ChatGPT3.5發(fa)布(bu)后，引起社(she)會(hui)各界廣(guang)泛關注和討論，上(shang)線(xian)5天(tian)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)注冊量(liang)達100萬，上(shang)線(xian)2個月(yue)(yue)月(yue)(yue)活用(yong)(yong)戶(hu)(hu)超過1億，成為(wei)迄今為(wei)止(zhi)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)增(zeng)長(chang)速度(du)最快的(de)(de)(de)(de)(de)消費級(ji)應用(yong)(yong)程序。它(ta)(ta)不僅可以(yi)(yi)通過谷歌三級(ji)程序員考(kao)試，在(zai)雅思和托福考(kao)試、司法考(kao)試、編(bian)寫(xie)文(wen)案和論文(wen)、詩詞歌賦(fu)等(deng)方面也有非常(chang)優異的(de)(de)(de)(de)(de)表(biao)現(xian)。2023年3月(yue)(yue)14日，OpenAI發(fa)布(bu)ChatGPT4.0，它(ta)(ta)是基于(yu)GPT架構開發(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)對話(hua)(hua)式(shi)AI模型，通過學習大量(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)現(xian)成文(wen)本(ben)(ben)和對話(hua)(hua)集合，根據(ju)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)的(de)(de)(de)(de)(de)文(wen)本(ben)(ben)輸(shu)入產生相應的(de)(de)(de)(de)(de)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)回答，可以(yi)(yi)像(xiang)人類那樣進行即時對話(hua)(hua)。因此，可以(yi)(yi)把(ba)ChatGPT簡單理解為(wei)一個由AI驅動的(de)(de)(de)(de)(de)聊天(tian)機器人。2024年2月(yue)(yue)15日，OpenAI發(fa)布(bu)的(de)(de)(de)(de)(de)Sora再次震(zhen)驚世(shi)界。Sora模型的(de)(de)(de)(de)(de)核心能(neng)(neng)(neng)力在(zai)于(yu)，能(neng)(neng)(neng)夠根據(ju)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)輸(shu)入的(de)(de)(de)(de)(de)文(wen)本(ben)(ben)描述，生成長(chang)達一分鐘的(de)(de)(de)(de)(de)高(gao)質量(liang)視頻，這(zhe)些視頻不僅視覺質量(liang)高(gao)，而且(qie)與用(yong)(yong)戶(hu)(hu)的(de)(de)(de)(de)(de)文(wen)本(ben)(ben)提示高(gao)度(du)一致。這(zhe)一成果(guo)的(de)(de)(de)(de)(de)發(fa)布(bu)，預示著視頻制作(zuo)和內(nei)容創作(zuo)方式(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)革命性(xing)變化。

然而(er)，ChatGPT的(de)成功并非(fei)偶然，而(er)是得(de)益于一系列先進(jin)的(de)技術和創新(xin)。其(qi)中(zhong)，最(zui)為核(he)心的(de)就(jiu)是Transformer架構(gou)、預訓練加微調(diao)和多輪對話處理等訓練方法，這(zhe)些技術的(de)應用使(shi)得(de)ChatGPT能夠實現對自然語言的(de)理解和生(sheng)成，并提供高(gao)質量(liang)的(de)對話體驗。

全(quan)球范(fan)圍內(nei)大模型(xing)已進入了一(yi)個高速發展期，各大科技企業(ye)和研究機(ji)構(gou)如(ru)微(wei)軟、谷(gu)歌、Meta、亞馬遜等在(zai)這(zhe)一(yi)領域投入巨大，均推出(chu)了面向企業(ye)、開發者和個人的眾多產(chan)品(pin)。在(zai)國內(nei)市場，互聯網企業(ye)也緊(jin)跟技術腳步，研發出(chu)多類產(chan)品(pin)，其中BAT發布的大語(yu)言模型(xing)產(chan)品(pin)在(zai)中文應用方面表現出(chu)色。國內(nei)大語(yu)言模型(xing)產(chan)品(pin)及(ji)訪問方式詳見表1。

根據(ju)頭部大模型(xing)評測機構（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的(de)綜(zong)合數據(ju)，國內市場已發布的(de)大模型(xing)產品在(zai)中文(wen)表現方面完(wan)全可以代替ChatGPT等(deng)一眾國外產品。

大(da)(da)語言模(mo)(mo)型(xing)有三種使(shi)(shi)用(yong)場景：一(yi)是普通用(yong)戶打(da)開(kai)產(chan)品網頁，通過手(shou)機號碼注冊就可以直(zhi)接(jie)對(dui)話訪(fang)(fang)問(wen)，基本功能完(wan)全免費，部(bu)(bu)分高級模(mo)(mo)型(xing)需要(yao)充值(zhi)才能使(shi)(shi)用(yong)。二是開(kai)發者用(yong)戶可以通過程(cheng)序調用(yong)大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)的(de)API接(jie)口進行訪(fang)(fang)問(wen)，并將訪(fang)(fang)問(wen)結果整合至自身產(chan)品中，調用(yong)過程(cheng)中需要(yao)考慮數據安全問(wen)題(ti)。三是公(gong)司(si)用(yong)戶下(xia)載各大(da)(da)公(gong)司(si)開(kai)源的(de)大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)訓練結果并在(zai)本地(di)部(bu)(bu)署，通過訓練打(da)造屬于本公(gong)司(si)個(ge)性化的(de)大(da)(da)模(mo)(mo)型(xing)產(chan)品。

目(mu)前，國內外發(fa)(fa)布的(de)大(da)(da)模型雖然在實現細節、網絡架構、訓(xun)練(lian)數(shu)據以及(ji)優化策略等(deng)方(fang)面(mian)各具特色，但其訓(xun)練(lian)原(yuan)理(li)基本相(xiang)同，都是基于深(shen)(shen)度學(xue)習技術，尤其依(yi)賴于大(da)(da)量規范(fan)語料庫(ku)的(de)學(xue)習和神(shen)經(jing)網絡的(de)訓(xun)練(lian)與優化，這也(ye)是為什么國內大(da)(da)模型在中文表現方(fang)面(mian)可以追(zhui)趕和超越國外產品的(de)原(yuan)因。這些大(da)(da)模型憑借強大(da)(da)的(de)能(neng)(neng)力，能(neng)(neng)夠在信用(yong)(yong)卡的(de)全生(sheng)命周期內發(fa)(fa)揮(hui)重要作(zuo)用(yong)(yong)，覆蓋客(ke)戶(hu)服(fu)務、市(shi)場(chang)營(ying)(ying)銷(xiao)、風險防控(kong)、產品研發(fa)(fa)、運營(ying)(ying)維護以及(ji)綜(zong)合(he)辦公等(deng)多個關鍵(jian)環(huan)節，不僅能(neng)(neng)夠有(you)效提(ti)(ti)(ti)升(sheng)客(ke)戶(hu)滿意(yi)度，降(jiang)低人工(gong)成本，提(ti)(ti)(ti)高工(gong)作(zuo)效率(lv)，還(huan)能(neng)(neng)夠為員工(gong)提(ti)(ti)(ti)供創意(yi)靈感，從而整(zheng)體改善工(gong)作(zuo)流程。以下結(jie)合(he)ChatGPT的(de)工(gong)作(zuo)原(yuan)理(li)，深(shen)(shen)入探討(tao)大(da)(da)模型在信用(yong)(yong)卡行業的(de)應用(yong)(yong)場(chang)景。

信(xin)用(yong)(yong)卡(ka)行(xing)(xing)業傳(chuan)統客(ke)(ke)(ke)(ke)服(fu)(fu)通(tong)常(chang)是通(tong)過人(ren)工客(ke)(ke)(ke)(ke)服(fu)(fu)或預設(she)的(de)問(wen)(wen)(wen)答(da)文檔用(yong)(yong)機器人(ren)自動(dong)回復客(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)問(wen)(wen)(wen)題(ti)。所謂的(de)線(xian)上(shang)智能客(ke)(ke)(ke)(ke)服(fu)(fu)，大多是一(yi)種基于規則(ze)的(de)自動(dong)化(hua)程(cheng)序，只能回答(da)預先設(she)定的(de)相關內(nei)容、執行(xing)(xing)特定任務，內(nei)容單(dan)調且覆蓋(gai)問(wen)(wen)(wen)題(ti)范圍有(you)限。銀行(xing)(xing)可通(tong)過客(ke)(ke)(ke)(ke)服(fu)(fu)渠(qu)道、App、微信(xin)銀行(xing)(xing)、網站、社交(jiao)平臺或其他線(xian)上(shang)渠(qu)道創建數字人(ren)助(zhu)(zhu)手，借助(zhu)(zhu)大模型(xing)這(zhe)一(yi)超(chao)級知識大腦，為(wei)客(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)提(ti)供(gong)各(ge)領域(yu)的(de)問(wen)(wen)(wen)答(da)幫助(zhu)(zhu)，如賬(zhang)單(dan)日、逾期、溢繳款(kuan)等(deng)信(xin)用(yong)(yong)卡(ka)常(chang)識。這(zhe)將有(you)助(zhu)(zhu)于提(ti)高新(xin)客(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)在(zai)行(xing)(xing)內(nei)微信(xin)銀行(xing)(xing)、App等(deng)渠(qu)道的(de)訪問(wen)(wen)(wen)量和(he)客(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)黏性(xing)，通(tong)過與潛在(zai)客(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)的(de)對話，收(shou)集(ji)客(ke)(ke)(ke)(ke)戶(hu)需求、偏好(hao)和(he)目(mu)標(biao)，持續優化(hua)信(xin)用(yong)(yong)卡(ka)產品。

對于存量客(ke)戶，銀(yin)行(xing)可(ke)在其登錄某(mou)一(yi)渠道(dao)驗(yan)證身(shen)份后進行(xing)實(shi)時(shi)互(hu)動(dong)，方(fang)便客(ke)戶通(tong)過輸(shu)入語音(yin)、文字、圖(tu)片等信息查詢賬(zhang)單、可(ke)分(fen)期金額，咨(zi)詢業(ye)務流程、熱門權益、活動(dong)說明、推(tui)薦辦卡獎勵規(gui)則、分(fen)期產品(pin)辦理要求(qiu)、App某(mou)一(yi)功(gong)能(neng)所在位置等。銀(yin)行(xing)可(ke)基于大模型理解(jie)(jie)客(ke)戶表達，精(jing)準掌握客(ke)戶真實(shi)需求(qiu)，結(jie)合(he)上(shang)下(xia)文語境，自動(dong)生成用于解(jie)(jie)答(da)、服(fu)務咨(zi)詢的(de)對話，快速回(hui)答(da)客(ke)戶的(de)問(wen)題，同時(shi)跳(tiao)轉到對應業(ye)務界面。通(tong)過內部數據訓練、人機交互(hu)方(fang)式的(de)變革，銀(yin)行(xing)讓用戶體驗(yan)到真人的(de)服(fu)務品(pin)質，實(shi)現(xian)7×24小時(shi)全(quan)天候真正的(de)智能(neng)客(ke)戶服(fu)務，從(cong)而降低客(ke)服(fu)人工成本，提升客(ke)戶滿意(yi)度和品(pin)質體驗(yan)。

優質的(de)(de)(de)信(xin)(xin)用卡(ka)營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)方案(an)(an)能(neng)夠有(you)效激(ji)發客(ke)戶(hu)興(xing)趣，增強客(ke)戶(hu)黏性，提高信(xin)(xin)用卡(ka)的(de)(de)(de)使用率和(he)客(ke)戶(hu)轉化(hua)率。銀行結(jie)合營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)目標(biao)，將業(ye)務需(xu)求輸入(ru)至本(ben)地(di)大(da)(da)模(mo)型，模(mo)型將依托客(ke)戶(hu)的(de)(de)(de)基本(ben)信(xin)(xin)息、消費歷(li)史及行為(wei)(wei)偏好(hao)進(jin)(jin)行深度訓練。同時，結(jie)合業(ye)務人員(yuan)(yuan)的(de)(de)(de)具(ju)體需(xu)求，大(da)(da)模(mo)型能(neng)夠生成針對特定客(ke)群(qun)的(de)(de)(de)信(xin)(xin)用卡(ka)優惠活動、返現(xian)計劃、獎勵機制、專屬特權、增值服(fu)務及積分兌換等(deng)大(da)(da)量(liang)方案(an)(an)。銀行可從這些(xie)方案(an)(an)中篩選出未曾實施的(de)(de)(de)活動，并(bing)運用AB Test模(mo)式與過(guo)往營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)方案(an)(an)進(jin)(jin)行對比，通過(guo)實際效果(guo)的(de)(de)(de)驗證(zheng)，識(shi)別(bie)出哪些(xie)方案(an)(an)表現(xian)更佳，從而(er)持續優化(hua)營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)策略；將營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)結(jie)果(guo)數據(ju)再次輸入(ru)本(ben)地(di)大(da)(da)模(mo)型，基于反饋數據(ju)進(jin)(jin)一步優化(hua)新(xin)的(de)(de)(de)營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)方案(an)(an)，通過(guo)這種(zhong)方式不斷迭代提升轉化(hua)率。此(ci)外，本(ben)地(di)部署的(de)(de)(de)大(da)(da)模(mo)型與AIGC技術的(de)(de)(de)結(jie)合，不僅能(neng)自(zi)動化(hua)生成營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)資料，還能(neng)為(wei)(wei)業(ye)務人員(yuan)(yuan)提供(gong)豐富的(de)(de)(de)營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)主題(ti)設(she)計方案(an)(an)；配合智(zhi)能(neng)繪圖工具(ju)（如Midjourney等(deng)），自(zi)動生成營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)圖片、海報和(he)banner，從而(er)有(you)效降(jiang)低人工成本(ben)，實現(xian)個性化(hua)營銷(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)(xiao)方案(an)(an)的(de)(de)(de)快速落地(di)。

在(zai)(zai)智能(neng)外(wai)(wai)(wai)(wai)呼(hu)(hu)(hu)營銷場(chang)景（新戶(hu)(hu)(hu)(hu)開卡、客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)促活(huo)、現金分(fen)期(qi)、商品分(fen)期(qi)、銷卡挽留(liu)等）中，目前市(shi)場(chang)上的(de)智能(neng)外(wai)(wai)(wai)(wai)呼(hu)(hu)(hu)機器(qi)人(ren)話(hua)(hua)(hua)術(shu)(shu)呆板，一旦(dan)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)識別出對方是(shi)機器(qi)人(ren)，便會迅速掛斷(duan)電話(hua)(hua)(hua)，外(wai)(wai)(wai)(wai)呼(hu)(hu)(hu)效果(guo)不理想，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)體(ti)驗(yan)感(gan)差，影響企業形(xing)象。銀行(xing)(xing)(xing)利(li)(li)用(yong)本地已訓練好的(de)大(da)模型(xing)按照一定表結(jie)(jie)構(gou)如(ru)聯系方式、姓名(ming)(ming)、行(xing)(xing)(xing)為偏(pian)好、開場(chang)話(hua)(hua)(hua)術(shu)(shu)等，生成一份外(wai)(wai)(wai)(wai)呼(hu)(hu)(hu)營銷名(ming)(ming)單(dan)，然后將大(da)模型(xing)對接客(ke)(ke)服(fu)外(wai)(wai)(wai)(wai)呼(hu)(hu)(hu)系統按照名(ming)(ming)單(dan)進(jin)行(xing)(xing)(xing)外(wai)(wai)(wai)(wai)呼(hu)(hu)(hu)，結(jie)(jie)合(he)自動語(yu)音(yin)識別技(ji)(ji)術(shu)(shu)（ASR）、文本到語(yu)音(yin)合(he)成技(ji)(ji)術(shu)(shu)（TTS）等語(yu)音(yin)合(he)成模塊技(ji)(ji)術(shu)(shu)，使客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)通過語(yu)音(yin)的(de)方式與(yu)(yu)大(da)模型(xing)進(jin)行(xing)(xing)(xing)交互(hu)，實現真正(zheng)的(de)“千(qian)人(ren)千(qian)面(mian)”話(hua)(hua)(hua)術(shu)(shu)營銷。在(zai)(zai)與(yu)(yu)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)交流的(de)過程中，本地大(da)模型(xing)可以結(jie)(jie)合(he)上下文回答(da)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)的(de)各種問題，使客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)在(zai)(zai)獲取(qu)到有(you)價值的(de)信息后不會立刻掛斷(duan)電話(hua)(hua)(hua)，為后續的(de)業務開展提供了有(you)利(li)(li)條(tiao)件，由此可顯著提升與(yu)(yu)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)(hu)(hu)的(de)互(hu)動質量和體(ti)驗(yan)。

識別客戶(hu)風(feng)(feng)險等級并降低不(bu)良(liang)率，一(yi)(yi)直是信用卡行業的核心(xin)任務(wu)之一(yi)(yi)。大模型通過深度分析海量的交易(yi)數據、用戶(hu)行為(wei)(wei)及(ji)歷(li)史(shi)風(feng)(feng)險模型，能(neng)(neng)夠精(jing)準識別出客戶(hu)潛(qian)在(zai)的風(feng)(feng)險因(yin)素和異常行為(wei)(wei)。這一(yi)(yi)功能(neng)(neng)不(bu)僅能(neng)(neng)為(wei)(wei)業務(wu)人員提(ti)供具(ju)體的風(feng)(feng)險因(yin)素作(zuo)為(wei)(wei)參考(kao)，而(er)且能(neng)(neng)自動生(sheng)成風(feng)(feng)險客戶(hu)名單，業務(wu)人員僅需驗(yan)證名單準確性，提(ti)前干預潛(qian)在(zai)的不(bu)良(liang)行為(wei)(wei)即(ji)可(ke)，從而(er)有效防控風(feng)(feng)險。

對于優(you)質(zhi)客(ke)戶，適度提升信(xin)(xin)用(yong)卡(ka)額(e)(e)度不僅有助(zhu)于擴(kuo)大消費，還能(neng)促進分(fen)(fen)期業務(wu)收益的增長(chang)。銀行借(jie)助(zhu)本(ben)地訓練(lian)的大模型，通過輸入全量優(you)質(zhi)客(ke)戶的信(xin)(xin)用(yong)評分(fen)(fen)、還款歷史及收入數據等(deng)詳細信(xin)(xin)息，使模型能(neng)夠自(zi)動完(wan)成(cheng)預測與風(feng)險評估，生成(cheng)調額(e)(e)名單，并將這一(yi)名單與調額(e)(e)系統對接，即可(ke)實現自(zi)動提額(e)(e)功能(neng)。業務(wu)人員只需定期監控(kong)提額(e)(e)客(ke)戶的消費表現，評估提額(e)(e)效(xiao)果，便能(neng)確(que)保策(ce)略的有效(xiao)性(xing)和精準性(xing)。通過這一(yi)流程，銀行在(zai)確(que)保風(feng)險可(ke)控(kong)的同時(shi)，進一(yi)步優(you)化客(ke)戶體驗，推動信(xin)(xin)用(yong)卡(ka)業務(wu)的健(jian)康發(fa)展。

研(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)一(yi)(yi)款(kuan)暢銷的(de)(de)信用(yong)卡(ka)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)，對(dui)(dui)于(yu)銀行(xing)的(de)(de)營(ying)收(shou)至關(guan)重要，同(tong)時(shi)(shi)也(ye)對(dui)(dui)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)(ren)員(yuan)提(ti)出了(le)更(geng)高(gao)的(de)(de)要求。除了(le)基本的(de)(de)金融知識之外(wai)，產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)(ren)員(yuan)還(huan)(huan)需(xu)要掌握(wo)行(xing)業(ye)(ye)內已經(jing)發(fa)(fa)(fa)(fa)行(xing)的(de)(de)各種(zhong)暢銷卡(ka)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)特色(se)(se)與權益(yi)、新(xin)(xin)(xin)(xin)戶(hu)禮品(pin)(pin)(pin)(pin)、申(shen)請(qing)說(shuo)明等詳細(xi)信息(xi)；此外(wai)，還(huan)(huan)需(xu)熟悉國內外(wai)上千家同(tong)業(ye)(ye)銀行(xing)的(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)特征，以確保新(xin)(xin)(xin)(xin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)的(de)(de)信用(yong)卡(ka)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)具有行(xing)業(ye)(ye)競爭優勢(shi)。然而，對(dui)(dui)于(yu)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)(ren)員(yuan)來說(shuo)，這樣(yang)的(de)(de)學(xue)習成本非常(chang)高(gao)。為(wei)了(le)解決這一(yi)(yi)問題(ti)，銀行(xing)可以將全行(xing)業(ye)(ye)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)學(xue)習資料提(ti)供給大(da)模型(xing)，讓(rang)它(ta)通過(guo)訓練學(xue)習，整合(he)(he)碎片知識，并(bing)結(jie)合(he)(he)當前客戶(hu)的(de)(de)潛在(zai)需(xu)求和(he)不同(tong)人(ren)(ren)群的(de)(de)標簽(qian)，如時(shi)(shi)尚特征、Z世(shi)代等，直接給出具有某(mou)種(zhong)特色(se)(se)的(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)及其相關(guan)權益(yi)、新(xin)(xin)(xin)(xin)戶(hu)禮品(pin)(pin)(pin)(pin)、申(shen)請(qing)說(shuo)明等信息(xi)，由此銀行(xing)就具有了(le)一(yi)(yi)種(zhong)全新(xin)(xin)(xin)(xin)的(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)流程和(he)業(ye)(ye)務解決方案(an)。新(xin)(xin)(xin)(xin)流程下，產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)(ren)員(yuan)只需(xu)要對(dui)(dui)大(da)模型(xing)提(ti)供的(de)(de)眾多產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)方案(an)進(jin)行(xing)論證，并(bing)通過(guo)進(jin)一(yi)(yi)步(bu)的(de)(de)調(diao)研(yan)(yan)來衡量(liang)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)的(de)(de)覆蓋群體(ti)、預(yu)計發(fa)(fa)(fa)(fa)卡(ka)量(liang)、營(ying)收(shou)情況(kuang)、合(he)(he)作(zuo)機構等后續(xu)工作(zuo)即可。這種(zhong)流程大(da)大(da)降低(di)了(le)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)研(yan)(yan)發(fa)(fa)(fa)(fa)人(ren)(ren)員(yuan)在(zai)前期調(diao)研(yan)(yan)的(de)(de)成本，使其能夠更(geng)多地專注于(yu)理解客戶(hu)需(xu)求，并(bing)最(zui)(zui)終在(zai)眾多方案(an)中(zhong)甄(zhen)選出最(zui)(zui)適合(he)(he)客戶(hu)需(xu)求、兼(jian)具個性化和(he)綜合(he)(he)性的(de)(de)產(chan)(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)(pin)方案(an)，從(cong)而提(ti)高(gao)銀行(xing)的(de)(de)經(jing)營(ying)收(shou)入(ru)。

大模(mo)型憑(ping)借強(qiang)大的文(wen)本處理能(neng)力，能(neng)夠(gou)讀(du)取相關代碼(ma)并編(bian)寫詳盡的運維文(wen)檔(dang)，提供代碼(ma)注(zhu)釋、操(cao)作(zuo)指南、故障排除步驟(zou)和(he)常見問(wen)題(ti)解答(da)等信息；同時，還能(neng)夠(gou)針(zhen)對(dui)特(te)定問(wen)題(ti)生成清晰易懂(dong)的解釋和(he)操(cao)作(zuo)步驟(zou)，幫助運維人員更加高效地處理問(wen)題(ti)，減少操(cao)作(zuo)失誤和(he)故障發(fa)生的可能(neng)性(xing)。

傳統運營(ying)管理需要(yao)耗費(fei)大(da)量人力(li)和時(shi)間(jian)成本，定期輸出運營(ying)周報(bao)、月報(bao)、場景(jing)(jing)評估(gu)報(bao)告(gao)和對應的(de)(de)優化方案(an)，復雜場景(jing)(jing)甚(shen)至要(yao)對多(duo)(duo)個系(xi)統的(de)(de)多(duo)(duo)個模塊(kuai)進行數據(ju)匯(hui)聚和集中監控。銀行基于(yu)自主訓練的(de)(de)金融垂直(zhi)大(da)模型(xing)，利用(yong)生成式AI大(da)模型(xing)多(duo)(duo)模態(tai)(tai)、跨模態(tai)(tai)的(de)(de)內(nei)容生成能(neng)力(li)，對接信用(yong)卡部(bu)門內(nei)部(bu)系(xi)統，通(tong)過插件將大(da)模型(xing)的(de)(de)多(duo)(duo)維能(neng)力(li)與外部(bu)工具(ju)、資源、知識等優勢融合。同時(shi)，大(da)模型(xing)可(ke)為(wei)一線(xian)運營(ying)人員提供時(shi)效(xiao)性更高、交(jiao)互更便(bian)捷、內(nei)容更豐富、邊際(ji)成本接近于(yu)零的(de)(de)運營(ying)支撐能(neng)力(li)，如指(zhi)標趨勢分析(xi)、運營(ying)圖表生成、運營(ying)報(bao)告(gao)生成、運營(ying)分析(xi)和方案(an)推薦等。

自動化(hua)(hua)(hua)技(ji)術目前已經(jing)很成熟，可(ke)以(yi)通(tong)(tong)過模(mo)擬人(ren)類的(de)鍵盤和鼠標操作(zuo)(zuo)，幫助銀行自動化(hua)(hua)(hua)、重復性、標準化(hua)(hua)(hua)地執行繁瑣的(de)業務流程，如(ru)對賬、調賬、數據錄入、報(bao)表生(sheng)成等(deng)，以(yi)提高業務效率和減少工作(zuo)(zuo)量。將大(da)模(mo)型(xing)(xing)與RPA技(ji)術結合，通(tong)(tong)過語音(yin)和文字就可(ke)以(yi)自動生(sheng)成RPA的(de)個性化(hua)(hua)(hua)主題代碼(ma)，并完成自動化(hua)(hua)(hua)部(bu)署。銀行利用大(da)模(mo)型(xing)(xing)與現有技(ji)術的(de)深度融合，可(ke)以(yi)節約大(da)量的(de)時間(jian)和人(ren)力資源，從而提高工作(zuo)(zuo)效率。

在綜合辦(ban)公方(fang)面，大(da)(da)模(mo)型(xing)可(ke)以基于銀行(xing)(xing)的歷(li)史項(xiang)目(mu)文檔(dang)、辦(ban)公文檔(dang)、業(ye)務數(shu)(shu)據(ju)、會(hui)議紀要等(deng)訓練(lian)數(shu)(shu)據(ju)，創建內部知識(shi)庫。當銀行(xing)(xing)在商(shang)討(tao)一(yi)個項(xiang)目(mu)方(fang)案或(huo)重大(da)(da)決策時，可(ke)以在開會(hui)之前或(huo)過(guo)程中，咨詢大(da)(da)模(mo)型(xing)對該問題的看(kan)法，使(shi)(shi)其結(jie)合歷(li)史數(shu)(shu)據(ju)給予(yu)客(ke)觀的意見(jian)。如果在大(da)(da)模(mo)型(xing)上(shang)封裝ASR、TTS語音合成模(mo)塊(kuai)，就可(ke)使(shi)(shi)其直(zhi)接(jie)參加會(hui)議討(tao)論(lun)。如此，銀行(xing)(xing)增加了一(yi)個了解全部歷(li)史數(shu)(shu)據(ju)、客(ke)戶數(shu)(shu)據(ju)的智能語音助(zhu)手(shou)，效率可(ke)想(xiang)而知。

大模(mo)型服務于(yu)行內員(yuan)工(gong)的另(ling)一種(zhong)場景，就(jiu)是(shi)編寫文(wen)(wen)檔(dang)。員(yuan)工(gong)日常工(gong)作包(bao)括編寫會議記錄、匯報材料、項目文(wen)(wen)檔(dang)等，通常占據員(yuan)工(gong)大量(liang)的時間，不(bu)但耗時耗力而且(qie)很多文(wen)(wen)檔(dang)內容(rong)極其(qi)相似，而通過(guo)本地訓練的大模(mo)型就(jiu)可以(yi)解(jie)(jie)決這(zhe)些(xie)問題。此外(wai)，新入職(zhi)的員(yuan)工(gong)在(zai)了解(jie)(jie)企業(ye)背景、過(guo)往項目案例、業(ye)務經(jing)驗、處室工(gong)作職(zhi)責(ze)時，同樣也(ye)可以(yi)咨詢大模(mo)型，不(bu)需(xu)要死(si)記硬(ying)背某些(xie)業(ye)務知識，方(fang)便(bian)新員(yuan)工(gong)或調崗(gang)員(yuan)工(gong)短時間內迅速上手。

迄今為止,許多機(ji)構已(yi)經深(shen)刻認(ren)識(shi)到大模型的能力,并(bing)將其應用于實際業務(wu)中。

2023年3月，彭博(bo)社推出金(jin)(jin)(jin)融(rong)領域垂(chui)直大(da)模型(xing)BloombergGPT，為金(jin)(jin)(jin)融(rong)行(xing)業提供(gong)了高效解(jie)決(jue)方案。國內相(xiang)關企業也涉足此領域，度小(xiao)滿、螞蟻科技(ji)等已發(fa)布(bu)相(xiang)關產品。度小(xiao)滿開源的“軒轅”大(da)模型(xing)已在眾多金(jin)(jin)(jin)融(rong)機構(gou)試用，并在多業務(wu)(wu)場景初見(jian)成效。國內銀(yin)(yin)行(xing)業也積極擁抱大(da)模型(xing)技(ji)術(shu)，如工商銀(yin)(yin)行(xing)、農業銀(yin)(yin)行(xing)、平安銀(yin)(yin)行(xing)及北(bei)京銀(yin)(yin)行(xing)都在多個場景中探索應用大(da)模型(xing)，提升了金(jin)(jin)(jin)融(rong)服(fu)務(wu)(wu)的智能(neng)化水平。

2024年，生成式AI將從模(mo)型(xing)層(ceng)走向(xiang)應用(yong)(yong)層(ceng)，從而(er)更好發揮(hui)大模(mo)型(xing)的(de)(de)潛在(zai)價值(zhi)，但是(shi)在(zai)實際操(cao)作中(zhong)銀(yin)行還面臨一定(ding)難(nan)點。影響場景落地的(de)(de)因素大致包括硬件算力費用(yong)(yong)、模(mo)型(xing)可(ke)解(jie)釋性、企業數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)量(liang)級、數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)隱私安全、專業人(ren)才(cai)培養等方面。因此，未(wei)來的(de)(de)研(yan)究方向(xiang)可(ke)能(neng)會聚焦在(zai)以下幾方面：一是(shi)提(ti)高模(mo)型(xing)的(de)(de)性能(neng)和效率，減(jian)少訓練和推理的(de)(de)計算成本，簡化本地部署流程；二(er)是(shi)解(jie)決(jue)模(mo)型(xing)可(ke)解(jie)釋性和透明性問(wen)題，使(shi)得用(yong)(yong)戶可(ke)以理解(jie)模(mo)型(xing)的(de)(de)生成過程和背后的(de)(de)邏輯(ji)；三是(shi)收(shou)集(ji)整理企業的(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)資(zi)產，為(wei)未(wei)來AI普(pu)及做準備；四是(shi)研(yan)究如何(he)解(jie)決(jue)模(mo)型(xing)中(zhong)的(de)(de)隱私泄露問(wen)題，并制定(ding)相關規(gui)章制度及保護措施；五是(shi)銀(yin)行內(nei)部培養人(ren)工(gong)智能(neng)及大數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)方向(xiang)的(de)(de)技(ji)術人(ren)才(cai)，不(bu)斷學習積累技(ji)術經驗(yan)，為(wei)真正(zheng)實施AI場景做準備。

綜(zong)上(shang)所(suo)述，大模型(xing)在(zai)信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)行業(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)應用探(tan)索已初(chu)見成效。從個(ge)性化(hua)推薦到(dao)風險(xian)控制(zhi)，從客(ke)戶服務(wu)到(dao)數據分析(xi)，大模型(xing)正(zheng)逐(zhu)漸(jian)改變信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)行業(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)業(ye)(ye)(ye)(ye)務(wu)模式和用戶體驗。隨著技術的(de)(de)不(bu)斷進(jin)步，大模型(xing)將進(jin)一步釋放信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)行業(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)創新潛(qian)力，為消費者提供更便捷、更智能的(de)(de)金融服務(wu)，推動信(xin)(xin)用卡(ka)(ka)行業(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)數字化(hua)轉型(xing)和升級。