助力信貸額度管理和差異化定價，大模型成金融科技創新引擎

來源：@華夏時報微博

華夏時報記者 付樂 北京報道

金融大模型正在從概念走向落地。過去的一年，不少金融大模型創新產品出現，成為了推動金融行業數字化轉型的重要力量，大模型提升風控效率和準確性的同時，也為監管升級和合規管控提供了有力支持。2024年，金融大模型取得了哪些進展和突破？在發展路徑上，又有哪些不同呢？

此前，金融大模型多用在金融資訊、產品介紹、內容及圖片文本生成等領域。如今，大模型在小微信貸和消費者信貸中發揮著重要作用，深入風控、額度管理、客戶服務和貸後管理等關鍵環節，提升了金融服務質效。

12月26日，招聯首席研究員董希淼對《華夏時報》記者表示，金融機構、科技公司如果能夠深度運用以大模型所代表的生成式人工智能，大力推進數字化轉型，持續創新產品服務，不斷提升用戶體驗，就可能走出一條差異化、特色化的發展之路。從這個意義上講，大模型不但將成為金融業的數字化勞動力，還將促進金融機構數字化轉型，推動數字金融深度發展。

“通用”和“垂直”並行

不久前，阿裏雲推出了八大行業模型，華為雲發布了盤古大模型，百度發布了醫療大模型靈醫，這些都是針對特定行業的大模型應用。從國內大模型的發展來看，當前基礎大模型已經飽和，企業的發力點開始轉向行業垂直大模型。

金融行業具有數據密集、業務場景複雜等特征，是大模型滲透率最高的行業之一。當前，金融業大模型正逐步從通用智能向專業化智能轉變，通過結合生成算法等技術，推動金融業數字化轉型。

中央金融工作會議強調，要做好包括數字金融在內的五篇大文章在數字經濟的大背景下，金融科技的創新被視作發展數字金融的關鍵路徑，大模型則是創新的重要引擎。如何利用好、發展好大模型，對於深化我國金融業數字化轉型具有重要意義。

據記者不完全統計，2024年1至11月份，有超過100家金融機構發起了大模型相關采購中標項目，相比年初，下半年金融機構發布的大模型招投標項目數量明顯增多。

今年9月，畢馬威發布的《2024中國金融科技企業首席洞察報告》顯示，九成企業看好大模型金融應用前景客服、風控、營銷是三大熱門場景，尤其是市場營銷場景與風險控製場景，分別有25%和24%將其作為首選項。

奇富科技對本報記者表示，AI大模型在金融行業中的價值已經從降本增效逐步升級到高效提升業務核心收益，這將帶動全行業顛覆式產品服務模式創新，逐步實現為用戶提供無縫嵌入生活的高度個性化金融服務。

金融的核心是風控。大模型已經在風控環節發揮關鍵作用。通過大模型技術，金融機構能夠更精準地識別客戶行為中的風險信號，提升風控精確度。例如今年4月，網商銀行宣布升級大雁係統，首次將AI大模型的能力應用於產業鏈金融。

不過，這一應用並非是直接生成內容、與用戶互動，而是在後台成為金融風控係統的“助手”，幫助金融機構識別小微。“金融行業對安全、風險要求極為嚴苛，大模型應用仍然有很多問題需要驗證。”網商銀行高級工程師方珂告訴記者，大模型會出現“幻覺”，如果錯判了客戶的經營情況，帶來的可能是真金白銀的損失。

大模型深入信貸前、中、後環節

2024年初至今，大模型重塑了金融業多個業務環節。

在小微信貸和消費者信貸領域，額度管理和差異化定價是機構競爭的關鍵。在貸前，大模型通過分析申請人的曆史交易數據、收入水平等信息，評估申請人的還款能力和意願，多維度了解借款人的潛在風險信號，基於借款人實時信用表現，動態調整授信額度。在貸中，根據客戶資料提交情況來做差異化授信。某金融科技從業者對記者舉例道，當用戶在申請貸款時，對於提供聯係人信息，如配偶姓名，出現多次輸入和修改的情況，可能其行為有些怪異。在貸後，大模型則輔助貸後管理人員識別客戶意圖，以便於個性化服務。

大模型的加入，進一步支撐了信貸業務的精細化運營。記者盤點後發現，目前主要金融科技公司都已開發自有大模型，並應用於多個業務環節。

奇富科技發布的AI產品“小奇”，基於大模型技術的AI伴侶可全天候服務並預測用戶的金融需求。小奇基於金融交易數據、行為日誌及客服對話語料進行訓練，具備全程智能無人工、多輪交互及語控功能，可提升用戶額度申請與營銷效率，降低進線率。

金融大模型產品落地層麵，奇富科技首席算法科學家費浩峻對本報記者表示，一是深耕場景，以坐席提效助手奇富Copilot為例，通過定位業務場景，深度分析上億通曆史通話記錄，提煉出高效溝通策略與話術模板，助力坐席捕捉用戶意圖；二是數據飛輪，以大模型在小微金融中構建的關係圖譜為例，通過持續迭代的數據反饋機製，確保模型性能形成良性循環；三是多智能體協作，奇富營銷智能體目前可調用多個智能體協作，實現了營銷從任務優化升級到自主智能解決問題。

通過金融專屬數據預訓練、業務數據精調，樂信自研的“奇點”AI大模型已深入到業務的主要環節，提升數據整合和分析能力，為風險管理和決策提供支持，目前已經在電銷、客服、催收等主要業務流程中全麵落地。今年第三季度，大模型實時意圖識別的準確度持續提升，貸後管理場景下，準確率相比外采提升17%。

信也科技“米粒”通用大模型聚焦客服場景，不僅能夠回答常見業務相關信息，還能在沒有流程設置的條件下實現上下文多輪智能問答，並自動操作一些高頻的服務，並應用於編碼輔助、坐席培訓、信息抽取等多個業務環節；嘉銀科技的“靈犀”AI Agent，已應用於企業辦公效能、人力資源谘詢等場景，可智能響應重複問題，提升員工辦公效率，開啟創新工作模式，並逐步探索數據分析、財務、合同、風險監控等環節，實現更為廣泛的人機協同；維信金科的“金烏大模型”則涵蓋了聲音識別、語音合成、圖像識別以及代碼補全等多個領域，提升了客戶服務的統計分析和質量控製水平。

除了金融科技公司，另有部分消費金融機構也把大模型用於優化信貸服務，並應用於智能營銷、智能客服等業務場景。

海爾消金相關負責人對本報記者表示，當前大模型主要用於兩個方麵，分別是AIGC（AI生成內容）和AGI（通用人工智能），對消金業務中的貸前、貸中、貸後、客戶經營、數字化運營、研發體係都產生影響。如運用大模型可以實現坐席通話信息自動摘錄、識別，節約專員用時、提升準確性，提升專員產能等。

目前，海爾消金已在部分金融場景中應用到大模型，如為坐席人員提供大模型助手，以便識別用戶意圖；線上客服的內容生成以及語音交互服務；反欺詐領域的異常監測如風險模型的特征挖掘等。今年5月，海爾消金與火山引擎構建的消費金融垂直大模型，可滿足消費金融場景90%以上的智能化場景需求，解決了摘錄場景下近95%的質量問題，意圖識別準確率超70%。

隨著金融大模型紛紛落地，如何確保金融領域應用大模型的安全性、合規性也至關重要。馬上消費的“天鏡”2.0大模型研發了對抗學習技術，構建了對抗學習防偽新體係，提升了金融安全防護能力。以自動化營銷流程為例，大模型將控製內容生成、解析監管文件、實時檢測判斷等貫穿業務全流程。

責任編輯：孟俊蓮 主編：張誌偉