
随着大模型在金融场景的应用日益广泛,大模型正成为众多银行保险机构数字化转型的“新标配”。
在业内人士看来,AI大模型将显著提升银行保险业务的运营效率与客户体验,重塑金融服务模式,助力它们实现成本节约与效益提升的双重目标。
目前,大模型在智能投顾、财富管理、风险管理、客户服务等领域开始呈现强大的“变革力量”。
在智能投顾领域,AI大模型通过高效的信息检索与智能生成能力,实现从数据收集到分析报告生成的全流程自动化。
在财富管理领域, AI大模型可以更好地协助客户经理进行客户财富状况分析、市场趋势解读与产品推介,不断升级财富管理服务能力。
在风险管理领域,大模型可以大幅提升金融机构在信贷风控、反洗钱等方面的潜在风险识别能力,进一步降低业务风险与提升业务合规性。
在客户服务领域,大模型可以实现多渠道的客户咨询自动化,协助座席人员精准快速地响应客户的账户管理、投资产品咨询等金融服务需求。
但是,如何让AI大模型深度融合更多金融场景,全面提升业务处理、风控管理和客户服务的智能化水平,对银行保险机构都是一项新挑战。
业内分析指出,在接入AI大模型后,银行保险机构在应用过程普遍遭遇四大挑战:一是在本地化部署AI大模型后,如何让AI大模型在银行业务场景下的语义理解、逻辑推理、多轮交互等方面具有更好的适应性;二是如何妥善解决AI大模型的幻觉与话术合规性问题;三是在增强大模型数据训练成效同时,如何让AI大模型更好地融入金融机构现有业务系统与业务流程;四是在数据训练前,如何完善数据信息安全保护工作。
金融壹账通相关负责人表示,为了解决上述四项挑战,银行保险机构多管齐下,一是引入合规机器人技术,对AI大模型自动生成的内容话术进行“合规性”审核,逐步解决大模型“幻觉”与问题;二是着手升级数据处理与数据分析架构,提升数据信息保护水准;三是通过场景金融的“AI赋能”,直接将AI大模型“连通”业务系统与业务流程,作为优化业务流程与提升金融服务体验的重要抓手。
另外,在市场上,金融科技平台也提供全面的解决方案。以金融壹账通为例,其自主研发的智能体平台一方面通过模型压缩与知识蒸馏技术,有效降低算力成本,为银行提供更具性价比的AI应用方案,另一方面采用模块化工具链,支持低代码开发,令金融机构更便捷地将AI大模型等技术融入现有业务系统和业务场景,提升整体开发和运营效率。
此前,金融壹账通研发了“数智银行一站式AI平台”,聚焦金融信息感知与认知技术,提升文本、图像、语音等多模态数据处理能力。目前,数智银行一站式AI平台已开放逾300项AI核心算法API,累计调用量超百亿次,支持4000多个金融业务场景,涵盖智能客服、智能风控、智能信贷等领域。
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