最近、ピマウェイ中国で開催された「未来に焦点を当ててAIGCの新しいパラダイムを洞察する」AIフォーラムで、奇富科技首席アルゴリズム科学者の費浩峻氏は平行フォーラム金融科技サロンで金融大モデルの応用現状と挑戦に直面する観点を分かち合った。
費浩峻氏は、AI技術の急速な発展に伴い、金融大モデルの応用は理論的探索から実践へと徐々に進んでいると述べた。過去1年間、業界の注目点は単純に基礎モデルを追求する能力の向上から、どのように大きなモデル技術を実際の業務シーンにより効果的に融合させるかに移り、この転換は多くの技術上の革新と突破をもたらした。彼は、応用コストを削減し、モデルの安定性を高めるために、金融業界は小パラメータモデルの応用を探索し始め、知識強化能力に顕著な進展を遂げたと述べた。同時に、マルチモーダル技術の発展も金融大モデルに新たな活力をもたらし、特に表解析、従業員の仕事支援などの面で大きな潜在力を示した。
一つは顧客サービス分野の探索である。奇富科学技術は大モデル技術を用いて、千万級の歴史通話記録を深く分析し、効率的なコミュニケーション戦略と話術テンプレートを抽出し、顧客サービススタッフがユーザーの意図を捕捉する精度を著しく向上させた。このシステムは顧客サービスコミュニケーションの効率と精度を高めるだけでなく、自動品質検査によって通話の100%カバーを実現した。使用可能になってから、人的効果が向上するとともに、管理効率が50%の大幅な増加を実現しました。
もう一つはマーケティング素材のインテリジェント化生成である。奇富科技の投入物のうち、約70%のピクチャ素材と20%のビデオ素材は大モデルによって生成され、多次元格付けシステムによって最適化されている。このようなインテリジェント化された素材生成方式は広告素材の産出効率を高めるだけでなく、ユーザーの好みを正確に分析することによって、広告の魅力と転化率を高めた。大モデルがマーケティング素材の制作に使用された後、奇富科技の顧客触達規模は21.4%上昇し、全体の広告品質は大幅に向上した。
費浩峻氏によると、伝統的な人工知能技術は往々にして明確な業務結果を学習目標とし、無数の小さなモデルを構築することによって各タスクを実行する具体的なツールを形成する。これらのツールは業務目標と高度に一致し、業務の精進と反復に伴って絶えず進化できることを確保する。大きなモデルにとって、ビジネスコアモジュールにおいてより重要な役割を果たすには、小さなモデルのように、データフィードバックを通じてモデルを的確に最適化するように指導できる、予期できる反復能力を備えている必要があります。近い将来、金融大モデルはより広範なビジネスシーンの中で深い応用と融合を実現し、金融業界のスマート化の転換により強力な原動力を注入する。