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螞蟻金融大模型正式發(fā)布 未來金融平臺業(yè)務將全線接入

來源:經(jīng)濟參考網(wǎng)

9月8日,在上海舉辦的外灘大會上,螞蟻集團正式發(fā)布金融大模型。據(jù)了解,螞蟻金融大模型基于螞蟻自研基礎(chǔ)大模型,針對金融產(chǎn)業(yè)深度定制,底層算力集群達到萬卡規(guī)模。目前螞蟻金融大模型已通過證券從業(yè)資格、保險從業(yè)資格、執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格、執(zhí)業(yè)藥師資格等專業(yè)試題測試。螞蟻集團同時發(fā)布了基于金融大模型能力的兩款產(chǎn)品——智能金融助理“支小寶2.0”和服務金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務助手“支小助”。其中,“支小寶2.0”已內(nèi)測近半年,將在完成相關(guān)備案工作后上線?!爸≈闭谂c螞蟻平臺合作機構(gòu)內(nèi)測共建,為理財顧問、保險代理、投研、金融營銷、保險理賠等金融從業(yè)專家打造全鏈條的AI業(yè)務助手。

據(jù)介紹,螞蟻金融大模型聚焦真實的金融場景需求,在“認知、生成、專業(yè)知識、專業(yè)邏輯、合規(guī)性”五大維度28類金融專屬任務中表現(xiàn)突出,在“研判觀點提取”“金融意圖理解”“金融事件推理”等眾多領(lǐng)域達到行業(yè)專家水平。目前,螞蟻金融大模型已在螞蟻集團的財富、保險平臺上全面測試。


【資料圖】

“通用大模型無法在專業(yè)嚴謹?shù)念I(lǐng)域直接商用,特別是金融服務對錯誤的容忍度很低,金融大模型要確保領(lǐng)域知識和專業(yè)邏輯的嚴謹性,才能真正落地帶來產(chǎn)業(yè)價值。知識力、專業(yè)力、語言力以及安全力,保障四大能力是前提條件,也是金融大模型要解的產(chǎn)業(yè)真命題?!蔽浵伡瘓F副總裁、金融大模型負責人王曉航介紹,基于金融場景中的大量實踐,螞蟻金融大模型形成了“大模型+知識+服務”驅(qū)動的架構(gòu),這套架構(gòu)已經(jīng)在螞蟻內(nèi)部金融智能化場景上內(nèi)測。

知識力方面,據(jù)介紹,螞蟻金融大模型在萬億量級Token的通用語料基礎(chǔ)上,注入千億量級Token金融知識,并從300+真實產(chǎn)業(yè)場景中提取了共60萬+高質(zhì)量指令數(shù)據(jù),形成了金融專屬任務性能優(yōu)化的優(yōu)勢數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

專業(yè)力方面,得益于螞蟻長達十年的積累,平臺上有完備的數(shù)字化金融工具矩陣,螞蟻金融大模型可通過理解用戶語言,精準調(diào)用螞蟻體系內(nèi)的這些專業(yè)工具,給用戶提供相應專業(yè)服務,理財側(cè)包括理財選品、產(chǎn)品評測、行情解讀、資產(chǎn)配置等6大類服務,保險側(cè)包括產(chǎn)品解讀、家庭配置、智能核保、智能理賠等10多個智能服務。

針對內(nèi)容生成的安全可控問題,螞蟻金融大模型采用意圖識別與事實性校驗相結(jié)合的方式,有效提升了生成內(nèi)容的合規(guī)性、安全性和真實性。

目前,螞蟻金融大模型已率先在理財和保險領(lǐng)域進行應用測試。未來,螞蟻集團與金融機構(gòu)合作的所有數(shù)字金融業(yè)務將全線接入這一大模型,助力合作機構(gòu)數(shù)字化升級、智能化轉(zhuǎn)型。

首個基于金融大模型的應用產(chǎn)品—智能金融助理“支小寶2.0”,以及面向金融行業(yè)專家的智能業(yè)務助手 “支小助1.0”,展示了螞蟻在大模型領(lǐng)域從技術(shù)到行業(yè)應用的全棧布局和進展。

據(jù)介紹,“支小寶2.0”在語言力、知識力、專業(yè)力、安全力四方面性能突出,可為用戶提供高質(zhì)量的行情分析、持倉診斷、資產(chǎn)配置和投教陪伴等專業(yè)服務。“支小寶2.0”具備高精度的意圖理解,個性化的溝通風格:金融意圖識別準確率達到95%,金融事件分析推理能力不遜于真人行業(yè)專家,能夠進行多回合的高質(zhì)量對話。

智能業(yè)務助手“支小助”的1.0版本,則包含了“服務專家版”“投研專家版”“理賠專家版”“保險研究專家版”等六個版本,全方位服務不同金融場景的從業(yè)人員,可在投研分析、信息提取、專業(yè)創(chuàng)作、商機洞察、金融工具使用等環(huán)節(jié)提供深度智能服務。

螞蟻集團表示,未來將持續(xù)探索和精進大模型的五大能力方向。一是建設高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標注團隊,沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系;二是攻堅基礎(chǔ)大模型算法,以及高效綠色工程能力,提升模型邏輯推理等能力;三是從通用語言大模型到通用多模態(tài)大模型,從一般通識走向全面專業(yè);四是建設高效的大模型評測標準和評測體系,加快大模型迭代速度;五是,建設大模型安全能力,保障大模型健康可持續(xù)發(fā)展。

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