奇富科技费浩峻：金融行业大模型应用的持久战

费浩军在开场介绍中表示：“今年ChatGPT的火爆，加速了金融行业大模型赋能的进程。金融行业的数字化进程，赋予了其赋能大模型的先天优势，金融行业行业复杂而专业的知识体系也为大金融模型的应用提供了独特的历史使命，大模型的产业转型注定是一场持久战，离不开每一次脚踏实地的应用实践。

图为费浩军在FCon全球金融科技大会上分享

光大信托信息技术部副总经理、数据中心总经理朱世虎博士指出，大模型是生产力的提高，在金融行业的落地依赖于大合作和大创新。 通过大数据的融合和大算力的配合，我们可以对垂直领域的模型进行微调，用小规模的算力创建轻量级的推理模型。 在大创新方面，目前大模式在金融领域的应用主要集中在智能客服、智能运营、智能办公等领域。 未来应该更多地运用在风险管理、资本管理、监管技术等方面。

建行金科基础技术中心人工智能工程部总经理刘东东表示，ChatGPT4.0的出现重新定义了人与机器的关系。 它被认为是250年未发生的第四次工业革命，必将导致行业洗牌。 这种工具升级并不是短期的技术热点。 大模型和芯片是同根技术。 它不仅关系到企业的竞争力，更会影响国家的竞争话语权。

蚂蚁集团高级技术专家徐万庆重点介绍了蚂蚁金服大模型在投资研究和理财服务场景的实践和应用。 面对高净值客户财富服务行业日益增长的竞争压力，提高财务顾问的专业能力和业务效率显得尤为重要，这不仅可以提高服务质量，还可以扩大服务范围。

中关村科技技术副总裁张杰博士认为，大模型已经成为金融行业创新发展的重要驱动力。 这不仅是金融行业的技术创新，也是推动金融服务升级转型的重要引擎。 基于大模型的应用层出不穷，势必为金融行业的海量数据和复杂业务场景带来更好的处理方法。 但金融行业有其独特的行业属性和监管要求，大模型在金融领域的应用不可避免地面临诸多挑战。

费浩军指出，金融科技公司是大规模金融模型落地的第一战场。 在大规模金融模型落地的实践中，奇富科技通过AIGC的强大赋能，取得了骄人的商业成果。 在电话营销系统中，通过语义分析和线索挖掘，电话营销线索识别准确率高达98%，同时转化率提升5%以上。 在智能营销过程中，约70%的图片素材由AIGC生成，计划利用大模型对素材进行标注和多维度评分，以优化广告投放。 在通话质检过程中，大型号自动化质检实现100%覆盖，检出率提升15%。 在语音机器人语音生成场景中，生成语音的优质率已达到70%。

最后，费浩军总结道：“大规模金融模式的发展需要金融机构和金融科技公司的充分合作，既要脚踏实地，又要有诗意和远见。”