7月2日消息，近年來，以大模型為代表的AI技術(shù)進入發(fā)展快車道，成為當(dāng)下最受大眾矚目的熱點話題。伴隨大模型技術(shù)的飛速發(fā)展，全球人工智能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用迭代速度都得到了極大提升，大模型技術(shù)也被認為是通用人工智能技術(shù)的核心引擎。
工信部發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，截至2023年6月，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)達到5000億，人工智能企業(yè)數(shù)量超過4400家。
瀾舟科技合伙人、聯(lián)席CEO李京梅表示，“近年來人工智能逐步演進，從只能做單個任務(wù)的專用模型的AI 1.0時代，到一個通用模型做廣泛任務(wù)的AI 2.0時代，最終走向通用人工智能（AGI）。人工智能也從感知智能走向認知智能，再到生成智能及決策智能?！?/p>
她指出，隨著AI能力越來越強，其開發(fā)和使用越來越簡單，結(jié)果也越來越可控。同時，AI產(chǎn)業(yè)具備廣闊潛力，大模型的產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用才剛剛開始，隨著各個領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)升級對人工智能的需求不斷增強，未來的滲透率還將進一步增加。
在大模型的實踐應(yīng)用中，金融行業(yè)由于具備數(shù)字化程度高、商業(yè)化應(yīng)用場景潛在價值高等優(yōu)勢，成為了AI大模型落地應(yīng)用的最佳場景之一。
在微眾媒體學(xué)院活動中，微眾銀行首席人工智能官楊強表示，大模型的應(yīng)用落地涉及數(shù)據(jù)管理、算法優(yōu)化、系統(tǒng)設(shè)計和成本控制等多方面的綜合挑戰(zhàn)，需要持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和策略調(diào)整，以推動AI技術(shù)更加成熟、高效地服務(wù)于社會各個領(lǐng)域。
他進一步指出，“AI Agent（人工智能業(yè)務(wù)助理）是大模型面向應(yīng)用端發(fā)展的下一階段，其基于大模型的通用能力，并結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域知識適應(yīng)不同場景需求?！?/p>
據(jù)介紹，在業(yè)務(wù)實踐中，微眾銀行自研的生成式AI技術(shù)能夠有效解決大模型幻覺（大模型在生成內(nèi)容時產(chǎn)生錯誤或誤導(dǎo)性結(jié)果）等技術(shù)難點，滿足監(jiān)管合規(guī)要求，已深度應(yīng)用于客服、營銷、質(zhì)檢、反欺詐、科技金融等核心業(yè)務(wù)場景，覆蓋金融服務(wù)“前-中-后臺”各個環(huán)節(jié)，提升金融服務(wù)的質(zhì)效。
具體而言，在客戶服務(wù)環(huán)節(jié)，微眾銀行通過客服Agent輔助坐席，不斷提升24小時線上客服的分析和理解能力，讓多輪對話更流暢自然；在營銷環(huán)節(jié)，通過生成式大模型快速生成“千人千面”的海量營銷素材，并通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)更精準(zhǔn)地找到需要金融服務(wù)的個人和小微企業(yè)群體；在風(fēng)控環(huán)節(jié)，微眾銀行將人臉識別、聲紋識別等AI技術(shù)應(yīng)用在開戶、授信、放款等金融服務(wù)多個環(huán)節(jié)，有效甄別欺詐行為，提升銀行風(fēng)控能力；在知識產(chǎn)權(quán)保護與創(chuàng)新方面，基于生成式AI與專利大模型打造的專利系統(tǒng)，幫助降低專利撰寫難度，提高專利申請效率。
談及聯(lián)邦大模型與前沿探索時，微眾銀行人工智能首席科學(xué)家范力欣提出，聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種先進的分布式機器學(xué)習(xí)范式，允許參與方在不直接共享原始數(shù)據(jù)的情況下協(xié)作訓(xùn)練模型，為解決大模型應(yīng)用落地的技術(shù)難題提供了創(chuàng)新路徑。聯(lián)邦大模型技術(shù)路線通過其獨特的設(shè)計，不僅解決了數(shù)據(jù)時效性、模型幻覺、專業(yè)知識融合及算力資源消耗等挑戰(zhàn)，而且在保護數(shù)據(jù)隱私和促進AI技術(shù)公平性方面邁出了重要一步，為大模型在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用開辟了新的可能。
據(jù)了解，目前，微眾銀行已經(jīng)在聯(lián)邦大模型領(lǐng)域進行了諸多研究與探索，將最新研究成果陸續(xù)開源發(fā)布于聯(lián)邦大模型開源框架FATE-LLM。
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