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黑龙江国有行大模型进展:工行打造50+应用场景,建行赋能79个业务场景
发布时间:2024-09-05 14:48:46浏览次数:2755

近两年,大模型受到极高关注。在应用侧,很多企业不断推进大模型和生成式AI技术在多场景的应用,银行业也不例外。

近日,6家国有银行发布2024半年报,除了交行外,其他5家提及大模型研发、应用等相关进展,其中工行、邮储银行内容较多。

工行:打造50余个应用场景,完成金融大模型全栈自主可控训练和推理部署

工行表示,其深化千亿级大模型技术建设与赋能,打造金融市场、信贷风控、网络金融等50余个应用场景。

工行是金融同业首家完成企业级金融大模型全栈自主可控训练和推理部署,该行开展金融行业和企业级大模型二次训练,建成高质量、多维度、大体量的金融大模型训练数据集,使其具备较强的金融领域知识理解和分析推理能力。

同时,工行促进大模型技术与业务深度融合,实现多领域落地创新应用;赋能金融市场领域投资、融资、交易等业务全流程,提高业务处理效率;打造营销智能助手,开发产品智能问答、营销活动方案设计等功能,精准发力支持客户营销。

在投融资运营管理平台建设方面,工行也在探索人工智能、大模型等技术的业务应用场景,投产“制度通”信贷制度服务平台、“文书通”报告自动生成等系统功能。

该行还提到,加快大模型技术在数字客服领域应用推广。

另外,工行依托企业网上银行和企业手机银行核心基础平台建设,聚焦中小企业数字化转型痛点、难点,打造企业经营智慧管家,其中应用了大模型、大数据等技术。

邮储银行:完成大模型算力云资源池试点建设,打造多个办公助手

邮储银行表示,其完成大模型算力云资源池试点建设;大模型异构算力集群初步具备支持千亿级规模大模型训练能力。

邮储大脑逐步向生成创作提升,为员工打造多种智能办公助手。远程银行客户投诉分析场景可辅助坐席进行投诉内容的监管报送分类,准确率达93%。文档内容审核可帮助业务需求管理人员快速理解与审核需求内容,业务标签提炼准确率达84%,功能点抽取准确率达96%。建设大模型智能业务中枢,打造企业级检索增强应用,加速推进大模型场景应用规模化落地。

事实上,邮储银行在更多场景探索应用大模型:

其上线大模型安全应用,优化研发安全管理智能化水平;探索大模型在运维场景试点应用,优化运维效率;上线“研发测试大模型”,实现智能测试、智能问答等功能。

在法律风险管理上,上线大模型智能辅助法律审查工具,加强法律风险防控科技支撑。

在同业业务上,借助大模型等技术,构建数据智能分析体系,为同业客户提供更好的服务。

在消保领域,上线基于大模型的投诉分类智能模型,实现智能监控、风险线索提示等配套功能。

另外,该行数字员工集成基于“知识库+大模型”的综合智能辅助工具——小邮助手,实现智能化快速实时回答。

农行跟踪技术趋势,中行试点代码辅助,建行推进79个业务场景大模型应用

相比之下,农行、中行、建行透露的大模型研发、应用进展内容较少。

农行2024半年报显示,在人工智能技术应用方面,其加快以AI技术为驱动的智慧银行建设,密切跟踪大模型技术趋势,持续完善AI软硬件支撑体系,稳妥推动AI+应用场景落地。

中行仅透露,试点代码辅助等大模型应用。

建行则持续推进金融大模型建设及应用,全面赋能公司金融、个人金融、资金资管、风险管理、科技渠运、综合管理六大板块79个行内业务场景;提升文生图输出质量,支撑客户营销提质增效;优化检索增强生成应用模式,支撑授信审批财务分析,将客户财务分析报告工作用时由数小时缩短至分钟级别。

从上述国有银行的大模型应用场景来看,目前主要还是对内应用。

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