随着信息技术的迅猛发展，金融科技行业正在迎来前所未有的变革。在2024年9月12日，由毕马威中国主办的“聚焦未来洞察AIGC新范式”AI论坛上，金融科技公司的领军者们聚集一堂，探讨了AI大模型在各个行业的应用现状和未来发展趋势。其中，奇富科技的首席算法科学家费浩峻在论坛上深入剖析了金融大模型的当前状态及面临的挑战，令与会者深受启发。
一、市场趋向：从理论探索到实践落地
在过去的一年里，金融大模型的应用经历了重要的转折。费浩峻指出，行业的焦点已从基础模型能力的提升转向了如何有效将大模型技术融入实际业务场景。这一转变不仅推动了技术的创新，还为各个金融机构提供了降低成本和提升效率的全新机会。过去，许多企业往往过于关注模型的强大能力，而忽视了将这些能力转化为实际业务价值的重要性。
二、趋势解析：小参数、稳定性与多模态并进
费浩峻认为，金融大模型发展正呈现出三个明显的趋势：小参数、稳定性与多模态技术的并行发展。小参数模型的探索旨在降低应用成本，同时提升模型的稳定性；这一趋势让许多金融企业能够以更低的风险实现高效操作。
与此同时，多模态技术的崛起，为金融大模型注入了新的活力。尤其是在表格解析和员工工作辅助等领域，多模态技术展现出了巨大的潜力。能够将文本、图像和其他形式的数据进行有效整合，意味着金融科技公司能够优化客户体验，提升服务质量。
三、应用案例：客服与营销的降本增效
具体到金融大模型的应用，费浩峻分享了两个生动的成功案例。第一个案例涉及客服领域。奇富科技利用大模型技术，深入分析了千万级历史通话记录，提炼出高效的沟通策略和话术模板。这一系统不仅提升了客服人员捕捉用户意图的准确度，还通过自动化质检实现了通话的100%覆盖。自启用以来，得到了显著的用户满意度提升，客服人员的工作效率也实现了50%的增长。
第二个案例则是涉及到营销素材的智能化生成。奇富科技大约70%的图片素材和20%的视频素材均由大模型生成，并通过多维度评级系统进行优化。这一智能化的素材生成不仅提高了广告素材的产出效率，还有效提升了广告的吸引力和转化率，客户触达规模增加了21.4%。
四、当前挑战：模型迭代与业务成效的桥梁构建
然而，随着大模型应用的深入，模型迭代成为了其发展道路上的一大挑战。费浩峻指出，尽管大模型的基础能力在不断增强，但如何确保这些能力能够有效转化为业务层面的实际成果，是当前亟待解决的问题。传统的小模型通过明确的业务目标进行学习，能够确保与业务目标的高度一致。对大模型而言，需要建立合适的机制以实现这种有效的反馈与迭代，以便更好地融入核心业务模型。同时，构建起技术与业务之间的桥梁也是当前的迫切需求。
五、未来展望：深度整合与智能转型
面对这些挑战，费浩峻对未来充满信心。他相信，通过不断的技术研究和实践经验的积累，金融大模型将越来越多地被应用于不同的业务场景，推动整个行业智能化转型进程的加速。随着大模型技术的逐渐成熟，我们有理由期待更为高效、智能的金融服务将会涌现，推动行业的进一步发展。
在这场变革中，金融科技不再仅仅是技术的堆砌，而是对用户体验的深度重构与市场需求的精准把握。随着技术的不断推进，未来的金融服务将更加智能化、个性化，助力消费者与企业实现更高效的互动与合作。
总之，金融大模型的崛起已经为行业带来了新的机遇和挑战。通过合理运用这些技术，金融科技企业能够更好地把握市场脉搏，提升服务价值。在这个快速变化的时代，谁能把握住AI技术发展的先机，谁就能领先一步，获得巨大的市场利益。读者也许在思考，未来的金融服务会是什么样子？我们拭目以待。