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AI金融创新实践|上海「Open Day」圆满落幕
7432点击    2024-08-02 12:02

  活动介绍


7月25日,非凡产研举办的《金融科技新动力:AI在金融创新与服务中的应用》主题活动在上海圆满落幕。


活动特别邀请到了三位AI+金融领域的资深专家深擎科技创始人&CEO 柴志伟、澜码科技创始人兼CEO 周健、甜新科技合伙人 郭尔东分别进行了专题分享,跟参会嘉宾进行了答疑互动。

   活动精华

深擎科技创始人&CEO 柴志伟进行了《证券行业大模型落地实践》的主题分享。他首先介绍了 目前证券行业大模型落地面临三大现状。

第一,面对大模型,证券客户既兴奋又焦虑,内部高度重视,坚信“绝不能错过”,但尚未明确投入。企业在调研过程中,由于模型过多导致疲于评测,信息爆炸让问题多于答案。场景和业务预期高,但实际效果不确定,落地路径难定。对效果缺乏信心,投产比难以量化,既要、又要、还要,完美方案难寻。


第二,大模型在证券行业应用落地逐渐趋于理性,企业想要解决端到端问题,但面临金融专业性和数据质量挑战。2C应用需备案,并且高并发下客诉风险高。替代小模型需考虑性价比和可靠性,同时还要大模型和AI是否真的能辅助解决用户投资、选股等具体投资问题。此外,还有业务参与少,场景不刚需,评价缺乏标准等挑战。


第三,大模型在金融行业的应用主要集中在“AIGC”、“机器问答”和“员工助手”场景。AI内容创作包括基于用户风格喜好和投资成熟度的个性化创作、行业与热点事件解读、个性化早晚报、AI脱水研报,以及代码与测试用例生成。知识库问答涵盖文档实时对话、冗长金融文档机器在线解读、客服外呼问答、实时研报解读、公司财报答疑和内规外规解读。员工助理则指通过虚拟专业人设赋能客户经理,涵盖客户情绪秘书、研究观点助手、产品营销助理和职业技能陪练。

他还分享了大模型能在以下场景发挥重要价值

1. AIGC个股异动解读: 通过多因子异动监控模型,实时解读个股异动,个股覆盖率提升2倍,解读时效提升1倍。


2. AIGC板块异动解读:构建“短期解读->中长期展望->关联业务”完整链路,从消息驱动等多个维度在1分钟内完成异动原因解读,覆盖所有行业和板块。


3. 热点事件解读:从投资者视角简洁点评市场热点,提供清晰的下一步行动指引。


4. 行业解读:通过账户分析为用户提供个性化持仓报告,确保时效性和全面覆盖全行业新闻及研报核心观点。

5. 基金投后服务:结合结构化数据和AIGC生成基金产品月报,重点陪伴持营产品。

他强调,基于 基础大模型+AI Agent+金融行业数据训练的垂直大模型才能深度融入场景需求,结合金融行业分析框架,提供细粒度分析。且信息结构可控且可调整,能适应不同场景需求。



此外,他还介绍了金融机构在应用大模型时面临五个关键挑战。首先,需快速响应业务需求,并积极将业务人员纳入大模型场景的打磨过程中。其次,要有效利用内部和外部优质数据资产,包括知识库、数据流和接口API,提升数据整合能力。第三,为了确保交付稳定的业务结果而非创意,需要应对大模型可能出现的幻觉和输出不稳定性。第四,必须将大量配套研发投入沉淀为算子化、可复用的最佳实践,以便长期使用。最后,需建立量化评价体系,以评估场景效果并实施持续的优化和迭代机制。


澜码科技创始人兼CEO 周健进行了《基于LLM的AI Agent在金融行业的落地实践》主题分享。


他首先表示,大模型将深刻重塑企业,显著释放数据要素中的生产力。首先,大模型具备“能力涌现”现象,能够完成传统人工智能无法实现的复杂任务。其次,凭借其强大的泛化能力、短开发周期和低边际成本,大模型代表了AI开发的新范式。最后,借助基于大语言模型的智能体,人类能够更高效地连接物理世界、数字世界以及未来的人机协作智能世界。


而AI智能体(Agent)是一种新型生产力,由算力、模型、数据和专家知识等要素组成。它适合处理非结构化数据和生成代码,能够执行任务并进行多任务协作,具备环境感知和动态响应能力,还能进行任务规划和长期记忆。


但也要注意的是,目前AI智能体(Agent)在处理多步复杂推理任务和高准确度要求的工作上仍然不够擅长。


澜码科技自主研发的基于大语言模型的企业级 Al Agent 平台——AskXBOT集Agent 、工作流设计、开发、使用、管理,与专家知识沉淀于一体。能帮助企业快速定制企业级Al Agent来完成各类任务,从而实现业务运营的提质增效。




周健强调,Agent应用落地重在业务知识理解、方案设计与项目统筹管理。充分拉通业务用户,IT专家(知识建模专家、AI专家、大数据专家、大模型专家、 基础设施专家)与合作伙伴,综合运用各种工具和平台,构建基于自然语言理解、智能化推理、质量可靠的企业智能体应用。


他认为金融行业落地大模型的思路可分为三个阶段。第一阶段的建设期应专注于增强自动化,通过在一个部门进行产品技术验证和试运行来完善应用场景。第二阶段的提升期则着重于流程自动化,首先完成不同业务领域的试点应用封装,然后在全单位推广这些应用,逐步升级业务全流程应用,如信贷,并探索更多Agent应用场景以增加价值。


第三阶段的成熟期主要推动流程智能化,制定统一的技术合规标准,构建完善的运营体系,引入业务流程挖掘和治理,同时培养更多数字化转型人才,并在更多部门推广Agent,实现全面的流程自动化和智能化升级。


甜新科技合伙人 郭尔东进行了《AIGC视频互动营销-助力金融行业构建智慧营销生态》主题分享。



他介绍,随着5G时代的来临,AIGC(人工智能生成内容)营销正成为新的潮流。C端用户触达工具正朝着智能化和视频化发展,视频内容逐渐取代传统文本,成为与用户沟通的主要方式。AIGC不仅代表了当前的流量红利,也是营销领域的新蓝海。


甜新科技推出的基于AI和5G视频技术的VCRM营销解决方案,正帮助企业提升营销转化率和激活潜在客户。通过深度整合AI与视频技术,VCRM为客户提供定制化的视频营销服务,覆盖从营销获客到老客户维护、客服以及营销复购的全流程,旨在通过科技手段降低营销成本,提高转化效率。



大模型+视频化在金融行业的应用场景多样且具有针对性。在保险行业,可以应用于包括未支付保单的断点拉回、保单升级(从赠险到短期险、从短期险到长期险)、交叉销售、转介绍以及加企业微信等场景,以增强客户关系。在信贷领域,可以应用到促成首贷和复贷、沉睡客户的重新激活、活动邀约、APP下载召回和还款提醒等场景。在银行业,应用场景涵盖促活积分商城兑换、交叉营销、沉睡客户唤醒以及借记卡推广等。


此外, 深擎科技创始人&CEO  柴志伟、澜码科技创始人兼CEO 周健、甜新科技合伙人 郭尔东还跟现场参会嘉宾进行了深度交流分享。



现场嘉宾向三位嘉宾提问了大模型和AI创业公司在国内的产品体系搭建、商业化探索,AI Agent在企业未来业务场景中还能发挥哪些价值,金融等行业客户如何落地大模型等具体问题。三位演讲嘉宾分别基于各自的经历和经验给出了实质性指导建议。


本次活动在参会者的高度认可中圆满结束!非凡产研将与行业生态合作伙伴持续共同努力,探索大模型和生成式AI在国内的商业化发展路径!


文章来源微信公众号“非凡产研”


AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT