中國銀保傳媒騰訊研究院-2023金融業(yè)大模型應(yīng)用報告：破除虛妄務(wù)實求效

?2022KPMGHuazhen?2022KPMGHuazhenLLP,aPeople'sRepublicofChinapartnership,KPMGAdvisory(China)Limited,alimitedli(SAR)partnership,andKPMG,aHongKong(SAR)partnership,arememberfirmsoftheKPMGglobalorganisationofindependentmemberfirmsaffiliatedwithKPMGInternationalLimited,aprivateEnglishcompanylimitedbyguaran破除虛妄務(wù)實求效中國銀保傳媒股份有限公司&騰訊研究院2023年11月騰訊研究院騰訊研究院院長騰訊云騰訊云副總裁柳曉光3行業(yè)亟待破局?人工智能生成內(nèi)容技術(shù)蓬勃發(fā)展，行業(yè)大模型與通用大模型競相培育，伴隨著生成內(nèi)容的可控性增強，垂直場景的試點與探?技術(shù)培育行業(yè)亟待破局?人工智能生成內(nèi)容技術(shù)蓬勃發(fā)展，行業(yè)大模型與通用大模型競相培育，伴隨著生成內(nèi)容的可控性增強，垂直場景的試點與探?技術(shù)培育演進(jìn)模式與明晰的場景?金融行業(yè)是大模型場景探索、應(yīng)用落地的肥沃土壤，具備信息、數(shù)據(jù)、知識、人才密集型的特性，頂層政策與區(qū)域性規(guī)劃持續(xù)推進(jìn)前沿技術(shù)在行業(yè)基礎(chǔ)價值趨勢?大模型是未來金融的商業(yè)變革核心驅(qū)動之一，重點歸集于三大方向：金融機構(gòu)在服務(wù)客戶方面的降本增效、場景變革和產(chǎn)品升級；用戶獲取大模型發(fā)展現(xiàn)狀大模型發(fā)展現(xiàn)狀本報告將結(jié)合騰訊研究院、銀保傳媒與畢馬威在基礎(chǔ)大模型的沉淀與洞察、在銀行、券商、資管等數(shù)字化轉(zhuǎn)型與落地本報告將結(jié)合騰訊研究院、銀保傳媒與畢馬威在基礎(chǔ)大模型的沉淀與洞察、在銀行、券商、資管等數(shù)字化轉(zhuǎn)型與落地全球大模型發(fā)展趨勢研判——破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景落地邊界——務(wù)實求效：大模型在金融業(yè)的價值與應(yīng)用——總結(jié)與展望——05頁10頁19頁29頁01全球大模型發(fā)展01全球大模型發(fā)展56“百行千?！啊鞍傩星！暗谒牟ǖ谒牟ˋI浪潮核心驅(qū)動近年來，通過在大規(guī)模語料庫上對Transformer模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，研究者們提出了在自然語言處理（NLP）任務(wù)中表現(xiàn)突出的預(yù)訓(xùn)練語言模型（PLM參數(shù)規(guī)模擴大語料庫預(yù)訓(xùn)練Google：GPT-1OpenAI：ChatGPTOpenAI：GPT-4OpenAI所發(fā)布的ChatGPT和GPT-4是大模型發(fā)展OpenAI：GPT-2OpenAI：WebGPTMeta：OPT-IMLMeta：LLaMA的兩大重要里程碑：ChatGPT通過將人類生成的對OpenAI：GPT-3Google：GLaMGoogle：GLaMGoogle：Bard…范式變革范式變革…單一領(lǐng)域數(shù)據(jù)集；諸多數(shù)據(jù)集合諸多模型各成孤島缺乏縱效；勞動密集型的數(shù)據(jù)標(biāo)注基礎(chǔ)模型超級海量數(shù)據(jù)，無需人工標(biāo)注；具有跨領(lǐng)域多模態(tài)模型可以同時處理包括聲音、文本、圖像大模型和預(yù)訓(xùn)練讓人工智能完成躍遷，誘發(fā)式對輸入數(shù)據(jù)和合成結(jié)果進(jìn)行審核，并在合理、顯著的位2.《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》標(biāo)志分級監(jiān)管的基調(diào)，涵蓋從模型訓(xùn)練、應(yīng)用運行到模型優(yōu)化式對輸入數(shù)據(jù)和合成結(jié)果進(jìn)行審核，并在合理、顯著的位2.《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》標(biāo)志分級監(jiān)管的基調(diào)，涵蓋從模型訓(xùn)練、應(yīng)用運行到模型優(yōu)化??《數(shù)據(jù)保護(hù)法》（2021年6月加強對消費者數(shù)據(jù)的保護(hù)，并對處理消費者數(shù)據(jù)的實體提出新的要求。處理消費者數(shù)據(jù)的實體將被要求制?《金融數(shù)據(jù)透明度法案》（2022年12月）：要求聯(lián)邦金融監(jiān)管機構(gòu)在格式、可搜索性和透明度方面采用特定的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以進(jìn)一步推動監(jiān)?《數(shù)據(jù)治理法案》（2022年5月提出促進(jìn)數(shù)據(jù)?《中國銀保監(jiān)會銀行業(yè)金融機構(gòu)監(jiān)管數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范》（2022年1月通過對報送數(shù)據(jù)的規(guī)范和要求，指導(dǎo)金融機構(gòu)數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，幫為什么是大模型？-第四波浪潮的顛覆式創(chuàng)新大模型的涌現(xiàn)能力大模型的涌現(xiàn)能力，即當(dāng)規(guī)模達(dá)到一定水平時，性能顯大模型的涌現(xiàn)能力，即當(dāng)規(guī)模達(dá)到一定水平時，性能顯著提高，超出隨機水平，定義為“在小型模型中不存在但在大型模型中產(chǎn)生的能力”上下文學(xué)習(xí)指令遵循逐步推理假設(shè)已經(jīng)為語言模型提供了一個自然語言指令和/或幾個任務(wù)演示，它可以通過完成輸入文本的單詞序列的方式來為測試實而無需額外的訓(xùn)練或梯度更新；通過使用自然語言描述的混合多任務(wù)數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，能夠在沒有使用顯式示例的情況下遵循新的任務(wù)化能力；對于小型語言模型而言，通常很難解決涉及多個推理步驟的復(fù)雜任務(wù)。通過使用思維鏈提示策略，大模型可以利用包含中間推理步驟的提示機制來解決這類任務(wù)，從人工智能產(chǎn)業(yè)化新范式開發(fā)范式的轉(zhuǎn)變與大模型的能力開發(fā)范式的轉(zhuǎn)變與大模型的能力帶來AI產(chǎn)業(yè)化新范式，解決AI應(yīng)用長尾問題小模型vs大模型比較維度小模型大模型數(shù)據(jù)層面模型層面業(yè)務(wù)支持生成內(nèi)容可控性人機協(xié)作學(xué)探索簡單代碼/生成內(nèi)容可控性人機協(xié)作學(xué)探索簡單代碼/指令序列跨模態(tài)理解商業(yè)流程搜索與知識問答文案類助理>人類思維復(fù)雜學(xué)科研究高級系統(tǒng)高級系統(tǒng)設(shè)計科學(xué)發(fā)現(xiàn)科學(xué)發(fā)現(xiàn)數(shù)字世界新的系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計人機融合人機融合的數(shù)字世界和生態(tài)知識推理知識推理符號梳理與外部環(huán)境互動高質(zhì)量完整代碼完整故事完整故事線與文圖復(fù)雜邏輯系統(tǒng)AIAI效率工具及行業(yè)解決方案智能化數(shù)學(xué)推理代碼補全代碼補全特點場景思維鏈特點場景思維鏈主題內(nèi)容生成開卷問答開卷問答語言建模多輪對話微場景的微場景的商業(yè)寫作相對可控輔助設(shè)計輔助設(shè)計條件文本條件文本生成低可控的文本生成低可控的文生圖設(shè)計靈感設(shè)計靈感輔助非主題無非主題無邏輯文本缺乏控制缺乏控制關(guān)鍵能力涌現(xiàn)可生成的內(nèi)容典型應(yīng)用方向場景實現(xiàn)路徑922破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界2如何判斷所建場景應(yīng)當(dāng)使用哪類大模型？如何判斷所建場景應(yīng)當(dāng)使用哪類大模型？>明晰大模型選用的判定方向>厘清大模型賦能應(yīng)用場景方向大模型在金融業(yè)落地的支撐保障是什么？大模型在金融業(yè)落地的支撐保障是什么？>正確認(rèn)識大模型落地的全要素行業(yè)需求和應(yīng)用場景豐富行業(yè)知識量大，業(yè)務(wù)場景復(fù)雜提升問答準(zhǔn)確率能力，實現(xiàn)端到端解決問題，降低整體成本數(shù)字人播報行業(yè)大模型不斷涌現(xiàn)，應(yīng)用初顯成效行業(yè)數(shù)據(jù)形式多，版權(quán)保護(hù)強提升創(chuàng)作能力和表達(dá)能力，實現(xiàn)即時報道，個性化創(chuàng)意行業(yè)數(shù)據(jù)繁雜，處理分析難度大行業(yè)需求和應(yīng)用場景豐富行業(yè)知識量大，業(yè)務(wù)場景復(fù)雜提升問答準(zhǔn)確率能力，實現(xiàn)端到端解決問題，降低整體成本數(shù)字人播報行業(yè)大模型不斷涌現(xiàn)，應(yīng)用初顯成效行業(yè)數(shù)據(jù)形式多，版權(quán)保護(hù)強提升創(chuàng)作能力和表達(dá)能力，實現(xiàn)即時報道，個性化創(chuàng)意行業(yè)數(shù)據(jù)繁雜，處理分析難度大提升處理效率力，實現(xiàn)金融信息精確分析場景適配成本較低更專業(yè)傳媒文旅金融智能研報智能風(fēng)控智能客服智能導(dǎo)游輔助寫作行業(yè)經(jīng)驗反哺計算感知認(rèn)知基礎(chǔ)大模型行業(yè)大模型提供持續(xù)生命力基礎(chǔ)大模型——通用技術(shù)基座行業(yè)大模型——專用行業(yè)引擎通用性強領(lǐng)域上表現(xiàn)出較好的性能。專業(yè)性欠佳開發(fā)成本高大模型訓(xùn)練及部署需要大量的計算資源、存儲空2破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界體驗性強、操作簡單、可直接完成價值輸出的內(nèi)容創(chuàng)建工具 基礎(chǔ)大模型主要面向泛知識、泛領(lǐng)域的通識場景，追求交互體驗，當(dāng)前以C端的內(nèi)容消費為主，場景特征：多模態(tài)內(nèi)容自動生成核心工具可助力企業(yè)以合理成本訓(xùn)練場景模型，并推演具有高商業(yè)價值場景應(yīng)用的平臺或服務(wù)行業(yè)大模型主要面向垂直特定領(lǐng)域的專業(yè)場景，容錯性相對較低，且追求合理的ROI，以B端的企業(yè)服務(wù)為主場景特征：一定條件下的自動化、智能化服務(wù)核心工具大模型賦能舊場景升級新場景變革2破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界大模型賦能舊場景升級新場景變革豐富內(nèi)涵：豐富企業(yè)傳統(tǒng)場景的業(yè)務(wù)內(nèi)容豐富內(nèi)涵：豐富企業(yè)傳統(tǒng)場景的業(yè)務(wù)內(nèi)容法深入到執(zhí)行環(huán)節(jié)，但大模型的加持使得在具體業(yè)務(wù)執(zhí)能力提升：強化原有AI場景的效能及形式與原有AI算法進(jìn)行融合，在機器學(xué)習(xí)的任務(wù)中引入大模技術(shù)底座：以大模型重構(gòu)企業(yè)級智能架構(gòu)基座技術(shù)底座：以大模型重構(gòu)企業(yè)級智能架構(gòu)基座場景場景場景場景場景場景場景場景以開/閉卷問答能力為核心以文本生成能力為核心以知識推理能力為核心金融行業(yè)的數(shù)字化程度在全行業(yè)中相對領(lǐng)先，擁有高價值的領(lǐng)域數(shù)據(jù)資產(chǎn)，是大模型率先落地的垂直領(lǐng)域之一。大模型將依托其多種能力為2破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界以開/閉卷問答能力為核心以文本生成能力為核心以知識推理能力為核心金融行業(yè)的數(shù)字化程度在全行業(yè)中相對領(lǐng)先，擁有高價值的領(lǐng)域數(shù)據(jù)資產(chǎn)，是大模型率先落地的垂直領(lǐng)域之一。大模型將依托其多種能力為主流方式，以期通過其提供的7×24小時智能自助服務(wù)拓展?fàn)I銷與服務(wù)以數(shù)學(xué)推理能力為核心化數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，在以往“經(jīng)驗規(guī)則+統(tǒng)計/機器學(xué)習(xí)模型”的基礎(chǔ)上以數(shù)學(xué)推理能力為核心避潛在風(fēng)險、提升合同撰寫的均質(zhì)化水平。以開/閉卷問答能力為核心以知識推理能力為核心以代碼合成能力為核心以條件文本生成能力為核心在為金融行業(yè)帶來傳統(tǒng)場景升級的同時，大模型的強大生成能力和多模態(tài)信息處理能力會為包括銀行、保險、資管、投顧等在內(nèi)的金融業(yè)務(wù)帶來“迭以開/閉卷問答能力為核心以知識推理能力為核心以代碼合成能力為核心以條件文本生成能力為核心在為金融行業(yè)帶來傳統(tǒng)場景升級的同時，大模型的強大生成能力和多模態(tài)信息處理能力會為包括銀行、保險、資管、投顧等在內(nèi)的金融業(yè)務(wù)帶來“迭的智能投顧。作實現(xiàn)高效監(jiān)督?；鹑诳萍紙F(tuán)隊組織體系。代碼補全：運用大模型進(jìn)行方法級的代碼生成、代碼搜索與檢驗，快速進(jìn)行框架搭建與BUG定位、可釋放更多科技產(chǎn)能，提升金融系統(tǒng)和模型的開發(fā)效率。效保護(hù)客戶的數(shù)據(jù)隱私。智能培訓(xùn)：針對現(xiàn)存培訓(xùn)素材與員工畫像，基于大模型打造企業(yè)內(nèi)部培理能力仍在發(fā)展場景的大模型“幻覺”理能力仍在發(fā)展場景的大模型“幻覺”美元，如果不使用最先進(jìn)對客業(yè)務(wù)工具“分子”“分子”業(yè)務(wù)價值圖譜描繪與量化評價原則2-能力清晰可承接業(yè)務(wù)視角——將業(yè)務(wù)實際價值效果與科技投入進(jìn)行一致性關(guān)聯(lián)，展現(xiàn)科技投入對業(yè)務(wù)效益提升的支撐度效果科技投入商業(yè)核算與精益運營科技視角——標(biāo)準(zhǔn)化溯源科技投入在業(yè)務(wù)端的資源分布，同步衡量科技服務(wù)本身價值與團(tuán)“分母”原則4–下鉆項目全打通——數(shù)字化投入核算應(yīng)下鉆至作為數(shù)字化建設(shè)的實施單元和數(shù)字化投入直接面向單位的項目層級原則1-業(yè)務(wù)價值可量化——以業(yè)務(wù)實際需求和價值為基礎(chǔ)，結(jié)合行業(yè)先進(jìn)性的技術(shù)發(fā)展方向?qū)I(yè)務(wù)價值進(jìn)行有效衡量原則3–資源投入全覆蓋——數(shù)字化投入核算應(yīng)確保覆蓋所有數(shù)字化相關(guān)的資源投入內(nèi)容，保證投入評價的完整性與全面性——對于不同類型的能力需要明確定義清晰定義，保證各項資源投入均有能力以映射分解企業(yè)架構(gòu)，運用企業(yè)數(shù)字化能力模型，從五大能力域出發(fā)，實現(xiàn)問題歸類和聚焦，明晰大模型在企業(yè)長期落地的支撐保障核分解企業(yè)架構(gòu)，運用企業(yè)數(shù)字化能力模型，從五大能力域出發(fā)，實現(xiàn)問題歸類和聚焦，明晰大模型在企業(yè)長期落地的支撐保障核 數(shù)據(jù)與 數(shù)據(jù)與體系外的工具產(chǎn)“高”“廣”“深”助力生產(chǎn)、經(jīng)營、管理重塑業(yè)務(wù)模式滿足金融業(yè)各類業(yè)務(wù)需求大模型+AI原生應(yīng)用“高”“廣”“深”助力生產(chǎn)、經(jīng)營、管理重塑業(yè)務(wù)模式滿足金融業(yè)各類業(yè)務(wù)需求大模型+AI原生應(yīng)用推動業(yè)務(wù)全鏈條智能總體價值：大模型催生“效率革命”，為“強”特定領(lǐng)域表現(xiàn)及適應(yīng)性監(jiān)管科技智能交易監(jiān)控用戶身份識別智能信息披露監(jiān)管報告生成零售金融渠道運營智能外呼監(jiān)管科技智能交易監(jiān)控用戶身份識別智能信息披露監(jiān)管報告生成零售金融渠道運營智能外呼智能推薦信用管理營銷管理營銷內(nèi)容生成營銷策略設(shè)計產(chǎn)品設(shè)計產(chǎn)品策略設(shè)計需求挖掘智能外呼智能推薦信用管理智能盡調(diào)客群分析新企抓取產(chǎn)品策略設(shè)計產(chǎn)品策略設(shè)計營銷策略設(shè)計營銷內(nèi)容生成公司金融智能投顧智能投教渠道運營渠道運營智能外呼智能推薦資產(chǎn)評估資產(chǎn)配置智能盡調(diào)信用管理產(chǎn)品設(shè)計產(chǎn)品設(shè)計資產(chǎn)管理資產(chǎn)管理智慧投研智慧投研營銷管理需求挖掘需求挖掘基金畫像風(fēng)險管理智能反欺詐風(fēng)險賬戶識別智能反洗錢智能審計風(fēng)險評估前臺通用模塊前臺通用模塊辦公管理文檔/圖片解析搜索與問答輿情管理知識管理音視頻文本圖數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)決策分析 渠道運營智能客服通識工具基于基于Agent的生產(chǎn)力工具開發(fā)與運維開發(fā)與運維智能代碼搜索方法級代碼生成智能代碼補全告警管理運維管理前中臺通用應(yīng)用監(jiān)管科技個性應(yīng)用后臺應(yīng)用需求頻次行業(yè)趨勢需求頻次行業(yè)趨勢大模型在金融業(yè)的應(yīng)用路線圖大模型在金融業(yè)的應(yīng)用路線圖技術(shù)成熟度渠道05金融價值創(chuàng)造模式顛覆創(chuàng)新三維路線確定政務(wù)大模型傳媒大模型貿(mào)易大模型金融大模型行業(yè)大模型模型底座基礎(chǔ)設(shè)施政務(wù)大模型傳媒大模型貿(mào)易大模型金融大模型行業(yè)大模型模型底座基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)場景業(yè)務(wù)場景渠道管理營銷管理產(chǎn)品設(shè)計監(jiān)管科技辦公管理數(shù)據(jù)分析開發(fā)與運維風(fēng)險管理通用模塊大模型即大模型即服務(wù)MaaS企業(yè)專屬大模型細(xì)分領(lǐng)域模型訓(xùn)練平臺應(yīng)用平臺平臺&工具平臺&工具數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺訓(xùn)練平臺機器學(xué)習(xí)框架應(yīng)用調(diào)度平臺行業(yè)大模型開放生態(tài)行業(yè)大模型開放生態(tài)通用大模型通用大模型高性能計算網(wǎng)絡(luò)向量數(shù)據(jù)庫高性能計算集群高性能計算網(wǎng)絡(luò)向量數(shù)據(jù)庫辦公管理場景價值單據(jù)處理能效提升減少單據(jù)處理中的低價值高耗時手工作業(yè)，節(jié)省運營人力成本，可實現(xiàn)多元業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理的標(biāo)準(zhǔn)化、線上化、自動化。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用率提升可對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化分揀、提取并轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對各種格式數(shù)據(jù)的高精度識別，識別準(zhǔn)確率95%特點1：基于原生大模型，不經(jīng)過訓(xùn)練，直接支持常規(guī)下游任務(wù)，零樣本學(xué)習(xí)泛化召回特點2：通過prompt設(shè)計，不經(jīng)過訓(xùn)練，支持復(fù)雜下游任務(wù)，小樣本學(xué)習(xí)泛化召特點3：通過多模態(tài)技術(shù)，小樣本精調(diào)解決傳統(tǒng)OCR難題，比傳統(tǒng)模型召回率提高3%-20%基于騰訊云TI-OCR的單據(jù)處理場景固定版式結(jié)構(gòu)化實現(xiàn)對如身份證、火車票、機動車登記證等所有字段位置固定的單一版式類型的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行提取。騰訊云辦公管理場景價值單據(jù)處理能效提升減少單據(jù)處理中的低價值高耗時手工作業(yè)，節(jié)省運營人力成本，可實現(xiàn)多元業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理的標(biāo)準(zhǔn)化、線上化、自動化。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用率提升可對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化分揀、提取并轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對各種格式數(shù)據(jù)的高精度識別，識別準(zhǔn)確率95%特點1：基于原生大模型，不經(jīng)過訓(xùn)練，直接支持常規(guī)下游任務(wù)，零樣本學(xué)習(xí)泛化召回特點2：通過prompt設(shè)計，不經(jīng)過訓(xùn)練，支持復(fù)雜下游任務(wù)，小樣本學(xué)習(xí)泛化召特點3：通過多模態(tài)技術(shù)，小樣本精調(diào)解決傳統(tǒng)OCR難題，比傳統(tǒng)模型召回率提高3%-20%基于騰訊云TI-OCR的單據(jù)處理場景固定版式結(jié)構(gòu)化實現(xiàn)對如身份證、火車票、機動車登記證等所有字段位置固定的單一版式類型的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行提取。騰訊云TI-OCR：專注于OCR細(xì)分場景建模的訓(xùn)練平臺（Master-Worker的分布式架構(gòu)）智能結(jié)構(gòu)化檢測/識別智能分揀片中物體所在的框位置及其所屬類別。從單一版式或混合版式的圖片中提取出Key字段、Value字段，以及Key-支持四種識別模式識別難點，且不具備閱讀理解和推理能力、模型指標(biāo)場景價值用戶交互體驗提升業(yè)態(tài)精益化運營私有化部署 場景價值用戶交互體驗提升業(yè)態(tài)精益化運營私有化部署 技術(shù)底座將原智能客服業(yè)務(wù)切分為智能坐席、智能人機協(xié)作、知識庫管理等單元，將服務(wù)場景切分為問答、助手、外呼，實現(xiàn)騰訊云TI平臺結(jié)合自身場景數(shù)據(jù)精調(diào)騰訊云基于騰訊云金融大模型的智能客服場景基于騰訊云金融大模型的智能客服場景開發(fā)出智能語音導(dǎo)航和智能問答功能作為智能客服的核心，實現(xiàn)服務(wù)的錄音進(jìn)行轉(zhuǎn)寫，形成可靠數(shù)據(jù)源以進(jìn)行專題分析。另一方面，將銷、催收等過去由人工開展的業(yè)務(wù)，交由機器人辦理，并實時對數(shù)據(jù)進(jìn) 金融行業(yè)大模型基于輿情大模型的投資研究場景場景價值投研能力均質(zhì)化水平提升通過大模型替代傳統(tǒng)投研工作中容易產(chǎn)生疏漏的環(huán)節(jié)，讓更多維度的金融信息得以利用，同時自動生成報告輔以人工為向價值鏈后端延申夯實基礎(chǔ)投研環(huán)節(jié)處于金融業(yè)價值鏈的前端，與后續(xù)風(fēng)控管理、投后管理等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的耦合度較高，大模型投研能力的建設(shè)有個性化結(jié)構(gòu)化半結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)登陸代理池金融業(yè)輿情大模型基于輿情大模型的投資研究場景場景價值投研能力均質(zhì)化水平提升通過大模型替代傳統(tǒng)投研工作中容易產(chǎn)生疏漏的環(huán)節(jié)，讓更多維度的金融信息得以利用，同時自動生成報告輔以人工為向價值鏈后端延申夯實基礎(chǔ)投研環(huán)節(jié)處于金融業(yè)價值鏈的前端，與后續(xù)風(fēng)控管理、投后管理等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的耦合度較高，大模型投研能力的建設(shè)有個性化結(jié)構(gòu)化半結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)登陸代理池金融業(yè)輿情大模型風(fēng)險管理基于騰訊云金融風(fēng)控大模型的定制化動態(tài)風(fēng)險治理體系場景價值風(fēng)控能力全方位升級在保證風(fēng)險識別準(zhǔn)確率的前提下加快風(fēng)險判斷速度，實現(xiàn)動態(tài)風(fēng)險治理，變革組織運營管理模式風(fēng)險管理基于騰訊云金融風(fēng)控大模型的定制化動態(tài)風(fēng)險治理體系場景價值風(fēng)控能力全方位升級在保證風(fēng)險識別準(zhǔn)確率的前提下加快風(fēng)險判斷速度，實現(xiàn)動態(tài)風(fēng)險治理，變革組織運營管理模式，全面提升金融企業(yè)解決定制化建模的小樣本難題依靠大模型自身的“知識積累”，可學(xué)習(xí)海量多模態(tài)的風(fēng)控數(shù)據(jù)，高效解決小樣本乃至零樣本訓(xùn)練難題，進(jìn)一步提升模型區(qū)分度，有效面對多風(fēng)險類別跨風(fēng)跨場景泛化跨場景泛化 騰訊云金融風(fēng)控大模型專家級建模流程全自動知識沉淀API服務(wù)AI算法場景價值開發(fā)全流程升級加速BUG診斷、測試等流程，并通過輔助補全等能力釋放系統(tǒng)及應(yīng)用開發(fā)過程場景價值開發(fā)全流程升級加速BUG診斷、測試等流程，并通過輔助補全等能力釋放系統(tǒng)及應(yīng)用開發(fā)過程中的機械性工作，讓整個開發(fā)過程將更開發(fā)門檻降低通過對話學(xué)習(xí)、快速理解、規(guī)范編寫等能力降低開發(fā)門檻，并在一定程度上用自然語言代替編程語言，讓一線業(yè)務(wù)人基于騰訊云的AI代碼助手基于騰訊云的AI代碼助手支撐四大核心能力模型