2023年，ChatGPT和midjourney为首的人工智能应用，拉开了AI革命的大旗。比尔·盖茨说到:“AI是人类有史以来迄今发明的最重要的一项技术,它的影响将比电或互联网更大。”相比之下，2022年被市场热炒的元宇宙概念，则被夺去了光芒。

其中一个重要的原因是：相比于元宇宙天马行空的设想和浩瀚繁杂的基础设施要求，当下的人工智能更具备实操性和落地性。虽然人工智能大模型具有强大的计算和学习能力，但在应用过程中需要考虑多个因素，包括适用性、可解释性、成本效益和数据隐私等。金融领域就是高质量人工智能应用的理想场景。这得益于其借助庞大的客户群体、丰富可靠的数据资源以及坚实的技术基础。

以我所熟悉的金融行业为例，AI可以做哪些赋能呢？

场景一、智能客服，提升金融服务供给水平。

服务途径：基于海量客户和交易数据训练出的智能模型,可以实时评估个性化客户状况,针对性推荐合适产品和服务。利用自然语言处理、机器学习等技术开发语音和文字智能客服系统,实现自动问答,有效解答客户疑问,提升服务体验和效率。

举例：腾讯云推出了基于大模型的智能客服系统。大模型通过预训练积累了丰富的行业知识,极大扩展了问题覆盖范围,同时学习能力强,对复杂对话理解能力高,单项问题正确率可达85%以上。其次,相比传统规则匹配式系统,大模型通过自动获取和学习企业业务知识,大幅降低了知识维护成本,实现了65%以上的节约。此外,大模型实现了高度拟人化的多轮对话,给用户提供了更流畅高效的服务体验。多个实名对话测试显示,用户满意度显著提升。

场景二、智能单据，提高金融机构数字化管理水平

服务途径：基于人工智能大模型强大的学习能力和推理能力，提升交易单据字段维度识别率；单据处理自动化，标准化，线上化。避免各阶段错误累积，突破检测识别难点，快速监测、识别和整理银行交易单据中的非结构化信息，适配不同的场景模型。

举例：腾讯云推出的OCR平台对金融机构而言,具有重要的价值。该平台实现了全流程一站式服务,从数据导入到测试发布全过程管理。此外,平台支持零样本学习和小样本学习,大模型能灵活适配各类识别场景,避免训练多个模型,从而大幅降低了运营成本。更重要的是,该平台已成功应用于某股份制银行,不仅将交易单据识别准确率提升至95%以上,原来80-90%之间,且将单据处理时效由原来的5分钟缩短至5秒钟每件每人,显著提升了银行业务处理效率。

场景三、智能风控，解决欺诈洗钱等行为。

服务途径：依托大数据和机器学习等技术,对交易行为进行评估监测,识别和防范风险,保障资产安全。同时,智能识别等技术也广泛应用于知识管理、资产管护等环节,助力金融业转型升级。

举例：金融风控大模型通过大量预训练与知识蒸馏的方式，形成了一个类似“知识库”的基石模型（Foundation model）

在此基础上，金融机构垂直场景的小量样本也可以支撑定制化反欺诈风控模型的快速构建。建模周期缩短80%，上线周期从7天缩短为0天。通过快速建模，金融机构的风控效率也能显著提升。