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江苏银行依托大模型,创新打造数字金融新场景

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2024-10-20 【 字体:

近期,江苏银行“智慧小苏”大语言模型平台再添新场景,上线“智能文档助手”提速企业授信,搭建“移动智库”提升用户体验,为客户提供更加智能、高效、便捷的金融服务。

江苏银行主动融入数字经济发展新浪潮,持续开展新技术研究,跟进大语言模型发展趋势,立足银行打造定制化垂直模型,增强应用场景适配性,为数字金融智慧化提供基础动能。

聚焦痛点,企业授信效率大幅提升

企业授信审批环节面临着材料种类多样、提取整合复杂等痛点,客户经理需要投入大量时间与精力对企业营业执照、财务报表、税务记录、征信报告等进行信息提取与整合,这一直制约着授信审批效率。

江苏银行基于大模型“多模态”理念,准确识别用户意图,自动运用音频分析、外部图像处理等功能,实现扫描件、语音、电子表格和文本等多种类型素材的自动化提取,打通多类信息载体间的壁垒。该行推出“智能文档助手”,自动归纳企业经营状况,结合实时舆情信息,实现授信调查报告的智能生成,工作效率提升42%,预计每年节省客户经理1.5万工时。

目前,大语言模型赋能的“智能文档助手”已在移动端、PC端双渠道落地,江苏银行客户经理可随时随地开展尽调工作,企业授信效率大幅提升。

对内赋能,服务质效显著提升

江苏银行以数据驱动为核心,探索运用大语言模型赋能内部员工,优化管理流程,提升工作效率。基于大语言模型的“移动智库”可智能高效整合并提炼内外部规章制度、产品政策、操作流程等,成为决策的智能中枢。

通过引入最新的“检索增强生成”技术,“移动智库”的智能化水平显著提升。在检索阶段,利用强大的文档理解和索引机制,能够从海量的数据中快速提取最相关的信息片段;在生成阶段,这些片段被智能地整合并生成连贯、准确的回答,提升信息的可用性和价值。

“移动智库”不仅能够提供即时的信息检索服务,还能深入分析并生成建议,在智能办公和客户服务领域都发挥着重要作用。无论是基层经营机构还是后台支撑部门,都能通过“移动智库”快速获取信息,提高管理决策的科学性与前瞻性;“移动智库”赋能的线上客服应答准确率由93%提升至97%,业务办理效率及客户服务体验显著提升。

技术革新,模型与算力全面提升

为满足行内外场景高并发、快响应的需求,“智慧小苏”大语言模型服务平台构建了基础设施层、工具层、模型层、服务层与应用层五层架构。基础设施层依托高算力网络与容器云,实现了模型资源的动态分配,具备各类国产化数据库的管理能力,做到高度自主可控与定制化;工具层引入批处理和算子融合等模型加速技术,有效减少对模型参数矩阵的扫描次数,降低内存带宽消耗。

基于行业领先的大模型底座,江苏银行利用自身在金融领域积累的丰富数据和专业知识,对开源通用大模型进行了深入的定向训练和优化,从而使模型能够更精准地适应金融垂直场景下的语境和客户需求,无论是在提供金融产品信息、解读市场动态还是解答复杂的金融咨询方面,都能给出更加专业和个性化的服务。

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