2023金融業(yè)大模型應用報告

破除虛妄務(wù)實求效中國銀保傳媒股份有限公司中國銀保傳媒股份有限公司&騰訊研究院2023年11月HuazhenPeople'sRepublicpartnership,KPMGAdvisory(China)Limited,limitedKPMG,partnership,arefirmsglobalofindependentmemberfirmsaffiliatedKPMGEnglishcompanyAllreserved騰訊研究院院長騰訊研究院院長碼生成等多個場景，助力金融機構(gòu)在服務(wù)和管理方面實我們期待金融行業(yè)加速邁向騰訊云副總裁騰訊云副總裁務(wù)效率，洞悉市場和風險；柳曉光柳曉光3破除虛妄，務(wù)實求效：2023金融業(yè)大模型應用報告行業(yè)亟待破局行業(yè)亟待破局大模型發(fā)展現(xiàn)狀技術(shù)培育?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索不斷加速?大模型發(fā)展現(xiàn)狀技術(shù)培育?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索不斷加速?金融行業(yè)是大模型場景探索、應用落地的肥沃土壤，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；用戶獲取基于大模型的金融場景多在試驗性探索和點狀嘗試，金融產(chǎn)業(yè)鏈尚未形成基于大模型的體系尚未形成標準化的應用演進模式與明晰的場景ROI判斷框架?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05頁05頁10頁02破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景落地邊界——10頁19頁19頁29頁29頁0101全球大模型發(fā)展5第四波第四波AI浪潮核心驅(qū)動近年來，通過在大規(guī)模語料庫上對Transformer模型進行預訓練，研究者們提出了在自然語言處理（NLP）任務(wù)中表現(xiàn)突出的預訓練語言模型（PLM參數(shù)規(guī)模擴大 >參數(shù)規(guī)模擴大 > “百行千模““百行千?！癘penAI所發(fā)布的ChatGPT和GPT-4是大模型發(fā)展的兩大重要里程碑：ChatGPT通過將人類生成的對話引入訓練數(shù)據(jù)，使AI具備了與人類同頻順暢交流OpenOpenAI：GPT-2OpenAI：GPT-3OpenAI：OpenAI：WebGPT 2021騰訊：混元……清華大學：GLM騰訊：混元………百度：文心一言……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)標注基礎(chǔ)模型超級海量數(shù)據(jù)，無需人工標注；具有跨領(lǐng)域多模態(tài)模型可以同時處理包括聲音、文本、圖像大模型和預訓練讓人工智能完成躍遷，誘發(fā)6的監(jiān)管范圍，要求生成式AI服務(wù)提供者應當采取技術(shù)或者式對輸入數(shù)據(jù)和合成結(jié)果進行審核，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》標志治理監(jiān)管進入體系化階段，《辦法》明確了對生成式AI實分級監(jiān)管的基調(diào)，涵蓋從模型訓練、應用運行到模型優(yōu)化命周期，并規(guī)定了服務(wù)開發(fā)者、提供者的算法備案義務(wù)，未來，算法安全監(jiān)測、數(shù)據(jù)安全管理、個人數(shù)據(jù)保護將成為?《數(shù)據(jù)保護法》（2021年6月?《數(shù)據(jù)保護法》（2021年6月加強對消費者數(shù)據(jù)的保護，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)標準，以進一步推動監(jiān)）：?《數(shù)據(jù)治理法案》（2022年5月提出促進數(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)標準化規(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，即當規(guī)模達到一定水平時，性能顯大模型的涌現(xiàn)能力，即當規(guī)模達到一定水平時，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”上下文學習假設(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例生成預期的輸出，而無需額外的訓練或梯度更新；指令遵循通過使用自然語言描述的混合多任務(wù)數(shù)據(jù)集進行微調(diào)，能夠在沒有使用顯式示例的情況下遵循新的任務(wù)指令，具有更好的泛化能力；逐步推理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9生成內(nèi)容可控性數(shù)字世界人機協(xié)作學探索新的系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計人機融合的數(shù)字世界和生態(tài)人類思維復雜學科研究高級系統(tǒng)設(shè)計科學發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量完整代碼復雜邏輯生成內(nèi)容可控性數(shù)字世界人機協(xié)作學探索新的系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計人機融合的數(shù)字世界和生態(tài)人類思維復雜學科研究高級系統(tǒng)設(shè)計科學發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量完整代碼復雜邏輯系統(tǒng)完整故事線與文圖智能化與外部環(huán)境互動知識推理AI效率工具及行業(yè)解決方案跨模態(tài)理解商業(yè)流程代碼補全微場景的商業(yè)寫作搜索與知識問答文案類助理相對可控多輪對話輔助設(shè)計語言建模開卷問答設(shè)計靈感輔助低可控的文生圖條件文本生成低可控的文本生成非主題無邏輯文本缺乏控制>符號梳理數(shù)學推理簡單代碼/指令序列特點場景思維鏈主題內(nèi)容生成◆◆關(guān)鍵能力涌現(xiàn)可生成的內(nèi)容典型應用方向場景實現(xiàn)路徑2破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界明晰大模型選用的判定方向厘清大模型賦能應用場景方向3正確認識大模型落地的全要素2破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界行業(yè)大模型——專用行業(yè)引擎基礎(chǔ)大模型——通用技術(shù)基座行業(yè)大模型——專用行業(yè)引擎基礎(chǔ)大模型——通用技術(shù)基座行業(yè)需求和應用場景豐富行業(yè)需求和應用場景豐富行業(yè)知識量大，業(yè)務(wù)場景復雜提升問答準確率能力，實現(xiàn)端到端解決問題，降低整體成本和表達能力，實現(xiàn)即時報道，個性化創(chuàng)意力，實現(xiàn)金融信息精確分析行業(yè)數(shù)據(jù)形式多，版權(quán)保護強行業(yè)數(shù)據(jù)繁雜，處理分析難度大提升處理效率提升創(chuàng)作能力傳媒金融文旅感知感知行業(yè)經(jīng)驗反哺計算行業(yè)經(jīng)驗反哺計算更專業(yè)更專業(yè)認知基礎(chǔ)大模型認知基礎(chǔ)大模型行業(yè)大模型行業(yè)大模型場景適配場景適配◆◆通用性強成本較低提供持續(xù)生命力專業(yè)性欠佳通用性強成本較低提供持續(xù)生命力專業(yè)性欠佳開發(fā)成本高智能風控智能研報智能客服智能導游輔助寫作數(shù)字人播報行業(yè)大模型不斷涌現(xiàn)，應用初顯成效2破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界風控、內(nèi)容創(chuàng)作、資管、培訓、客戶服務(wù)、電商、廣告、社交媒體、搜索引擎等在內(nèi)的眾多場景。這些領(lǐng)域的每一個應用程序都將被重新設(shè)計和改寫，形基礎(chǔ)大模型主要基礎(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，當前以C端的內(nèi)容消費為主，核心工具體驗性強、操作簡單、核心工具場景特征：多模態(tài)內(nèi)容自動生成場景特征：多模態(tài)內(nèi)容自動生成可助力企業(yè)以合理成本訓練場景模型，并推演具有高商業(yè)價值場景應用的平臺或服務(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2破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界豐富內(nèi)涵：豐富企業(yè)傳統(tǒng)場景的業(yè)務(wù)內(nèi)容舊場景升級法深入到執(zhí)行環(huán)節(jié)，但大模型的加持使得在具體業(yè)務(wù)執(zhí)舊場景升級能力提升：強化原有AI場景的效能及形式大模型賦能與原有AI算法進行融合，在機器學習的任務(wù)中引入大模大模型賦能新場景變革技術(shù)底座：以大模型重構(gòu)企業(yè)級智能架構(gòu)基座新場景變革技術(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數(shù)字人：“大模型+數(shù)字人”的服務(wù)用戶形態(tài)極大概率成為金融服務(wù)的主流方式，以期通過其提供的7×24小時智能自助服務(wù)拓展營銷與服務(wù)以數(shù)學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/機器學習模型”的基礎(chǔ)上以數(shù)學推理能力為核心避潛在風險、提升合同撰寫的均質(zhì)化水平。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的智能投顧。合規(guī)篩查：在產(chǎn)品營銷、催收等不易監(jiān)督的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)存在較多的潛在合作實現(xiàn)高效監(jiān)督。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“迭化金融科技團隊組織體系。代碼補全：運用大模型進行方法級的代碼生成、代碼搜索與檢驗，快速進行框架搭建與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。效保護客戶的數(shù)據(jù)隱私。智能培訓：針對現(xiàn)存培訓素材與員工畫像，基于大模型打造企業(yè)內(nèi)部培2破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界對客業(yè)務(wù)工具場景的大模型“幻覺”理能力仍在發(fā)展美元，如果不使用最先進2破除虛妄：大模型在金融業(yè)的場景邊界原則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)先進性的技術(shù)發(fā)展方向?qū)I(yè)務(wù)價值進行有效衡量原則3–資源投入全覆蓋——數(shù)字化投入核算應確保覆蓋所有數(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)先進性的技術(shù)發(fā)展方向?qū)I(yè)務(wù)價值進行有效衡量原則3–資源投入全覆蓋——數(shù)字化投入核算應確保覆蓋所有數(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“分母”原則4–下鉆項目全打通——數(shù)字化投入核算應下鉆至作為數(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“分子”業(yè)務(wù)價值圖譜描繪與量化評價業(yè)務(wù)視角——將業(yè)務(wù)實際價值效果與科技投入進行一致性關(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原則2-能力清晰可承接——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科技投入商業(yè)核算與精益運營科技視角——標準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)本身價值與團隊的工作績效，匹配發(fā)展價值分解企業(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)總體價值：大模型催生“效率革命”，為“高”“深”“高”“深”“廣”“強”特定領(lǐng)域表現(xiàn)及適應性助力生產(chǎn)、經(jīng)營、管理重塑業(yè)務(wù)模式大模型+AI原生應用推動業(yè)務(wù)全鏈條智能滿足金融業(yè)各類業(yè)務(wù)需求監(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公司金融渠道運營智能外呼智能推薦信用管理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公司金融渠道運營智能外呼智能推薦信用管理渠道運營智能外呼智能推薦信用管理智能盡調(diào)客群分析新企抓取渠道運營智能外呼智能推薦信用管理資產(chǎn)管理智能投顧智慧投研智能投教基金畫像資產(chǎn)管理智能盡調(diào)智慧投研資產(chǎn)評估資產(chǎn)配置營銷管理營銷內(nèi)容生成營銷策略設(shè)計營銷管理營銷內(nèi)容生成營銷策略設(shè)計產(chǎn)品設(shè)計產(chǎn)品策略設(shè)計需求挖掘產(chǎn)品設(shè)計產(chǎn)品策略設(shè)計需求挖掘產(chǎn)品設(shè)計產(chǎn)品策略設(shè)計需求挖掘風險管理風險賬戶識別智能反洗錢智能反欺詐智能審計風險評估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)力工具告警管理開發(fā)與運維告警管理方法級代碼生成智能代碼補全智能代碼搜索運維管理方法級代碼生成智能代碼補全智能代碼搜索運維管理前中臺通用應用監(jiān)管科技個性應用后臺應用行業(yè)趨勢大模型在金融業(yè)的應用路線圖行業(yè)趨勢大模型在金融業(yè)的應用路線圖渠道渠道金融價值創(chuàng)造需求頻次需求頻次模式顛覆創(chuàng)新5050技術(shù)成熟度三維路線確定----應用路線，橫縱坐標的線性表現(xiàn)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)與運維風險管理通用模塊大模型即大模型即服務(wù)MaaS企業(yè)專屬企業(yè)專屬大模型細分領(lǐng)域模型訓練平臺應用平臺平臺&工具平臺&工具數(shù)據(jù)標注平臺數(shù)據(jù)標注平臺訓練平臺訓練平臺應用調(diào)度平臺機器學習框架政務(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)大模型行業(yè)大模型開放生態(tài)行業(yè)大模型開放生態(tài)模型底座模型底座基礎(chǔ)設(shè)施通用大模型高性能計算集群高性能計算網(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)庫辦公管理辦公管理場景綜述：場景綜述：單據(jù)處理中需要對大量的非結(jié)構(gòu)化信息進行整理，傳統(tǒng)OCR深度學習模型需要經(jīng)過檢測、識別、結(jié)構(gòu)化等多個階段，各階段錯誤累積，難以識別難點，且不具備閱讀理解和推理能力、模型指標基于騰訊云TI-OCR的單據(jù)處理場景基于騰訊云TI-OCR的單據(jù)處理場景場景價值◆智能結(jié)構(gòu)化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-◆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)信息進行提取。單據(jù)處理能效提升場景價值◆智能結(jié)構(gòu)化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-◆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)信息進行提取。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)處理的標準化、線上化、自動化。支持四種識別模式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用率提升騰訊云TI-OCR：專注于OCR細分場景建模的訓練平臺（Master-Worker的分布式架構(gòu)）可對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行自動化分揀、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，識別準確率95%特點1：基于原生大模型，不經(jīng)過訓練，直接支持常規(guī)下游任務(wù)，零樣本學習泛化召回特點2：通過prompt設(shè)計，不經(jīng)過訓練，支持復雜下游任務(wù)，小樣本學習泛化召特點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)模型召回率智能分揀片中物體所在的框位置及其所屬類別。檢測/識別場景綜述：場景綜述：銀行的傳統(tǒng)智能客服存在知識維護量大、問答覆蓋率低、攔截率低、接待上限低、服務(wù)效率低等諸多痛點，同時由于知識邊界受限，對于基于騰訊云金融大模型的智能客服場景場景價值智能語音導航&智能問答：將自然語言處理技術(shù)與知識庫、知識圖譜相開發(fā)出智能語音導航和智能問答功能作為智能客服的核心，實現(xiàn)用戶交互體驗提升服務(wù)的錄音進行轉(zhuǎn)寫，形成可靠數(shù)據(jù)源以進行專題分析。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)進基于騰訊云金融大模型的智能客服場景場景價值智能語音導航&智能問答：將自然語言處理技術(shù)與知識庫、知識圖譜相開發(fā)出智能語音導航和智能問答功能作為智能客服的核心，實現(xiàn)用戶交互體驗提升服務(wù)的錄音進行轉(zhuǎn)寫，形成可靠數(shù)據(jù)源以進行專題分析。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)進業(yè)態(tài)精益化運營私有化部署騰訊云TI平臺將原智能客服業(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)結(jié)合自身場景數(shù)據(jù)精調(diào)騰訊云金融行業(yè)大模型客服助手：在人工座席服務(wù)時，為員工提供即時的話術(shù)支持，也可 技術(shù)底座場景綜述：場景綜述：傳統(tǒng)的投研流程存在搜索途徑不完善、數(shù)據(jù)獲取不完整且不及時、人工分析研究穩(wěn)定性差、報告呈現(xiàn)時間長等缺陷，智能投研則能通過大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金融業(yè)輿情大模型 代理池登陸個性化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 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)價值鏈的前端投研環(huán)節(jié)處于金融業(yè)價值鏈的前端，與后續(xù)風控管理、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)有風險管理風險管理場景價值風控能力全方位升級基于騰訊云金融風控大模型的定制化動態(tài)風險治理體系場景價值風控能力全方位升級基于騰訊云金融風控大模型的定制化動態(tài)風險治理體系流程全自動流程全自動跨場景泛化專家級建模知識沉淀 >API服務(wù)黑產(chǎn)知識庫AI算法在保證風險識別準確率的前提下加快風險判斷速度，實現(xiàn)動態(tài)風險治理，變革組織運營管理模式，全面提升金融企業(yè)知識沉淀 >API服務(wù)黑產(chǎn)知識庫AI算法在保證風險識別準確率的前提下加快風險判斷速度，實現(xiàn)動態(tài)風險治理，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 ><騰訊云金融風控大模型依靠大模型自身的“知識積累 ><騰訊云金融風控大模型依靠大模型自身的“知識積累”，可學習海量多模態(tài)的風控數(shù)據(jù)，高效解決小樣本乃至零樣本訓練難題，進一步提升模型區(qū)分度，有效面對多風險類別跨風場景綜述：場景綜述：金融業(yè)的數(shù)字化整體水平在全行業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位，數(shù)據(jù)平臺運行、數(shù)倉調(diào)用等中后臺能力對于金融企業(yè)的重要性不言而喻，而“代碼”場景價值基于騰訊云的AI代碼助手場景價值基于騰訊云的AI代碼助手開發(fā)全流程升級開發(fā)全流程升級技術(shù)對話技術(shù)對話加速BUG診斷、測試等流程，并通過輔助補全等能力釋放系統(tǒng)及應用開發(fā)過程中的機械性工作，讓整個開發(fā)過程將更代碼補全代碼診斷代碼診斷支撐四大核心能力自動化測試開發(fā)門檻降低通過對話學習、快速理解、規(guī)范編寫等能力降低開發(fā)門檻通過對話學習、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