1.金融行業(yè)
生成和決策兩類金融大模型,已在銀行、證券等金融機(jī)構(gòu)中實(shí)現(xiàn)落地。金融行業(yè)積淀了包括金融交易數(shù)據(jù)、客戶信息在內(nèi)的海量數(shù)據(jù),良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)為AI大模型的落地應(yīng)用提供條件。AI大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用分為生成式和決策式兩類。
生成式應(yīng)用是內(nèi)容、觀點(diǎn)以及想法的輸出,可以用在智能對(duì)話機(jī)器人、金融產(chǎn)品營(yíng)銷廣告等場(chǎng)景中,大模型的實(shí)踐方法是從海量數(shù)據(jù)中基于特定概率提取出有效信息或可靠答案。
決策類應(yīng)用是根據(jù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)或特定規(guī)則來進(jìn)行決策,并根據(jù)決策結(jié)果采取相應(yīng)行動(dòng),如進(jìn)行自動(dòng)化交易、智能貸款、投研助手等。自動(dòng)化決策對(duì)結(jié)果的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和可解釋性要求非常高,因此,決策式大模型比生成式大模型在金融領(lǐng)域的落地難度更大。
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AI大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用功能 |
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銀行 |
證券 |
基金 |
保險(xiǎn) |
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貸款抵押物的識(shí)別 |
輔助業(yè)務(wù)清算,自動(dòng)化估值 |
投資與研究 |
理賠單據(jù)的識(shí)別,反欺詐、自動(dòng)理賠 |
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貸款后的目標(biāo)檢測(cè) |
OTC 的一健清算 |
資管: 量化投資 |
產(chǎn)品營(yíng)銷:代理人的招聘、培訓(xùn)和銷售的支持 |
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融資項(xiàng)目進(jìn)度檢測(cè) |
IPO 的簽預(yù)繳款 |
自動(dòng)化賣出買進(jìn)任務(wù)的執(zhí)行 |
承保:自動(dòng)化審核 |
2.泛消費(fèi)領(lǐng)域
AI 大模型生成式應(yīng)用包含智能客服機(jī)器人、廣告營(yíng)銷、營(yíng)銷數(shù)字人等。
智能客服機(jī)器人具有強(qiáng)大的語言理解能力和文本生成能力,能快速理解客戶的需求、解答咨詢,提供更為個(gè)性化和貼心的服務(wù)方案。
消費(fèi)品企業(yè)使用客服機(jī)器人對(duì)消費(fèi)問題進(jìn)行回復(fù)來降低人工溝通成本,趣味式互動(dòng)亦能提升顧客體驗(yàn)。當(dāng)前,國(guó)內(nèi)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)如美團(tuán)、阿里和騰訊已相繼布局客服機(jī)器人。
以往,消費(fèi)品企業(yè)需要耗費(fèi)大量的時(shí)間精力制作品牌廣告,也面臨著廣告投放效率不佳的問題。AI大模型能夠在分鐘級(jí)內(nèi)針對(duì)各式消費(fèi)群體快速輸出千人千面的營(yíng)銷內(nèi)容,如文案、圖片、視頻等,更針對(duì)性和更深層次地觸達(dá)目標(biāo)人群,從而降低廣告制作成本。

3.能源行業(yè)
AI 大模型在電力行業(yè)的最佳落地場(chǎng)景是智能調(diào)度和智能巡檢。AI大模型的提效功能體現(xiàn)在電力調(diào)度方面,電力系統(tǒng)大模型通過“虛擬電廠”智能管理系統(tǒng),對(duì)電力需求量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè),起到“削峰填谷”的作用,實(shí)現(xiàn)電力智能調(diào)度。
AI大模型的減負(fù)效果則體現(xiàn)在智能巡檢方面,多數(shù)地區(qū)的變電設(shè)備運(yùn)維和檢修工作至今仍沿襲人工等傳統(tǒng)巡檢方式,導(dǎo)致眾多安全隱惠難以消除。
視覺大模型通過智慧能源綜合管理系統(tǒng),為發(fā)、輸變配、用電的全業(yè)務(wù)流程提供智能巡檢解決方案,實(shí)現(xiàn)設(shè)備缺陷自動(dòng)化排查、設(shè)備狀態(tài)智能監(jiān)控,有效發(fā)現(xiàn)異常問題并及時(shí)解決。
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