百融云创亮相服贸会 全面展示大模型新进展和新布局

一年一度的服贸会如约而至。今年的服贸会尽显科技范，一批新产品、新工艺、新技术集体亮相，引领行业创新趋势。尤其是在人工智能领域，大模型成果备受关注。作为一站式服务的AI科技领航者，百融云创携公司最新人工智能研发成果出席大会，展示生成式AI产品及实践举措，描绘下一波生产力浪潮新图景。

扎根场景的产业大模型

百融云创在大会上展示了大模型产品——BR-LLM。

BR-LLM是百融云创基于深度学习Transformer框架，结合NLP、智能语音等技术，打造了场景驱动的产业大模型。百融云创自主搭建了大模型底层框架，通过深度微调能支持百亿级参数的训练。

百融云创大模型主要提供AI开发、智能交互、分析决策三种服务能力。在开发端，不仅适用于金融机构不同开发能力的技术人员，也适用于非技术人员实现自动化开发。在交互端，提供语言理解、多轮对话、语言处理、文本生成“听、说、读、写”四种能力，适用于金融营销、客服等场景；在决策端，为金融全生命场景的智能决策提供更全面的信息，为决策效率的提升注入更为强大的动能。

在AI开发方面，百融云创大模型展现出强大的代码自动化生成能力。目前，百融云创已将ORCA机器学习平台融入到大模型BR-LLM之中，形成全新产品ORCA-GPT。利用BR-LLM的代码生成能力，ORCA-GPT创新性地实现了跨编程语言和框架的智能分析模型自动转换和部署，极大地降低了模型产品开发和部署的时间周期及成本。

在智能交互方面，百融云创智能语音机器人对客户语音识别的准确率达99%以上，可以在最小化人工成本的前提下实现多轮对话。

在分析决策方面，大模型能够凭借强大的信息挖掘能力，唤醒金融机构大量沉积的信息，就像是一块巨大的磁石，做关键信息的抽取，大大提升金融决策的精准度和效率。

行业know-how决定应用深度和广度

与普通模型相比，大模型具有更加复杂和庞大的网络结构、更多的参数和更深的层数。但更大规模，并不等于更强模型能力。产业大模型考验的是算力+行业know-how+模型精调的综合能力。其中行业know-how尤为关键，这是专家经验、行业知识、组织能力、工程能力的综合体，而这也恰恰是垂直企业的竞争优势所在。

行业know-how到底会释放多强的势能，百融云创AI创新负责人谈到了两个方面：

第一，行业know-how决定了对于行业洞察的深度。以CRM为例，CRM管理需要很深刻的industry know-how和domain knowledge。做好了这两点才能在领域内形成专有部署，才能不断优化模型，进而乘上规模化的良性飞轮。

第二，行业know-how决定了对于行业洞察的广度。众所周知，百融云创是以“AI+金融”起跑，经过多年的数智服务，百融云创的产品和解决方案可以覆盖金融领域的全生命周期，涵盖信贷场景、增量用户获取、机构资产端、财富场景、存量用户运营、机构负债端等等。

以银行运营环节为例，由于模型都是黑盒模式，由模型制定出的营销策略，很难让一线执行的客户经理完全信服，当模型制定的策略置于现实情况产生了偏差，此时该如何协调客户经理与AI之间的关系？或者由于外部环境发生变化，如疫情对居民收入带来了影响，金融机构原有的信贷模型与现实情况就会产生偏差，此时要如何优化原有的参数？如果仅有大模型而没有足够深入的产业know-how是远远不够的。

生成式AI仍处早期阶段 持续挖掘更多应用场景

百融云创认为，以大模型为代表的生成式AI技术，在全世界范围内还是处于比较早期的阶段，接下来要做的事情是与各种已有的业务场景结合，以及发掘出更多的AI原生应用场景。这是未来十年，最为重要的一个技术发展方向，随着更多企业、资源的加入，相信越来越多的应用场景将会落地，从而为生产效率和用户体验带来巨大的改变。

百融云创AI创新负责人在大会上表示，目前公司已经在研发方面累积投入了超过14亿人民币，未来还会持续加大投入。同时，也将强化产学研的协同，与国内著名高校合作加速前沿学术成果的转化。