方式」。

👇这套解决方案，针对金融行业的大模型全栈需求打造：

- 算力层：借助云上高性能异构算力，最快4天训练万亿参数大模型；

- 平台层：从数据预处理、模型训练到模型部署，一站完成训练推理加速；

- 大模型层：支持调用腾讯混元大模型、20+开源大模型及金融等行业大模型；

- 应用层：智能化能力匹配金融机构业务场景，提升客户业务效率。

此外，通过模型私有化部署、权限管控和数据加密能力，及数据隐私、内容安全解决方案，确保金融机构云上全过程安全合规。

//  瞄准场景，量体裁衣

大模型并不是越大越好。金融大模型要立足场景和高质量数据，追求效率和成本的最优解。

我们拆解不同场景所需的能力，用更恰当的模型解决对应问题，助力智能化在这些金融场景加速落地：

- 智能客服：结合大模型对话问答和数智人能力，让客服回答更精准、更有人情味，实现复杂问题解决率超过90%，对话构建成本降低65%。

- 单据识别：通过多模态文档识别，只需零样本和小样本学习，就能适配各种票据，快速“上岗”。

助力某股份制银行，将处理交易单据的时效从5分钟降到5秒钟，识别准确率提升至95%以上。

- 舆情分析：结合大模型的信息提取、问答对话和推理能力，通过自然语言获取资讯，高效提取要点，自动撰写内容。

某交易所联合腾讯云，构建服务证券行业的智能舆情平台，探索舆情检索、摘要和内容生成等业务场景。目前，该平台已在业务系统中投入使用，提供舆情监测服务，助力行业监管。

- 投顾辅助：结合大模型的意图识别、文本摘要和文本生成等能力，总结金融信息，根据用户意图提供针对性的资讯和服务。

助力金腾科技，采用公私域结合的模式，在公有云环境实现热点分析、行情总结、股市收评等场景应用；在私有云环境下，构建企业专属大模型，帮助金融机构实现产品信息查询、业务指引、投资建议、投后管理等业务场景。

- 安全风控：用垂直场景的小量样本，就能快速构建定制化风控模型，建模周期缩短80%。

携手融360，在优化风险管理、提高信用卡/贷款推荐效率、革新保险体验、助力监管科技等方面，将AI技术应用于实际场景。

- 代码助手：减轻人工撰写代码的负荷，并提升代码质量。根据试用开发者访谈评估，每日代码生成量中有近1/3由AI生成并确认无修改，研发效率提升20%以上。

//  行业共建，加速落地

加速更多实践，需要集结行业力量一起联创共创。

今天的人不少

刚刚，我们谈成三件大事👇

- 与中国银联共创，加速大模型的MaaS建设；

- 与某头部保险公司共创，加速大模型的保险场景应用；

- 启动新智能生态拓展计划，首批覆盖11家行业生态伙伴。

面对大模型的星辰大海，我们会和伙伴们继续携手，助力每个金融机构快速拥有智能化能力。