ChatGPT3.5發(fa)(fa)布后，引起社會各界廣(guang)泛關注(zhu)和(he)討論(lun)(lun)，上(shang)線5天用(yong)戶(hu)(hu)(hu)注(zhu)冊量達100萬，上(shang)線2個(ge)月(yue)(yue)月(yue)(yue)活用(yong)戶(hu)(hu)(hu)超過(guo)(guo)1億(yi)，成(cheng)為(wei)迄今為(wei)止用(yong)戶(hu)(hu)(hu)增(zeng)長速度(du)最(zui)快的(de)消費級應用(yong)程序(xu)。它不僅可以(yi)通過(guo)(guo)谷(gu)歌三級程序(xu)員考(kao)試(shi)，在(zai)雅(ya)思和(he)托福考(kao)試(shi)、司(si)法考(kao)試(shi)、編寫(xie)文(wen)(wen)案和(he)論(lun)(lun)文(wen)(wen)、詩(shi)詞歌賦等方(fang)面(mian)也有(you)非常(chang)優異(yi)的(de)表現。2023年3月(yue)(yue)14日(ri)，OpenAI發(fa)(fa)布ChatGPT4.0，它是基于GPT架構(gou)開發(fa)(fa)的(de)對話(hua)式AI模型，通過(guo)(guo)學習大量的(de)現成(cheng)文(wen)(wen)本和(he)對話(hua)集合，根據(ju)用(yong)戶(hu)(hu)(hu)的(de)文(wen)(wen)本輸入產生相應的(de)智能回(hui)答，可以(yi)像人類那樣進行即時對話(hua)。因此，可以(yi)把ChatGPT簡單理(li)解為(wei)一個(ge)由AI驅動的(de)聊天機(ji)器人。2024年2月(yue)(yue)15日(ri)，OpenAI發(fa)(fa)布的(de)Sora再次震驚世(shi)界。Sora模型的(de)核(he)心能力在(zai)于，能夠根據(ju)用(yong)戶(hu)(hu)(hu)輸入的(de)文(wen)(wen)本描述，生成(cheng)長達一分(fen)鐘的(de)高質量視(shi)(shi)頻(pin)(pin)，這些視(shi)(shi)頻(pin)(pin)不僅視(shi)(shi)覺質量高，而且與用(yong)戶(hu)(hu)(hu)的(de)文(wen)(wen)本提示高度(du)一致(zhi)。這一成(cheng)果(guo)的(de)發(fa)(fa)布，預(yu)示著視(shi)(shi)頻(pin)(pin)制作(zuo)和(he)內容創作(zuo)方(fang)式的(de)革命性變化。

然而，ChatGPT的成功并非偶然，而是(shi)得益于一系列先(xian)進的技(ji)術(shu)和(he)(he)(he)創新。其中(zhong)，最為核(he)心的就(jiu)是(shi)Transformer架構、預訓(xun)練(lian)加微調和(he)(he)(he)多輪對(dui)話(hua)處(chu)理等訓(xun)練(lian)方法，這些技(ji)術(shu)的應用使(shi)得ChatGPT能夠實現對(dui)自然語言的理解和(he)(he)(he)生成，并提供高(gao)質量(liang)的對(dui)話(hua)體驗。

全球范圍內大(da)模型已進入了(le)一(yi)個(ge)高速(su)發(fa)展期，各大(da)科技企業和研(yan)(yan)究機構如(ru)微軟(ruan)、谷歌、Meta、亞馬遜等在這一(yi)領域投入巨大(da)，均推出(chu)了(le)面向企業、開發(fa)者和個(ge)人的眾多(duo)產(chan)品(pin)。在國內市場，互聯網企業也緊跟(gen)技術(shu)腳步，研(yan)(yan)發(fa)出(chu)多(duo)類產(chan)品(pin)，其(qi)中BAT發(fa)布(bu)的大(da)語言(yan)模型產(chan)品(pin)在中文應用方面表現出(chu)色(se)。國內大(da)語言(yan)模型產(chan)品(pin)及(ji)訪問方式(shi)詳(xiang)見表1。

根據頭部大(da)模型(xing)評測(ce)機(ji)構（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的(de)綜合數據，國內市場已發布的(de)大(da)模型(xing)產(chan)品在中文表(biao)現(xian)方面完全可以代替ChatGPT等一眾(zhong)國外產(chan)品。

大語言模(mo)型(xing)(xing)(xing)有三種使(shi)用(yong)場景：一是普通(tong)用(yong)戶(hu)(hu)打開(kai)產品(pin)網頁，通(tong)過(guo)(guo)手機號碼(ma)注冊就可(ke)以(yi)直接(jie)對話訪(fang)(fang)問，基本(ben)功能完全(quan)免費，部(bu)分高級(ji)模(mo)型(xing)(xing)(xing)需(xu)要(yao)(yao)充值才能使(shi)用(yong)。二是開(kai)發者用(yong)戶(hu)(hu)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)(guo)程序(xu)調用(yong)大模(mo)型(xing)(xing)(xing)的API接(jie)口進行訪(fang)(fang)問，并將(jiang)訪(fang)(fang)問結果整合(he)至自身(shen)產品(pin)中，調用(yong)過(guo)(guo)程中需(xu)要(yao)(yao)考慮數(shu)據安全(quan)問題。三是公(gong)司(si)用(yong)戶(hu)(hu)下載各大公(gong)司(si)開(kai)源的大模(mo)型(xing)(xing)(xing)訓練結果并在本(ben)地部(bu)署，通(tong)過(guo)(guo)訓練打造(zao)屬(shu)于本(ben)公(gong)司(si)個性化的大模(mo)型(xing)(xing)(xing)產品(pin)。

目前，國(guo)內(nei)外發布(bu)的大模型(xing)雖然在(zai)實現細(xi)節(jie)、網絡架(jia)構(gou)、訓練數(shu)據以(yi)(yi)及優化(hua)策略等(deng)方(fang)面(mian)各具特色，但(dan)其訓練原(yuan)理基(ji)(ji)本(ben)相同，都是(shi)基(ji)(ji)于深度(du)學(xue)習技術，尤其依賴(lai)于大量規范語料庫(ku)的學(xue)習和神經網絡的訓練與優化(hua)，這也是(shi)為(wei)什么國(guo)內(nei)大模型(xing)在(zai)中文表現方(fang)面(mian)可以(yi)(yi)追趕和超越國(guo)外產(chan)品的原(yuan)因(yin)。這些(xie)大模型(xing)憑借強大的能(neng)力，能(neng)夠(gou)在(zai)信用卡的全(quan)生命周期內(nei)發揮重要(yao)作用，覆蓋客戶服(fu)務、市場(chang)營銷、風險防控、產(chan)品研發、運(yun)營維(wei)護以(yi)(yi)及綜合辦公等(deng)多(duo)個(ge)關鍵環節(jie)，不僅能(neng)夠(gou)有(you)效提升客戶滿意度(du)，降低(di)人工成本(ben)，提高工作效率，還能(neng)夠(gou)為(wei)員(yuan)工提供創意靈感，從而整體改善(shan)工作流程。以(yi)(yi)下結(jie)合ChatGPT的工作原(yuan)理，深入探討大模型(xing)在(zai)信用卡行業的應用場(chang)景。

信用卡行業傳統客(ke)服通(tong)常是通(tong)過(guo)人(ren)工客(ke)服或(huo)預設的問(wen)(wen)(wen)答(da)文檔用機(ji)器人(ren)自(zi)動回復客(ke)戶問(wen)(wen)(wen)題。所謂(wei)的線上(shang)智能客(ke)服，大多(duo)是一種(zhong)基于規則的自(zi)動化程序，只(zhi)能回答(da)預先設定(ding)的相關內(nei)容(rong)、執行特(te)定(ding)任務，內(nei)容(rong)單調且覆(fu)蓋問(wen)(wen)(wen)題范圍有限。銀(yin)(yin)行可通(tong)過(guo)客(ke)服渠道、App、微信銀(yin)(yin)行、網(wang)站(zhan)、社交平臺或(huo)其他線上(shang)渠道創(chuang)建數字(zi)人(ren)助手(shou)，借助大模型(xing)這(zhe)一超級知識(shi)大腦，為客(ke)戶提供各領(ling)域的問(wen)(wen)(wen)答(da)幫助，如賬單日、逾期、溢繳(jiao)款等信用卡常識(shi)。這(zhe)將有助于提高新(xin)客(ke)戶在行內(nei)微信銀(yin)(yin)行、App等渠道的訪問(wen)(wen)(wen)量(liang)和客(ke)戶黏(nian)性，通(tong)過(guo)與潛在客(ke)戶的對話，收(shou)集客(ke)戶需求、偏好和目標，持(chi)續(xu)優(you)化信用卡產品。

對(dui)于(yu)(yu)(yu)存量客(ke)戶(hu)(hu)(hu)，銀行(xing)(xing)可在(zai)(zai)其登錄某一(yi)渠(qu)道驗證(zheng)身份后(hou)進行(xing)(xing)實(shi)時(shi)互(hu)動，方(fang)便客(ke)戶(hu)(hu)(hu)通過輸入(ru)語音、文(wen)字(zi)、圖(tu)片(pian)等信息查詢(xun)賬單、可分期金額，咨(zi)詢(xun)業務(wu)流程、熱(re)門權益、活動說明、推(tui)薦辦卡獎勵規則、分期產品辦理要求、App某一(yi)功能所在(zai)(zai)位置等。銀行(xing)(xing)可基于(yu)(yu)(yu)大模型理解客(ke)戶(hu)(hu)(hu)表達，精準掌握客(ke)戶(hu)(hu)(hu)真實(shi)需求，結合上下(xia)文(wen)語境(jing)，自動生成用于(yu)(yu)(yu)解答、服務(wu)咨(zi)詢(xun)的(de)(de)(de)對(dui)話(hua)，快速回(hui)答客(ke)戶(hu)(hu)(hu)的(de)(de)(de)問題，同(tong)時(shi)跳轉(zhuan)到(dao)對(dui)應業務(wu)界面。通過內部數據(ju)訓練(lian)、人機(ji)交互(hu)方(fang)式(shi)的(de)(de)(de)變革，銀行(xing)(xing)讓用戶(hu)(hu)(hu)體(ti)驗到(dao)真人的(de)(de)(de)服務(wu)品質(zhi)，實(shi)現7×24小時(shi)全天候真正的(de)(de)(de)智能客(ke)戶(hu)(hu)(hu)服務(wu)，從而降低客(ke)服人工成本，提升客(ke)戶(hu)(hu)(hu)滿意度和品質(zhi)體(ti)驗。

優(you)(you)質的(de)信用卡(ka)營銷(xiao)方(fang)案(an)能(neng)(neng)夠有效激發客(ke)戶興趣，增(zeng)強(qiang)客(ke)戶黏性，提(ti)高(gao)信用卡(ka)的(de)使用率(lv)和(he)客(ke)戶轉化(hua)率(lv)。銀(yin)行(xing)結合(he)營銷(xiao)目標，將業(ye)務需(xu)求(qiu)輸入至本(ben)(ben)地(di)大(da)(da)模型(xing)，模型(xing)將依托客(ke)戶的(de)基本(ben)(ben)信息、消費(fei)歷史及(ji)行(xing)為偏好進行(xing)深度訓(xun)練。同(tong)時，結合(he)業(ye)務人(ren)員的(de)具(ju)體需(xu)求(qiu)，大(da)(da)模型(xing)能(neng)(neng)夠生成(cheng)針對(dui)特定客(ke)群(qun)的(de)信用卡(ka)優(you)(you)惠(hui)活動(dong)、返現(xian)計(ji)劃、獎勵(li)機制、專屬特權、增(zeng)值服務及(ji)積分兌換等(deng)大(da)(da)量方(fang)案(an)。銀(yin)行(xing)可(ke)從這些方(fang)案(an)中(zhong)篩選出未曾實施的(de)活動(dong)，并(bing)運用AB Test模式與過往(wang)營銷(xiao)方(fang)案(an)進行(xing)對(dui)比，通過實際效果(guo)的(de)驗證，識別出哪些方(fang)案(an)表現(xian)更佳，從而持續優(you)(you)化(hua)營銷(xiao)策略；將營銷(xiao)結果(guo)數據再(zai)次輸入本(ben)(ben)地(di)大(da)(da)模型(xing)，基于反饋數據進一步優(you)(you)化(hua)新(xin)的(de)營銷(xiao)方(fang)案(an)，通過這種方(fang)式不斷迭代提(ti)升轉化(hua)率(lv)。此外(wai)，本(ben)(ben)地(di)部(bu)署(shu)的(de)大(da)(da)模型(xing)與AIGC技術的(de)結合(he)，不僅能(neng)(neng)自動(dong)化(hua)生成(cheng)營銷(xiao)資料(liao)，還能(neng)(neng)為業(ye)務人(ren)員提(ti)供豐(feng)富的(de)營銷(xiao)主題設計(ji)方(fang)案(an)；配合(he)智能(neng)(neng)繪(hui)圖工具(ju)（如Midjourney等(deng)），自動(dong)生成(cheng)營銷(xiao)圖片、海(hai)報(bao)和(he)banner，從而有效降低人(ren)工成(cheng)本(ben)(ben)，實現(xian)個性化(hua)營銷(xiao)方(fang)案(an)的(de)快速落地(di)。

在(zai)智能外呼(hu)營(ying)銷場(chang)景（新戶(hu)(hu)開卡、客(ke)(ke)戶(hu)(hu)促活、現(xian)金分(fen)期、商品(pin)分(fen)期、銷卡挽(wan)留等(deng)）中(zhong)(zhong)，目(mu)前市場(chang)上(shang)的(de)(de)智能外呼(hu)機器人話(hua)術(shu)呆板(ban)，一(yi)旦客(ke)(ke)戶(hu)(hu)識別出(chu)對方(fang)(fang)是(shi)機器人，便會迅速掛斷電話(hua)，外呼(hu)效果不理想，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)體驗感差，影(ying)響企業形象(xiang)。銀行(xing)利用(yong)本地已(yi)訓練好(hao)的(de)(de)大(da)模型按(an)照(zhao)一(yi)定表結構(gou)如聯系方(fang)(fang)式、姓名(ming)、行(xing)為偏好(hao)、開場(chang)話(hua)術(shu)等(deng)，生成一(yi)份外呼(hu)營(ying)銷名(ming)單，然后將大(da)模型對接客(ke)(ke)服外呼(hu)系統按(an)照(zhao)名(ming)單進(jin)行(xing)外呼(hu)，結合自動語音(yin)(yin)識別技術(shu)（ASR）、文本到語音(yin)(yin)合成技術(shu)（TTS）等(deng)語音(yin)(yin)合成模塊技術(shu)，使(shi)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)通過語音(yin)(yin)的(de)(de)方(fang)(fang)式與(yu)大(da)模型進(jin)行(xing)交互，實現(xian)真正的(de)(de)“千(qian)(qian)人千(qian)(qian)面”話(hua)術(shu)營(ying)銷。在(zai)與(yu)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)交流的(de)(de)過程中(zhong)(zhong)，本地大(da)模型可以結合上(shang)下文回答客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)各種問題，使(shi)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)在(zai)獲取(qu)到有價值的(de)(de)信息后不會立刻掛斷電話(hua)，為后續的(de)(de)業務開展(zhan)提供了有利條件(jian)，由此可顯著提升與(yu)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)互動質量和(he)體驗。

識別客(ke)(ke)戶風(feng)險(xian)(xian)等級并降(jiang)低不(bu)良率，一直是信(xin)用(yong)卡行(xing)業的核(he)心任務之一。大模(mo)型通過深(shen)度(du)分(fen)析海量(liang)的交易數據、用(yong)戶行(xing)為(wei)(wei)及歷史風(feng)險(xian)(xian)模(mo)型，能夠精準識別出客(ke)(ke)戶潛(qian)在(zai)的風(feng)險(xian)(xian)因素和異(yi)常行(xing)為(wei)(wei)。這一功能不(bu)僅(jin)能為(wei)(wei)業務人員提供具(ju)體的風(feng)險(xian)(xian)因素作為(wei)(wei)參(can)考，而(er)且能自動生成風(feng)險(xian)(xian)客(ke)(ke)戶名單，業務人員僅(jin)需驗證名單準確性，提前干預潛(qian)在(zai)的不(bu)良行(xing)為(wei)(wei)即(ji)可，從而(er)有效防(fang)控風(feng)險(xian)(xian)。

對于優(you)質客(ke)(ke)戶(hu)，適度提(ti)(ti)(ti)升信(xin)(xin)用卡額(e)(e)(e)度不僅(jin)有(you)助(zhu)于擴大消(xiao)費，還能(neng)促進分期(qi)業務(wu)(wu)收益的(de)(de)增(zeng)長(chang)。銀行借助(zhu)本地訓(xun)練的(de)(de)大模型，通過輸入(ru)全量(liang)優(you)質客(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)信(xin)(xin)用評分、還款(kuan)歷史及收入(ru)數據等(deng)詳細信(xin)(xin)息(xi)，使模型能(neng)夠(gou)自動完成預測與風險(xian)評估(gu)，生成調額(e)(e)(e)名(ming)(ming)單(dan)，并(bing)將這(zhe)(zhe)一名(ming)(ming)單(dan)與調額(e)(e)(e)系(xi)統(tong)對接，即可實(shi)現自動提(ti)(ti)(ti)額(e)(e)(e)功(gong)能(neng)。業務(wu)(wu)人(ren)員只(zhi)需定期(qi)監(jian)控提(ti)(ti)(ti)額(e)(e)(e)客(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)消(xiao)費表現，評估(gu)提(ti)(ti)(ti)額(e)(e)(e)效果，便能(neng)確保策(ce)略的(de)(de)有(you)效性和精準(zhun)性。通過這(zhe)(zhe)一流程，銀行在確保風險(xian)可控的(de)(de)同(tong)時，進一步優(you)化客(ke)(ke)戶(hu)體驗，推(tui)動信(xin)(xin)用卡業務(wu)(wu)的(de)(de)健康發(fa)展(zhan)。

研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)一款暢銷的(de)(de)信(xin)用(yong)卡(ka)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)，對(dui)于銀行(xing)(xing)(xing)的(de)(de)營(ying)(ying)收(shou)至關重要，同時(shi)也(ye)對(dui)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)員(yuan)提出了更高(gao)的(de)(de)要求。除了基本的(de)(de)金融知識(shi)之外(wai)，產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)員(yuan)還(huan)需(xu)要掌握行(xing)(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)內(nei)已經發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)行(xing)(xing)(xing)的(de)(de)各種暢銷卡(ka)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)的(de)(de)特(te)色與(yu)權(quan)益、新(xin)戶禮品(pin)(pin)、申(shen)(shen)請說(shuo)明(ming)等(deng)詳細信(xin)息；此(ci)外(wai)，還(huan)需(xu)熟悉國內(nei)外(wai)上千家(jia)同業(ye)(ye)(ye)(ye)銀行(xing)(xing)(xing)的(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)特(te)征(zheng)，以確保新(xin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)的(de)(de)信(xin)用(yong)卡(ka)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)具有行(xing)(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)競(jing)爭優勢。然而，對(dui)于產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)員(yuan)來說(shuo)，這樣的(de)(de)學習(xi)成本非常高(gao)。為(wei)了解(jie)決這一問題，銀行(xing)(xing)(xing)可(ke)以將(jiang)全(quan)行(xing)(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)的(de)(de)學習(xi)資(zi)料(liao)提供給大模型，讓它通過訓(xun)練學習(xi)，整合碎片知識(shi)，并(bing)結(jie)合當前客(ke)(ke)戶的(de)(de)潛在需(xu)求和不同人(ren)群的(de)(de)標簽，如(ru)時(shi)尚特(te)征(zheng)、Z世(shi)代等(deng)，直接給出具有某(mou)種特(te)色的(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)及其相關權(quan)益、新(xin)戶禮品(pin)(pin)、申(shen)(shen)請說(shuo)明(ming)等(deng)信(xin)息，由此(ci)銀行(xing)(xing)(xing)就具有了一種全(quan)新(xin)的(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)流(liu)程(cheng)和業(ye)(ye)(ye)(ye)務解(jie)決方案(an)(an)(an)。新(xin)流(liu)程(cheng)下(xia)，產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)員(yuan)只需(xu)要對(dui)大模型提供的(de)(de)眾多產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)方案(an)(an)(an)進(jin)行(xing)(xing)(xing)論證，并(bing)通過進(jin)一步的(de)(de)調研(yan)來衡(heng)量(liang)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)的(de)(de)覆蓋群體(ti)、預計發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)卡(ka)量(liang)、營(ying)(ying)收(shou)情況、合作(zuo)機構等(deng)后續(xu)工作(zuo)即(ji)可(ke)。這種流(liu)程(cheng)大大降低了產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)研(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)員(yuan)在前期調研(yan)的(de)(de)成本，使(shi)其能夠(gou)更多地(di)專(zhuan)注于理(li)解(jie)客(ke)(ke)戶需(xu)求，并(bing)最終在眾多方案(an)(an)(an)中(zhong)甄選出最適合客(ke)(ke)戶需(xu)求、兼具個性化和綜合性的(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)方案(an)(an)(an)，從而提高(gao)銀行(xing)(xing)(xing)的(de)(de)經營(ying)(ying)收(shou)入。

大模型憑借強(qiang)大的(de)文(wen)本處理(li)能(neng)力，能(neng)夠讀取相關代碼并(bing)編寫詳盡(jin)的(de)運維文(wen)檔，提供(gong)代碼注(zhu)釋、操(cao)作(zuo)指(zhi)南、故障排除步驟和常見(jian)問題(ti)解答(da)等信息；同(tong)時，還(huan)能(neng)夠針(zhen)對特定問題(ti)生成(cheng)清晰易懂的(de)解釋和操(cao)作(zuo)步驟，幫助運維人員更加高效地處理(li)問題(ti)，減少操(cao)作(zuo)失(shi)誤和故障發生的(de)可(ke)能(neng)性。

傳統運營(ying)管理需要耗費大量人力和(he)時(shi)間成本(ben)，定期(qi)輸出運營(ying)周報(bao)、月報(bao)、場景評(ping)估報(bao)告和(he)對(dui)應的(de)優(you)化方案，復(fu)雜場景甚至要對(dui)多(duo)個系(xi)統的(de)多(duo)個模(mo)塊進(jin)行(xing)數據匯聚(ju)和(he)集中監控。銀行(xing)基于(yu)自主訓練的(de)金融垂直大模(mo)型(xing)，利(li)用生(sheng)成式AI大模(mo)型(xing)多(duo)模(mo)態(tai)、跨模(mo)態(tai)的(de)內容(rong)生(sheng)成能力，對(dui)接信用卡(ka)部(bu)門內部(bu)系(xi)統，通(tong)過插件(jian)將大模(mo)型(xing)的(de)多(duo)維(wei)能力與(yu)外部(bu)工具、資源、知識等優(you)勢融合(he)。同時(shi)，大模(mo)型(xing)可為一線(xian)運營(ying)人員提供時(shi)效性更高(gao)、交(jiao)互更便(bian)捷(jie)、內容(rong)更豐(feng)富(fu)、邊(bian)際成本(ben)接近(jin)于(yu)零的(de)運營(ying)支撐能力，如指(zhi)標趨勢分析、運營(ying)圖(tu)表(biao)生(sheng)成、運營(ying)報(bao)告生(sheng)成、運營(ying)分析和(he)方案推薦等。

自動化技術(shu)(shu)目前已(yi)經很成熟，可以(yi)通(tong)過(guo)模(mo)擬人類的鍵盤和鼠標操作(zuo)，幫助銀行(xing)自動化、重復(fu)性、標準化地執(zhi)行(xing)繁瑣(suo)的業(ye)務(wu)流(liu)程，如對賬(zhang)、調(diao)賬(zhang)、數據錄入、報(bao)表生(sheng)成等，以(yi)提(ti)高業(ye)務(wu)效率(lv)和減少工(gong)作(zuo)量。將(jiang)大(da)模(mo)型與(yu)RPA技術(shu)(shu)結合(he)，通(tong)過(guo)語音和文字就可以(yi)自動生(sheng)成RPA的個性化主(zhu)題代碼，并完(wan)成自動化部署。銀行(xing)利用(yong)大(da)模(mo)型與(yu)現有技術(shu)(shu)的深度融合(he)，可以(yi)節約大(da)量的時間和人力資源，從而提(ti)高工(gong)作(zuo)效率(lv)。

在(zai)(zai)綜合辦公方(fang)面，大模(mo)型(xing)可(ke)以基于銀(yin)行(xing)的(de)歷(li)史(shi)項(xiang)目(mu)文(wen)(wen)檔、辦公文(wen)(wen)檔、業務(wu)數(shu)據(ju)、會(hui)議紀要(yao)等訓(xun)練數(shu)據(ju)，創建(jian)內(nei)部知識庫(ku)。當銀(yin)行(xing)在(zai)(zai)商討一(yi)個項(xiang)目(mu)方(fang)案或(huo)重大決(jue)策(ce)時，可(ke)以在(zai)(zai)開會(hui)之前或(huo)過(guo)程中，咨詢大模(mo)型(xing)對(dui)該問(wen)題的(de)看(kan)法，使(shi)其(qi)結合歷(li)史(shi)數(shu)據(ju)給予(yu)客(ke)觀的(de)意見(jian)。如果在(zai)(zai)大模(mo)型(xing)上封(feng)裝ASR、TTS語(yu)音合成模(mo)塊(kuai)，就可(ke)使(shi)其(qi)直接參(can)加會(hui)議討論。如此，銀(yin)行(xing)增加了(le)一(yi)個了(le)解全部歷(li)史(shi)數(shu)據(ju)、客(ke)戶(hu)數(shu)據(ju)的(de)智能語(yu)音助手，效(xiao)率可(ke)想而知。

大模型服(fu)務于行內(nei)(nei)員(yuan)工(gong)(gong)(gong)的另一種場景(jing)，就是編(bian)寫文檔。員(yuan)工(gong)(gong)(gong)日常工(gong)(gong)(gong)作包括編(bian)寫會議記(ji)錄、匯報材料(liao)、項目(mu)文檔等，通(tong)常占據員(yuan)工(gong)(gong)(gong)大量的時(shi)間，不但耗時(shi)耗力而且很(hen)多文檔內(nei)(nei)容極其相似，而通(tong)過(guo)本地訓練的大模型就可(ke)以解決這些(xie)問題。此外，新入職的員(yuan)工(gong)(gong)(gong)在了解企業(ye)背(bei)景(jing)、過(guo)往(wang)項目(mu)案例、業(ye)務經驗、處室工(gong)(gong)(gong)作職責(ze)時(shi)，同樣也可(ke)以咨詢大模型，不需要死記(ji)硬(ying)背(bei)某(mou)些(xie)業(ye)務知(zhi)識，方(fang)便新員(yuan)工(gong)(gong)(gong)或調(diao)崗員(yuan)工(gong)(gong)(gong)短(duan)時(shi)間內(nei)(nei)迅速上手。

迄今(jin)為止,許多機構已經深刻認識到大(da)模型的能力,并將其應用于實際業(ye)務中。

2023年(nian)3月(yue)，彭(peng)博(bo)社推出金(jin)融(rong)(rong)領(ling)域(yu)垂直大(da)模型(xing)BloombergGPT，為金(jin)融(rong)(rong)行(xing)(xing)(xing)業(ye)(ye)提(ti)供了(le)高效解決方案。國內(nei)相關(guan)企業(ye)(ye)也(ye)涉足此領(ling)域(yu)，度(du)小滿(man)(man)、螞蟻科技(ji)等已(yi)(yi)發布相關(guan)產(chan)品。度(du)小滿(man)(man)開源的“軒轅”大(da)模型(xing)已(yi)(yi)在(zai)眾(zhong)多(duo)(duo)金(jin)融(rong)(rong)機構試用，并在(zai)多(duo)(duo)業(ye)(ye)務場(chang)景初見成效。國內(nei)銀行(xing)(xing)(xing)業(ye)(ye)也(ye)積極擁抱大(da)模型(xing)技(ji)術，如工商銀行(xing)(xing)(xing)、農業(ye)(ye)銀行(xing)(xing)(xing)、平(ping)(ping)安(an)銀行(xing)(xing)(xing)及北京銀行(xing)(xing)(xing)都在(zai)多(duo)(duo)個場(chang)景中探索應用大(da)模型(xing)，提(ti)升(sheng)了(le)金(jin)融(rong)(rong)服務的智能化水平(ping)(ping)。

2024年，生成式AI將從模(mo)型(xing)(xing)層(ceng)走向應用(yong)層(ceng)，從而更好發揮大模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)(de)潛在價(jia)值，但是(shi)在實際操作(zuo)中(zhong)(zhong)銀行還面(mian)臨一定難點。影響場景落地(di)的(de)(de)(de)因(yin)素大致包(bao)括硬件(jian)算(suan)力費用(yong)、模(mo)型(xing)(xing)可(ke)解釋(shi)(shi)性、企(qi)業數(shu)據(ju)量(liang)級、數(shu)據(ju)隱私(si)安全、專業人才培(pei)(pei)養(yang)(yang)等(deng)方(fang)面(mian)。因(yin)此，未來的(de)(de)(de)研(yan)究方(fang)向可(ke)能會聚(ju)焦在以下幾方(fang)面(mian)：一是(shi)提高模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)(de)性能和(he)(he)效率，減(jian)少訓練(lian)和(he)(he)推理的(de)(de)(de)計算(suan)成本，簡化(hua)本地(di)部署流程；二是(shi)解決模(mo)型(xing)(xing)可(ke)解釋(shi)(shi)性和(he)(he)透明性問題，使(shi)得用(yong)戶(hu)可(ke)以理解模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)(de)生成過程和(he)(he)背后(hou)的(de)(de)(de)邏輯；三是(shi)收集整(zheng)理企(qi)業的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)資產，為未來AI普及(ji)(ji)做準(zhun)備；四(si)是(shi)研(yan)究如(ru)何解決模(mo)型(xing)(xing)中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)隱私(si)泄露問題，并制定相關規章(zhang)制度及(ji)(ji)保護(hu)措(cuo)施(shi)(shi)；五是(shi)銀行內(nei)部培(pei)(pei)養(yang)(yang)人工智能及(ji)(ji)大數(shu)據(ju)方(fang)向的(de)(de)(de)技術人才，不斷學習積累(lei)技術經驗，為真(zhen)正實施(shi)(shi)AI場景做準(zhun)備。

綜上所述，大(da)(da)模型(xing)(xing)在信(xin)用(yong)(yong)(yong)卡行(xing)業(ye)(ye)的(de)應用(yong)(yong)(yong)探索已初見成效。從(cong)個性化(hua)推薦到(dao)風險控(kong)制，從(cong)客戶服(fu)務到(dao)數據(ju)分析，大(da)(da)模型(xing)(xing)正逐漸改變信(xin)用(yong)(yong)(yong)卡行(xing)業(ye)(ye)的(de)業(ye)(ye)務模式和用(yong)(yong)(yong)戶體驗。隨著技術的(de)不斷(duan)進(jin)步，大(da)(da)模型(xing)(xing)將進(jin)一步釋放信(xin)用(yong)(yong)(yong)卡行(xing)業(ye)(ye)的(de)創新潛力，為(wei)消費者提供(gong)更(geng)(geng)便捷、更(geng)(geng)智能的(de)金融服(fu)務，推動(dong)信(xin)用(yong)(yong)(yong)卡行(xing)業(ye)(ye)的(de)數字化(hua)轉型(xing)(xing)和升級。