慧博云通：人工智能驱动金融业变革，助力金融业数字化升级

近年来，人工智能（AI）逐渐成为各行各业的核心驱动力 ，尤其在金融领域的渗透日益深入。AI金融并非简单的技术累加，而是指针对不同业务场景需求，运用人工智能技术提供解决方案，从而实现降本增效的目的。

从互联网+到人工智能+，这是一波新的技术潮流，大模型在金融高质量发展中起到至关重要的作用，横向拓展金融服务场景，纵向加深产业要素整合。
人工智能加快形成金融新质生产力
新质生产力在金融行业中的表现和作用进行具象化，主要体现在三个方面：
第一，优化。通过快速学、交互和反馈，大模型能够识别流程瓶颈，减少人为错误，优化运营效率，可以广泛应用在金融审批、用户分层、客服投顾、合规质检等服务场景中。此外，大模型对金融行业的商业模式也会进行优化，形成新产业 和新生态。
第二，连接。依托大模型能力和数字化优势，金融服务可以下沉拓展至县城和农村地区，实现普惠的获客营销、客户运营及客户服务，构建城市与农村、供给和需求之间的连接。
第三，预判。基于因果推断和泛化能力，大模型可以进行数据分析、信用评估，从而发现可能的欺诈行为，预判未来的信用风险，与此同时，大模型可以理解隐含信息，处理非结构化数据，最终转化为具有预测性的，能够被人类理解的文本。大模型作为新质生产力，正在推动金融行业生产工具的发展，提升金融行业的决策效率和服务水平，同时也在推动金融行业的创新发展。比如，生成式人工智能在两个方面实现了重要突破：一是通用性扩展，这种通用性建立在预训练大模型的基础上，并推动数据、算法、算力在业务层面深度融合；二是实现了与自然语言的融合，极大地降低了交互成本，使人工智能可以快速融入金融领域各个业务中。随着技术迭代创新，大模型将在更深层次上广泛赋能金融行业现有业务升级、新业务出现，不断形成新质生产力。

人工智能与其他金融科技 技术相结合推动创新
大模型“涌现”出的语境理解、情绪感知、归纳、推理等通用能力为金融科技的发展开启了新篇章，即金融智能化阶段。以大模型为典型的AI应用为金融科技和整个金融行业带来了无限的创新思路 和想象空间，不仅为金融科技带来了新的变革机遇，也提出了一系列新的技术和业务需求，包括模型的可维护性、高性能和实时性，AI 服务规模的可拓展性，AI 服务的可靠性和容错性，以及模型的可解释性和审计能力等。
人工智能拓展了金融发展空间
从行业实践看，大模型在多模态信息理解、内容生成、知识问答、代码编程和合规检测等方面拥有巨大的效率提升价值，目前已经逐渐在金融领域加速渗透。主要应用可以分为两个大类，一类是替代人工的标准化、重复性任务，实现降本增效，例如研报生成、电话营销、智能投顾等；另一类是人机协作提高决策效率，全面提升金融生产力，如客服坐席辅助系统等。可以预期，随着技术的不断进步和成熟，大模型将继续在金融行业的各个领域中扮演更加重要的角色，进一步提升金融服务质量并降低高水平金融服务成本，推进普惠金融的发展。LLM 在金融知识管理应用中的实践已涉及多个领域，目前主要包括风险评估和预测、文本分析和舆情监测、客户服务和咨询、智能投资顾问和投资组合优化等领域。
随着AI技术的成熟发展及客户需求的涌现，慧博云通 逐渐加大在AI技术能力的建设投入。作为百度 智能云的综合型合作伙伴、飞桨的技术合作伙伴以及百度文心一言的生态合作伙伴，慧博云通为各行业客户提供NLP（自然语言处理）方向和CV（计算机视觉）方向的大模型定制解决方案，可根据客户的具体需求和场景定制交付大模型，确保解决方案的针对性和实用性，并提供一站式人工智能应用研发服务。
基于行业主流的开源大模型与大数据技术，慧博云通为客户提供企业级场景模型定制服务，保障数据安全性的私有化部署方案，以及人工智能应用研发等全方位一站式数智化服务，助力各行业搭建生成式人工智能的场景模型应用，包括企业生成式BI数据报表、智能化保险建议书、企业员工助理、智能客服质检、企业智能在线设计平台、企业职能招聘等生成式AI应用场景落地。