7月28日消息，由中国信通院牵头、奇富科技作为主要参编单位、四十多家企业共同编制的国内首个金融行业大模型标准《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第一部分：金融大模型》标准计划将于八月底正式发布。
奇富科技大模型专家杨剑表示，通用大模型能力有目共睹，而在高度数据化、专业复杂度较高的金融领域，需要依靠专业背景与行业洞察，优化与适配特定应用需求。


在杨剑看来，金融+大模型归根结底是“软硬结合”的金融科技探索与实践方向。“软”在于对金融业务层面的深入理解，“硬”则在于技术、数据、算力方面的积累。
他谈到，大模型之所以被认为将会成为改变世界的力量，可用性与落地表现将始终是决定因素。金融大模型将比传统策略与模型具备更丰富的专业知识与泛金融知识，能够将更多场景与金融联动融合，相较于金融从业人员，金融大模型更为稳定，也有更高效的理解能力与分析总结能力。
以奇富科技的大模型奇富GPT为例，杨剑介绍了两个已经获得数据收效的落地应用。在营销层面，通过大模型构建对话金融业务场景，训练现有电销对话系统，帮助电销机器人确定的理解真实用户需求，提高对答拟真度与服务专业度。“经过大模型陪练机器人的帮助，我们的电销系统通话时长提升了15.1%。”
杨剑提供的另一个落地应用展现在营销内容生成方面，大模型生成素材元素，并与人工创作素材整合变化，形成大批量广告素材，随后大模型对素材进行标注，并通过AI系统给与多维度评级，经过渠道投放后，最终收获数据效果最佳的素材。“大模型应用在营销素材方面后，我们的客户触达规模提升了21.4%。”杨剑介绍道。
此外，杨剑还透露了奇富金融大模型的阶梯式落地方案：
第一阶段，金融行业大模型初步成型，能够深入理解与应用金融行业知识，投射到各个业务角落。
第二阶段，金融大模型能够对外输出，赋能各类金融机构，同时，分不同场景持续数据优化，服务于不同任务。（一橙）
                    
               
               
               
               
               
               
                    
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以奇富科技的大模型奇富GPT为例，杨剑介绍了两个已经获得数据收效的落地应用。在营销层面，通过大模型构建对话金融业务场景，训练现有电销对话系统，帮助电销机器人确定的理解真实用户需求，提高对答拟真度与服务专业度。“经过大模型陪练机器人的帮助，我们的电销系统通话时长提升了15.1%。”
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