ChatGPT3.5發(fa)布后，引起社會各(ge)界廣泛關(guan)注(zhu)和(he)討論，上(shang)線(xian)(xian)5天(tian)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)注(zhu)冊量(liang)達(da)100萬，上(shang)線(xian)(xian)2個(ge)(ge)月月活用(yong)(yong)戶(hu)(hu)超過(guo)1億，成(cheng)為迄今(jin)為止(zhi)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)增長速度(du)最快的(de)(de)消費級應用(yong)(yong)程序。它不僅可(ke)以通過(guo)谷歌三級程序員考試，在(zai)雅思(si)和(he)托福考試、司法考試、編寫(xie)文(wen)(wen)案和(he)論文(wen)(wen)、詩詞(ci)歌賦等方面也有非常(chang)優異的(de)(de)表現(xian)。2023年3月14日(ri)，OpenAI發(fa)布ChatGPT4.0，它是基于GPT架構開(kai)發(fa)的(de)(de)對(dui)話(hua)式AI模型，通過(guo)學習大量(liang)的(de)(de)現(xian)成(cheng)文(wen)(wen)本(ben)和(he)對(dui)話(hua)集合，根(gen)據(ju)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)的(de)(de)文(wen)(wen)本(ben)輸入產生相(xiang)應的(de)(de)智能(neng)(neng)回(hui)答，可(ke)以像人(ren)類那(nei)樣(yang)進(jin)行即時對(dui)話(hua)。因(yin)此(ci)，可(ke)以把ChatGPT簡單理解為一個(ge)(ge)由AI驅動的(de)(de)聊天(tian)機(ji)器(qi)人(ren)。2024年2月15日(ri)，OpenAI發(fa)布的(de)(de)Sora再次(ci)震驚(jing)世界。Sora模型的(de)(de)核心能(neng)(neng)力在(zai)于，能(neng)(neng)夠(gou)根(gen)據(ju)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)輸入的(de)(de)文(wen)(wen)本(ben)描述，生成(cheng)長達(da)一分鐘的(de)(de)高(gao)質量(liang)視(shi)(shi)頻(pin)，這(zhe)些視(shi)(shi)頻(pin)不僅視(shi)(shi)覺質量(liang)高(gao)，而且與(yu)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)的(de)(de)文(wen)(wen)本(ben)提示高(gao)度(du)一致。這(zhe)一成(cheng)果(guo)的(de)(de)發(fa)布，預示著視(shi)(shi)頻(pin)制(zhi)作和(he)內容創作方式的(de)(de)革命性變化。

然(ran)而，ChatGPT的(de)(de)(de)成功并非偶(ou)然(ran)，而是得益(yi)于一系(xi)列先進的(de)(de)(de)技術和(he)(he)創新。其中，最為核(he)心的(de)(de)(de)就(jiu)是Transformer架(jia)構、預訓(xun)練(lian)加(jia)微調和(he)(he)多輪對話處(chu)理等訓(xun)練(lian)方法(fa)，這些技術的(de)(de)(de)應用(yong)使(shi)得ChatGPT能夠實(shi)現對自然(ran)語言的(de)(de)(de)理解和(he)(he)生成，并提供(gong)高質量的(de)(de)(de)對話體(ti)驗。

全球范圍內大(da)模型(xing)已進入了一(yi)個高速發(fa)展(zhan)期，各大(da)科技企(qi)業(ye)和研究機構如微軟、谷(gu)歌、Meta、亞馬(ma)遜(xun)等在(zai)(zai)這一(yi)領域投入巨大(da)，均推出了面向企(qi)業(ye)、開發(fa)者和個人的(de)眾多(duo)產(chan)品(pin)。在(zai)(zai)國內市場，互聯網(wang)企(qi)業(ye)也緊(jin)跟技術腳步(bu)，研發(fa)出多(duo)類(lei)產(chan)品(pin)，其中BAT發(fa)布的(de)大(da)語言(yan)模型(xing)產(chan)品(pin)在(zai)(zai)中文應(ying)用方面表現出色。國內大(da)語言(yan)模型(xing)產(chan)品(pin)及訪問(wen)方式(shi)詳(xiang)見表1。

根(gen)據頭部大模型評測(ce)機構（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的綜合數據，國內市(shi)場已發布的大模型產(chan)(chan)品在中文表現方面完全可以代替ChatGPT等一眾國外產(chan)(chan)品。

大(da)(da)語言模(mo)型(xing)(xing)有三(san)(san)種使用場(chang)景：一是(shi)(shi)普(pu)通(tong)用戶打開(kai)產(chan)品網頁，通(tong)過手機號碼注冊就可以(yi)直(zhi)接(jie)對話訪(fang)(fang)問(wen)(wen)，基本功能完全免費，部(bu)分高級模(mo)型(xing)(xing)需要(yao)充值才能使用。二是(shi)(shi)開(kai)發(fa)者用戶可以(yi)通(tong)過程序(xu)調用大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)的(de)API接(jie)口進行(xing)訪(fang)(fang)問(wen)(wen)，并(bing)將訪(fang)(fang)問(wen)(wen)結(jie)果(guo)整合至自身產(chan)品中，調用過程中需要(yao)考慮(lv)數據安全問(wen)(wen)題(ti)。三(san)(san)是(shi)(shi)公(gong)(gong)司(si)用戶下載(zai)各大(da)(da)公(gong)(gong)司(si)開(kai)源(yuan)的(de)大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)訓練結(jie)果(guo)并(bing)在本地部(bu)署，通(tong)過訓練打造屬于本公(gong)(gong)司(si)個性(xing)化的(de)大(da)(da)模(mo)型(xing)(xing)產(chan)品。

目(mu)前，國(guo)內(nei)外發(fa)布的(de)大(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)雖然在(zai)(zai)(zai)實現細節、網(wang)絡(luo)(luo)架構、訓(xun)(xun)練數據以(yi)及優化策(ce)略(lve)等(deng)方面各具(ju)特色(se)，但其(qi)(qi)訓(xun)(xun)練原理(li)基(ji)本相(xiang)同(tong)，都是基(ji)于(yu)深(shen)度學習技術，尤其(qi)(qi)依賴于(yu)大(da)量規范語料(liao)庫的(de)學習和(he)神(shen)經網(wang)絡(luo)(luo)的(de)訓(xun)(xun)練與優化，這(zhe)也是為什(shen)么國(guo)內(nei)大(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)在(zai)(zai)(zai)中文表現方面可以(yi)追趕和(he)超(chao)越國(guo)外產品(pin)的(de)原因。這(zhe)些大(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)憑借強大(da)的(de)能(neng)力，能(neng)夠在(zai)(zai)(zai)信用卡的(de)全(quan)生命周期(qi)內(nei)發(fa)揮(hui)重要作(zuo)(zuo)用，覆蓋客戶(hu)(hu)服務、市場營銷、風險防控、產品(pin)研發(fa)、運營維護(hu)以(yi)及綜合辦公等(deng)多個(ge)關(guan)鍵環節，不僅能(neng)夠有效(xiao)提升客戶(hu)(hu)滿意(yi)度，降低人工成本，提高工作(zuo)(zuo)效(xiao)率，還能(neng)夠為員工提供創意(yi)靈(ling)感，從而整體改善工作(zuo)(zuo)流程。以(yi)下結合ChatGPT的(de)工作(zuo)(zuo)原理(li)，深(shen)入探討大(da)模(mo)(mo)(mo)型(xing)在(zai)(zai)(zai)信用卡行業的(de)應(ying)用場景。

信(xin)(xin)用(yong)卡行(xing)業傳統(tong)客(ke)(ke)(ke)服通(tong)(tong)(tong)常是通(tong)(tong)(tong)過人工客(ke)(ke)(ke)服或(huo)預設(she)的(de)(de)(de)問答(da)文檔用(yong)機器人自動回復客(ke)(ke)(ke)戶問題(ti)。所(suo)謂的(de)(de)(de)線(xian)上智能(neng)客(ke)(ke)(ke)服，大多是一種基于規則的(de)(de)(de)自動化程序，只能(neng)回答(da)預先設(she)定(ding)的(de)(de)(de)相關內容、執行(xing)特定(ding)任務，內容單調且覆(fu)蓋問題(ti)范圍有限(xian)。銀(yin)行(xing)可通(tong)(tong)(tong)過客(ke)(ke)(ke)服渠(qu)道(dao)、App、微信(xin)(xin)銀(yin)行(xing)、網(wang)站(zhan)、社交平臺(tai)或(huo)其他線(xian)上渠(qu)道(dao)創建(jian)數字(zi)人助(zhu)手(shou)，借助(zhu)大模型這一超級(ji)知識大腦，為客(ke)(ke)(ke)戶提(ti)供各領域的(de)(de)(de)問答(da)幫助(zhu)，如(ru)賬單日、逾期、溢繳款等(deng)信(xin)(xin)用(yong)卡常識。這將有助(zhu)于提(ti)高新客(ke)(ke)(ke)戶在行(xing)內微信(xin)(xin)銀(yin)行(xing)、App等(deng)渠(qu)道(dao)的(de)(de)(de)訪問量和客(ke)(ke)(ke)戶黏性，通(tong)(tong)(tong)過與(yu)潛在客(ke)(ke)(ke)戶的(de)(de)(de)對話，收集客(ke)(ke)(ke)戶需求、偏好(hao)和目標，持續(xu)優化信(xin)(xin)用(yong)卡產品。

對于存量客戶，銀行(xing)可(ke)在(zai)其(qi)登(deng)錄(lu)某一渠道驗(yan)證身份(fen)后(hou)進行(xing)實(shi)時(shi)互動(dong)，方便客戶通過輸(shu)入語(yu)音、文字(zi)、圖片等信息(xi)查詢(xun)賬單、可(ke)分(fen)期(qi)金額(e)，咨詢(xun)業務(wu)流程、熱門權益、活動(dong)說明、推薦辦卡獎(jiang)勵規則、分(fen)期(qi)產品辦理(li)要(yao)求、App某一功能所(suo)在(zai)位置等。銀行(xing)可(ke)基于大模型(xing)理(li)解客戶表達，精準掌握(wo)客戶真(zhen)實(shi)需求，結(jie)合上下文語(yu)境，自動(dong)生成(cheng)用(yong)(yong)于解答、服(fu)(fu)務(wu)咨詢(xun)的對話，快(kuai)速回答客戶的問題(ti)，同時(shi)跳轉到(dao)對應業務(wu)界面。通過內部(bu)數據訓練、人(ren)機交互方式的變(bian)革，銀行(xing)讓(rang)用(yong)(yong)戶體(ti)驗(yan)到(dao)真(zhen)人(ren)的服(fu)(fu)務(wu)品質，實(shi)現(xian)7×24小時(shi)全天候真(zhen)正的智能客戶服(fu)(fu)務(wu)，從而降低客服(fu)(fu)人(ren)工成(cheng)本(ben)，提(ti)升客戶滿意(yi)度和品質體(ti)驗(yan)。

優(you)質的(de)(de)信用(yong)卡(ka)(ka)營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)方(fang)(fang)案(an)能(neng)(neng)夠有(you)效激發客戶(hu)(hu)興趣(qu)，增強客戶(hu)(hu)黏性(xing)，提高信用(yong)卡(ka)(ka)的(de)(de)使用(yong)率(lv)和客戶(hu)(hu)轉化(hua)率(lv)。銀(yin)行結(jie)合營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)目(mu)標，將業(ye)務需求輸(shu)入(ru)至(zhi)本地(di)(di)大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)，模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)將依托客戶(hu)(hu)的(de)(de)基本信息、消(xiao)費歷史及行為偏好進(jin)行深度訓練。同時，結(jie)合業(ye)務人(ren)員(yuan)的(de)(de)具體(ti)需求，大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)夠生(sheng)成(cheng)針對特定客群的(de)(de)信用(yong)卡(ka)(ka)優(you)惠活(huo)動(dong)、返現計劃(hua)、獎勵(li)機(ji)制、專(zhuan)屬特權(quan)、增值服務及積分兌換等(deng)大(da)量方(fang)(fang)案(an)。銀(yin)行可從這些方(fang)(fang)案(an)中篩選出未曾(ceng)實施的(de)(de)活(huo)動(dong)，并運用(yong)AB Test模(mo)(mo)式與過往(wang)營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)方(fang)(fang)案(an)進(jin)行對比(bi)，通過實際(ji)效果(guo)的(de)(de)驗證，識(shi)別出哪些方(fang)(fang)案(an)表現更佳，從而(er)持(chi)續(xu)優(you)化(hua)營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)策略(lve)；將營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)結(jie)果(guo)數據再次輸(shu)入(ru)本地(di)(di)大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)，基于反(fan)饋數據進(jin)一步優(you)化(hua)新的(de)(de)營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)方(fang)(fang)案(an)，通過這種(zhong)方(fang)(fang)式不(bu)斷迭代提升轉化(hua)率(lv)。此外(wai)，本地(di)(di)部署的(de)(de)大(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)與AIGC技術(shu)的(de)(de)結(jie)合，不(bu)僅能(neng)(neng)自動(dong)化(hua)生(sheng)成(cheng)營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)資料，還能(neng)(neng)為業(ye)務人(ren)員(yuan)提供豐富的(de)(de)營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)主題(ti)設(she)計方(fang)(fang)案(an)；配(pei)合智能(neng)(neng)繪(hui)圖工具（如Midjourney等(deng)），自動(dong)生(sheng)成(cheng)營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)圖片、海報和banner，從而(er)有(you)效降低人(ren)工成(cheng)本，實現個性(xing)化(hua)營(ying)(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)(xiao)方(fang)(fang)案(an)的(de)(de)快(kuai)速落地(di)(di)。

在智(zhi)能(neng)外(wai)呼(hu)(hu)營(ying)銷(xiao)場景（新(xin)戶開(kai)卡、客(ke)(ke)戶促(cu)活(huo)、現金分期、商品分期、銷(xiao)卡挽(wan)留等(deng)）中(zhong)，目(mu)前市場上(shang)的智(zhi)能(neng)外(wai)呼(hu)(hu)機(ji)器人(ren)話(hua)(hua)(hua)術(shu)呆板(ban)，一旦客(ke)(ke)戶識(shi)別(bie)出對方(fang)是機(ji)器人(ren)，便會(hui)迅速(su)掛斷(duan)電話(hua)(hua)(hua)，外(wai)呼(hu)(hu)效果(guo)不(bu)理想，客(ke)(ke)戶體驗(yan)感差，影響企業形(xing)象(xiang)。銀行(xing)利(li)用本地已訓練好的大模型按(an)照一定表結(jie)構如聯系(xi)方(fang)式(shi)、姓(xing)名(ming)、行(xing)為偏好、開(kai)場話(hua)(hua)(hua)術(shu)等(deng)，生成(cheng)一份外(wai)呼(hu)(hu)營(ying)銷(xiao)名(ming)單，然后(hou)將大模型對接客(ke)(ke)服外(wai)呼(hu)(hu)系(xi)統按(an)照名(ming)單進行(xing)外(wai)呼(hu)(hu)，結(jie)合(he)自動語(yu)音識(shi)別(bie)技(ji)術(shu)（ASR）、文本到(dao)語(yu)音合(he)成(cheng)技(ji)術(shu)（TTS）等(deng)語(yu)音合(he)成(cheng)模塊技(ji)術(shu)，使客(ke)(ke)戶通過語(yu)音的方(fang)式(shi)與(yu)大模型進行(xing)交(jiao)互，實現真正的“千人(ren)千面(mian)”話(hua)(hua)(hua)術(shu)營(ying)銷(xiao)。在與(yu)客(ke)(ke)戶交(jiao)流的過程中(zhong)，本地大模型可以結(jie)合(he)上(shang)下(xia)文回答客(ke)(ke)戶的各種問題(ti)，使客(ke)(ke)戶在獲取到(dao)有價值的信息后(hou)不(bu)會(hui)立刻掛斷(duan)電話(hua)(hua)(hua)，為后(hou)續(xu)的業務開(kai)展提(ti)(ti)供了有利(li)條件，由此可顯著提(ti)(ti)升與(yu)客(ke)(ke)戶的互動質量(liang)和(he)體驗(yan)。

識別(bie)客戶風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)等級并降低不(bu)良(liang)率，一直(zhi)是(shi)信(xin)用(yong)卡(ka)行(xing)業(ye)(ye)的(de)核心任務(wu)之一。大模(mo)型(xing)通(tong)過深度分(fen)析海量的(de)交易數據、用(yong)戶行(xing)為(wei)及歷史(shi)風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)模(mo)型(xing)，能(neng)夠精準(zhun)識別(bie)出(chu)客戶潛(qian)在(zai)的(de)風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)因(yin)素和異常行(xing)為(wei)。這一功能(neng)不(bu)僅能(neng)為(wei)業(ye)(ye)務(wu)人員提(ti)供具體的(de)風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)因(yin)素作為(wei)參(can)考，而且能(neng)自動生成風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)客戶名(ming)單，業(ye)(ye)務(wu)人員僅需驗證名(ming)單準(zhun)確性，提(ti)前干預潛(qian)在(zai)的(de)不(bu)良(liang)行(xing)為(wei)即可，從而有(you)效防控(kong)風(feng)(feng)(feng)險(xian)(xian)。

對于優(you)質客戶，適度提(ti)升信(xin)用(yong)卡額(e)(e)度不僅有助(zhu)于擴大消費，還(huan)能(neng)(neng)促(cu)進分期業(ye)務收(shou)益的(de)增長。銀(yin)行借助(zhu)本(ben)地訓練的(de)大模(mo)型，通(tong)過輸入(ru)全(quan)量優(you)質客戶的(de)信(xin)用(yong)評分、還(huan)款歷史(shi)及收(shou)入(ru)數(shu)據等詳細信(xin)息，使模(mo)型能(neng)(neng)夠自動(dong)完成預測(ce)與風險評估，生成調額(e)(e)名單，并將這(zhe)一名單與調額(e)(e)系統對接，即可(ke)實現自動(dong)提(ti)額(e)(e)功能(neng)(neng)。業(ye)務人員只需定(ding)期監(jian)控(kong)提(ti)額(e)(e)客戶的(de)消費表現，評估提(ti)額(e)(e)效(xiao)果(guo)，便能(neng)(neng)確保(bao)(bao)策略的(de)有效(xiao)性和(he)精準(zhun)性。通(tong)過這(zhe)一流程，銀(yin)行在確保(bao)(bao)風險可(ke)控(kong)的(de)同(tong)時，進一步優(you)化客戶體驗，推動(dong)信(xin)用(yong)卡業(ye)務的(de)健康發(fa)展。

研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發一(yi)款暢銷(xiao)的(de)(de)(de)(de)(de)信用(yong)卡產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)，對(dui)于銀行(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)營收至關重(zhong)要，同時也(ye)對(dui)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發人(ren)員(yuan)提(ti)出(chu)了(le)(le)更(geng)高(gao)的(de)(de)(de)(de)(de)要求(qiu)。除了(le)(le)基本的(de)(de)(de)(de)(de)金融知識之外，產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發人(ren)員(yuan)還(huan)需(xu)要掌握行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)內已經(jing)發行(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)各種(zhong)暢銷(xiao)卡產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)特(te)色與權益、新(xin)戶(hu)禮品(pin)(pin)(pin)(pin)、申(shen)(shen)請說(shuo)(shuo)明等詳(xiang)細信息(xi)(xi)；此外，還(huan)需(xu)熟悉國內外上千家同業(ye)(ye)(ye)銀行(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)特(te)征(zheng)，以(yi)確保新(xin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發的(de)(de)(de)(de)(de)信用(yong)卡產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)具有(you)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)競(jing)爭優勢。然而，對(dui)于產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發人(ren)員(yuan)來說(shuo)(shuo)，這樣(yang)的(de)(de)(de)(de)(de)學(xue)習成本非常高(gao)。為(wei)了(le)(le)解(jie)決這一(yi)問題，銀行(xing)(xing)可以(yi)將全(quan)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)學(xue)習資(zi)料提(ti)供(gong)給大模(mo)型，讓它(ta)通(tong)過訓練學(xue)習，整(zheng)合(he)碎片知識，并結(jie)合(he)當前(qian)客(ke)戶(hu)的(de)(de)(de)(de)(de)潛在(zai)(zai)需(xu)求(qiu)和不(bu)同人(ren)群(qun)(qun)的(de)(de)(de)(de)(de)標簽，如時尚(shang)特(te)征(zheng)、Z世代等，直接給出(chu)具有(you)某(mou)種(zhong)特(te)色的(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)及其相關權益、新(xin)戶(hu)禮品(pin)(pin)(pin)(pin)、申(shen)(shen)請說(shuo)(shuo)明等信息(xi)(xi)，由此銀行(xing)(xing)就(jiu)具有(you)了(le)(le)一(yi)種(zhong)全(quan)新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發流程(cheng)(cheng)和業(ye)(ye)(ye)務解(jie)決方(fang)案(an)(an)。新(xin)流程(cheng)(cheng)下，產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發人(ren)員(yuan)只需(xu)要對(dui)大模(mo)型提(ti)供(gong)的(de)(de)(de)(de)(de)眾多(duo)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)方(fang)案(an)(an)進(jin)行(xing)(xing)論證，并通(tong)過進(jin)一(yi)步的(de)(de)(de)(de)(de)調研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)來衡量(liang)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)(de)(de)(de)覆蓋群(qun)(qun)體、預計發卡量(liang)、營收情況、合(he)作機構等后續(xu)工作即可。這種(zhong)流程(cheng)(cheng)大大降低了(le)(le)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)發人(ren)員(yuan)在(zai)(zai)前(qian)期調研(yan)(yan)(yan)(yan)(yan)的(de)(de)(de)(de)(de)成本，使其能夠(gou)更(geng)多(duo)地專注于理解(jie)客(ke)戶(hu)需(xu)求(qiu)，并最(zui)終(zhong)在(zai)(zai)眾多(duo)方(fang)案(an)(an)中甄選出(chu)最(zui)適(shi)合(he)客(ke)戶(hu)需(xu)求(qiu)、兼(jian)具個性化和綜合(he)性的(de)(de)(de)(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)方(fang)案(an)(an)，從而提(ti)高(gao)銀行(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)經(jing)營收入。

大模型憑借強大的文本處(chu)理能(neng)力，能(neng)夠讀取相關代碼并編寫(xie)詳盡的運維文檔，提供代碼注(zhu)釋、操(cao)作(zuo)指南、故障排除(chu)步驟(zou)和常見(jian)問(wen)題(ti)解答等信息；同時，還能(neng)夠針對特定(ding)問(wen)題(ti)生成清晰易懂的解釋和操(cao)作(zuo)步驟(zou)，幫助運維人員(yuan)更(geng)加高效地處(chu)理問(wen)題(ti)，減少操(cao)作(zuo)失誤和故障發生的可能(neng)性。

傳統(tong)(tong)運(yun)(yun)營(ying)管理需(xu)要耗費(fei)大(da)(da)量人力(li)(li)和時(shi)間成(cheng)(cheng)(cheng)本，定期輸出(chu)運(yun)(yun)營(ying)周報(bao)、月(yue)報(bao)、場景評估報(bao)告(gao)(gao)和對(dui)應的優(you)化方(fang)案(an)，復雜場景甚至要對(dui)多個系統(tong)(tong)的多個模(mo)(mo)塊進行(xing)數據匯聚和集中(zhong)監控(kong)。銀行(xing)基(ji)于自主訓練的金融(rong)垂(chui)直大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)，利用生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)式AI大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)多模(mo)(mo)態(tai)、跨模(mo)(mo)態(tai)的內容(rong)生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)能力(li)(li)，對(dui)接信用卡部門內部系統(tong)(tong)，通過插件將大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)的多維能力(li)(li)與外部工具、資源、知識(shi)等優(you)勢融(rong)合。同時(shi)，大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)(xing)可為(wei)一線運(yun)(yun)營(ying)人員提供時(shi)效性更(geng)高、交互更(geng)便(bian)捷、內容(rong)更(geng)豐富、邊(bian)際成(cheng)(cheng)(cheng)本接近于零的運(yun)(yun)營(ying)支撐能力(li)(li)，如指(zhi)標(biao)趨勢分(fen)析(xi)、運(yun)(yun)營(ying)圖表生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)、運(yun)(yun)營(ying)報(bao)告(gao)(gao)生(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)、運(yun)(yun)營(ying)分(fen)析(xi)和方(fang)案(an)推薦(jian)等。

自動化(hua)(hua)技(ji)術(shu)目前已經很成熟(shu)，可以(yi)(yi)通過模擬人類(lei)的(de)鍵(jian)盤(pan)和鼠(shu)標操作，幫助銀(yin)(yin)行自動化(hua)(hua)、重復性、標準(zhun)化(hua)(hua)地執行繁瑣(suo)的(de)業(ye)務流程，如對賬、調賬、數據錄入、報(bao)表生成等，以(yi)(yi)提(ti)高業(ye)務效率和減少工作量。將大(da)模型與(yu)RPA技(ji)術(shu)結合，通過語音和文(wen)字就(jiu)可以(yi)(yi)自動生成RPA的(de)個性化(hua)(hua)主(zhu)題代碼，并完成自動化(hua)(hua)部(bu)署。銀(yin)(yin)行利(li)用大(da)模型與(yu)現有技(ji)術(shu)的(de)深(shen)度融合，可以(yi)(yi)節約大(da)量的(de)時間和人力資源，從而提(ti)高工作效率。

在綜(zong)合(he)辦(ban)公(gong)方面(mian)，大(da)模型可(ke)以(yi)(yi)基(ji)于(yu)銀行(xing)的(de)歷(li)(li)史項目(mu)文檔(dang)、辦(ban)公(gong)文檔(dang)、業務數(shu)據(ju)(ju)、會議(yi)紀要(yao)等訓(xun)練數(shu)據(ju)(ju)，創建(jian)內部知(zhi)識庫。當銀行(xing)在商討一(yi)個項目(mu)方案(an)或重大(da)決策時，可(ke)以(yi)(yi)在開(kai)會之(zhi)前或過程中，咨詢大(da)模型對該問(wen)題(ti)的(de)看法，使(shi)其(qi)結合(he)歷(li)(li)史數(shu)據(ju)(ju)給予客觀的(de)意見。如果在大(da)模型上封裝ASR、TTS語音合(he)成模塊，就可(ke)使(shi)其(qi)直接參加會議(yi)討論。如此，銀行(xing)增加了(le)一(yi)個了(le)解全部歷(li)(li)史數(shu)據(ju)(ju)、客戶數(shu)據(ju)(ju)的(de)智能(neng)語音助手，效率可(ke)想而知(zhi)。

大模(mo)型(xing)(xing)服務(wu)于行內員工(gong)的(de)另(ling)一種場景，就是編(bian)寫文檔。員工(gong)日常工(gong)作包(bao)括(kuo)編(bian)寫會(hui)議記錄(lu)、匯報材料、項目(mu)文檔等(deng)，通常占據員工(gong)大量的(de)時(shi)間，不(bu)(bu)但耗時(shi)耗力而且很(hen)多文檔內容(rong)極其相似，而通過本(ben)地訓練(lian)的(de)大模(mo)型(xing)(xing)就可(ke)以解(jie)決這(zhe)些(xie)問(wen)題。此外，新入職的(de)員工(gong)在了解(jie)企業(ye)(ye)背(bei)景、過往項目(mu)案(an)例、業(ye)(ye)務(wu)經驗、處室(shi)工(gong)作職責(ze)時(shi)，同樣也可(ke)以咨詢大模(mo)型(xing)(xing)，不(bu)(bu)需要(yao)死記硬背(bei)某些(xie)業(ye)(ye)務(wu)知(zhi)識，方便新員工(gong)或調(diao)崗(gang)員工(gong)短時(shi)間內迅速上手。

迄(qi)今(jin)為止(zhi),許多機構已經(jing)深刻(ke)認識到大模型的能力,并將其(qi)應用(yong)于實際(ji)業(ye)務(wu)中。

2023年3月，彭博社推出金融領(ling)域(yu)垂直大模(mo)型(xing)BloombergGPT，為金融行(xing)業(ye)(ye)提供了(le)高(gao)效解決方(fang)案。國內(nei)相關企業(ye)(ye)也(ye)涉足此(ci)領(ling)域(yu)，度小滿(man)、螞(ma)蟻科技等已發布相關產品(pin)。度小滿(man)開源(yuan)的(de)“軒轅”大模(mo)型(xing)已在(zai)眾多(duo)(duo)金融機(ji)構試(shi)用(yong)，并(bing)在(zai)多(duo)(duo)業(ye)(ye)務(wu)(wu)場景初見成效。國內(nei)銀行(xing)業(ye)(ye)也(ye)積極擁抱大模(mo)型(xing)技術，如工商銀行(xing)、農業(ye)(ye)銀行(xing)、平安銀行(xing)及北京銀行(xing)都在(zai)多(duo)(duo)個場景中探索應用(yong)大模(mo)型(xing)，提升了(le)金融服務(wu)(wu)的(de)智能(neng)化水平。

2024年，生(sheng)成(cheng)式AI將從模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)層走向應用層，從而(er)更好發揮大模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)(de)潛在(zai)價值，但是在(zai)實際操作中(zhong)銀(yin)行還(huan)面(mian)臨一(yi)定(ding)難(nan)點。影響場景落地的(de)(de)因素大致(zhi)包括硬件算(suan)力費(fei)用、模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)可(ke)解釋性(xing)、企業(ye)數(shu)(shu)據(ju)量級、數(shu)(shu)據(ju)隱私安全、專業(ye)人(ren)才(cai)培(pei)養(yang)等(deng)方(fang)面(mian)。因此，未來的(de)(de)研究方(fang)向可(ke)能會(hui)聚(ju)焦在(zai)以下幾方(fang)面(mian)：一(yi)是提高模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)(de)性(xing)能和效率，減少(shao)訓練和推理(li)的(de)(de)計算(suan)成(cheng)本(ben)，簡化本(ben)地部(bu)署流程；二是解決模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)可(ke)解釋性(xing)和透明性(xing)問題(ti)，使得用戶可(ke)以理(li)解模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)的(de)(de)生(sheng)成(cheng)過(guo)程和背后的(de)(de)邏輯；三是收集整理(li)企業(ye)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)資產(chan)，為未來AI普及做準備；四(si)是研究如何解決模(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)中(zhong)的(de)(de)隱私泄(xie)露問題(ti)，并制定(ding)相關規(gui)章制度及保護措(cuo)施；五是銀(yin)行內部(bu)培(pei)養(yang)人(ren)工智能及大數(shu)(shu)據(ju)方(fang)向的(de)(de)技術人(ren)才(cai)，不斷學習積累(lei)技術經驗，為真正實施AI場景做準備。

綜上所(suo)述，大模型(xing)在信(xin)用(yong)卡(ka)行(xing)業(ye)(ye)的(de)應用(yong)探索(suo)已初見成效。從個性化(hua)推薦到(dao)(dao)風險控制，從客戶服務(wu)到(dao)(dao)數(shu)據分析(xi)，大模型(xing)正逐漸改變信(xin)用(yong)卡(ka)行(xing)業(ye)(ye)的(de)業(ye)(ye)務(wu)模式和用(yong)戶體驗(yan)。隨(sui)著技(ji)術的(de)不(bu)斷進步，大模型(xing)將進一(yi)步釋(shi)放信(xin)用(yong)卡(ka)行(xing)業(ye)(ye)的(de)創新潛力，為消費者(zhe)提(ti)供更(geng)便捷、更(geng)智(zhi)能的(de)金融服務(wu)，推動信(xin)用(yong)卡(ka)行(xing)業(ye)(ye)的(de)數(shu)字化(hua)轉(zhuan)型(xing)和升級。