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今天分享的是：大模型专题：大模型金融支付类企业ToC应用探索与落地
报告共计：64页
《大模型金融支付类企业ToC应用探索与落地》主要介绍了平安壹钱包在大模型应用方面的探索，包括落地场景、合规要求、技术选择等内容。
- 前期调研：AI大模型前景明确，企业需进入以避免掉队。找落地场景时，应从熟悉领域入手，让AI学习优秀员工能力辅助其他员工，将任务拆解，先解决小任务、小场景。同时，要有实践经验，认知要高，理解大模型原理。
- 选择模型：在线大模型性能更强，调用技术门槛和硬件门槛低，配套模型生态和服务完善；私有化部署的模型文件可在本地部署，能更好确保数据安全性。国内大模型在数据安全和合规要求方面更具优势。
- 落地场景介绍：以平安GPT为例，介绍了其在知识库搭建方面的应用，包括文本向量化、提示词Prompt、生成答案反馈等。同时，还探讨了RAG（检索增强生成）的作用和落地过程中需要关注的事项，如数据源加载与处理、数据切分、检索效果、可解释性与鲁棒性等。
- 合规要求：企业应遵守相关法律法规，如《生成式人工智能服务管理暂行办法》等，在引入商业或开源基础模型、使用语料、保护个人信息等方面进行合规评估和报备。
- 未来趋势：大模型将为每个行业带来机遇，使程序员之间的差距缩小，程序员和非程序员的差距拉大，同时为“小而美”创业团队提供重大机遇。大模型应用架构师的职责包括确保系统准确、省钱且易于维护。
总之，金融支付类企业在大模型应用中需综合考虑多方面因素，选择合适的模型和落地场景，以实现降本增效或扩大收益的目标。
以下为报告节选内容
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