AI大模型助力中小银行跨越“智能化鸿沟”：度小满首席技术官许冬亮访谈录

麦肯锡：ChatGPT近期风靡全球，您对人工智能未来趋势怎么看？

许冬亮 ：ChatGPT的基础是大模型，也就是 GPT（ Generative Pre-trained Transformer 即生成型预训练变换模型）。基于大模型，OpenAI团队不仅推出了ChatGPT（对话），还推出了CodeX（代码生成）、DALL-E（图像生成）。

比ChatGPT更值得关注的是它所依托的底层技术能力。我们认为类似GPT这样的大模型技术，是下一代人工智能技术较量的核心课题。大模型将会掀起新一波的技术浪潮，重塑多个行业的业态。

麦肯锡：大模型技术在金融行业有哪些应用？

许冬亮 ：金融行业是数字化、智能化的先行者，如果将大模型能力放到金融行业中去处理原有的任务，性能和效果将会有显著的提升，会对很多工作产生颠覆性的影响。

大模型可以分为理解式大模型和生成式大模型。理解式大模型可以用在智能获客和风险管理上，帮助金融机构提升经营效率和风险管理决策能力。在智能获客上，大模型可帮助金融机构精准匹配用户的需求。在信用风险管理上，在大模型的通用能力基础上融合金融行业的知识和数据用于风险评估，可以提升数据洞察理解能力，帮助我们发现原来发现不了的风险。

生成式大模型可以自主生成新的数据、图像、语音、文本等信息，成为理财师、保险经纪人等金融行业从业人员的得力助手，帮助他们为客户个性化推荐理财、保险产品，大幅提升服务效率和服务体验。具体表现在以下三个方面：

在通用大模型的基础上，叠加金融客服领域的数据和专业服务经验，经过垂直领域定向训练后客服机器人既能与用户进行多轮对话，还能提出具体的、可行的解决方案。

基于大模型的业务助理不仅了解国内外的宏观政策、行业信息、产品信息，而且可以自动生成文章、报告，提供专业建议和方案辅助交流。