马上消费大模型智能营销、客户分析产品已落地，可做到千人千面服务

2200+，1421，10万+，1.8亿，70亿……在2023世界计算大会上，马上消费科技创新发展部总经理赫建营以这几个关键数字介绍了马上消费，并以金融机构视角分析AIGC以及大模型的未来发展趋势。

（图说：马上消费科技创新发展部总经理赫建营参加2023世界计算大会）

数字是简单的，但这些数据背后代表了马上消费作为科技驱动型的金融机构，释放的真正价值。

赫建营表示，当前已有25家机构正在研发或即将发布金融行业的大模型，马上消费发布的天镜大模型将建设一个覆盖金融行业的全链路、全场景的创新体系。

金融大模型将带来三大变革

大模型对金融业的影响是长远、深刻的。各家在投入方面有很大区别， 近一段时间以来，工商银行(601398)推出人工智能金融行业通用模型、农业银行(601288)发布了金融AI大模型ChatABC、马上消费发布了零售金融大模型“天镜”、度小满发布了开源金融大模型“轩辕”、科大讯飞(002230)发布了“讯飞星火”智能客服用于保险业务等场景。

由此来看，只有头部机构自研开发或者和有大模型的互联网厂家和头部的厂家合作做一些场景，积极拥抱大模型，腰部和尾部的金融机构仍处于审慎观望状态。

大模型在业务场景的使用上虽然还处于摸索阶段，但赫建营认为，未来3-5年大模型在金融行业的大规模应用，会把当前所有金融类的业务重塑一遍。

在他看来，金融大模型将对金融行业产生三个方面的影响和变革：一是个性化的服务和极致用户体验；二是高效的价值传递效率，可以在能效、风控、运营等方面大幅提升金融服务实体经济效率；三是安全合规的高效决策。

生成式AI三大关键技术

当前，金融行业对知识专业性、逻辑的严谨性，以及合规性都要求很高。大模型还需要和金融行业进行适配和优化。

赫建营指出，大模型的在金融行业的产业应用还有四个关键难题。一是在金融领域，不管外部如何变化，大模型要做到运用新兴技术达到100%决策安全。二是平衡个性化服务和个人隐私数据合规的问题。三是让模型生成群体智能与安全可信问题。做到共享权益数据安全可靠，有效利用数据，共建行业模型。四是基础设施的能力挑战。金融大模型对算力成本和大数据存储的需求与基础设施的提供，提出了新的要求。

对此，他提出大模型有三个关键技术值得关注，强化学习和持续学习技术、鲁棒性决策、组合式AI系统技术。

依此，天镜大模型形成“三纵三横”的战略布局。“三横”包括：通过持续学习技术、模型合规、组合式 AI 系统技术形成安全、合规、可信的鲁棒性决策能力。合规是模型最重要的底线能力，在此基础上通过可持续学习，大模型会越用越聪明。

三纵是指当前马上消费正在研发和使用的三大纵向场景，分别是数据决策智能、多模态智能、实时人机协作。数据决策是指判断式模型做的智能决策，大模型需要帮助金融机构，把数据转化成营销、决策等方面的专业能力。多模态智能是指，在合规、安全的前提下，大模型可以把语音、文字、视频能够自动生成个性化营销服务和运营的数据，从而形成一个合规安全可控的多模态平台。最后人机协作是通过大模型的大脑与心理学的有机结合，实现有情感的人机互动体验。

智能营销配置无需标注效率提高70%

目前，天镜大模型将应用于营销获客、风险审批，客户运营、客户服务、安全合规、资产管理6个零售金融最典型的场景。具体包括文本分类、情感分析、机器翻译、语义嵌入，还有词性标注等，从行业到领域，到细分的场景，全链路、全场景的覆盖。

赫建营透露道，大模型的智能营销、客户分析产品已落地。尤其是客户智能营销，目前已经实现无须配置标注，能够提高70%的效率，并且提供千人千面的精准服务。

天镜能做到安全可信，是通过在数据要素、算力平台、基础理论、场景运用、创新集聚等五大领域的积累。这背后是因为，马上消费积累超1.8亿的用户，上万台服务器，上千张GPU储存卡，有超2000个模型，10万+变量，近50PB的多模态、高质量数据等。通过在这些场景数据做模型精调对齐训练，同时再用推理加速技术实现模型可控。

此外，作为重庆首家、全国领先的持牌消金机构，马上消费秉持科技驱动、数字化经营发展理念，坚持自主研发，已组建科技研发团队超2200人，已提交发明专利达到1421件，稳居消费金融行业首位。截至目前，马上消费累计纳税超70亿元。

赫建营表示，这些数字代表着马上消费开业8年带来的价值，也代表着在未来将会持续拓展虚实共生，做可信开放的数字金融融合体。

近期，马上消费还和腾讯云、阿里云、华为、百度等一起，入选重庆市大模型联盟，并荣膺该联盟理事长单位。下一步，马上消费会和上下游产业链生态企业一起来推进相关可信、安全的工作。

   【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。