近日，在毕马威中国举办的“聚焦未来洞察AIGC新范式”AI论坛上，奇富科技首席算法科学家费浩峻在平行论坛金融科技沙龙上分享了对于金融大模型应用现状及面临挑战的观点。

　　费浩峻表示，随着AI技术的飞速发展，金融大模型的应用已逐步从理论探索迈向实践落地。在过去一年中，行业关注点从单纯追求基础模型的能力提升，转向了如何更有效地将大模型技术融入实际业务场景，这一转变带来了诸多技术上的创新与突破。他提到，为了降低应用成本并提高模型稳定性，金融行业开始探索小参数模型的应用，并在知识增强能力上取得了显著进展。同时，多模态技术的发展也为金融大模型带来了新的活力，特别是在表格解析、员工工作辅助等方面展现出巨大潜力。

　　一是客服领域的探索。奇富科技用大模型技术，深度剖析千万级历史通话记录，提炼出高效沟通策略与话术模板，显著提升了客服人员捕捉用户意图的精准度。这一系统不仅提高了客服沟通的效率与准确度，还通过自动化质检实现了通话的100%覆盖。自启用以来，在人效提升的同时，管理效率实现了50%的大幅增长。

　　另一个是营销素材的智能化生成。在奇富科技的投放物料中，大约70%的图片素材和20%的视频素材由大模型生成，并通过多维度评级系统进行优化。这种智能化的素材生成方式不仅提高了广告素材的产出效率，还通过精准分析用户偏好，提升了广告的吸引力和转化率。大模型用于营销素材制作后，奇富科技的客户触达规模提升了21.4%，整体广告质量得到了极大提升。

　　费浩峻表示，传统的人工智能技术往往以明确的业务结果为学习目标，通过构建无数小模型来形成执行各项任务的具体工具，这些工具与业务目标高度一致，确保能够随着业务的精进和迭代不断进化。对于大模型而言，若想在业务核心模块中发挥更加关键的作用，它也需要像小模型一样，具备可预期的迭代能力，即能够通过数据反馈来指导模型进行有针对性的优化。在不远的将来，金融大模型将在更广泛的业务场景中实现深度应用与融合，为金融行业的智能化转型注入更加强劲的动力。

（文章来源：中国经济网）