日前，四家金融行業(yè)ISV內(nèi)測(cè)文心大模型Demo視頻流出。其中包括：科藍(lán)軟件的數(shù)字金融營(yíng)銷(xiāo)助手、易誠(chéng)互動(dòng)的銀行智能營(yíng)銷(xiāo)助手、深擎科技的投研內(nèi)容助手、庖丁科技的文檔問(wèn)答助手。目前，大模型已經(jīng)率先開(kāi)始在金融領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)化落地。

科藍(lán)軟件的數(shù)字金融營(yíng)銷(xiāo)助手

智能策劃模塊可以根據(jù)用戶(hù)輸入的營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景需求，如手機(jī)銀行交易提升、個(gè)人財(cái)富提升等，快速生成營(yíng)銷(xiāo)策劃，其中還包括活動(dòng)客群、活動(dòng)規(guī)則等策劃細(xì)節(jié)，減少人工配制工作量。系統(tǒng)還支持根據(jù)活動(dòng)數(shù)據(jù)智能生成總結(jié)、復(fù)盤(pán)報(bào)告、改進(jìn)意見(jiàn)等功能。

易誠(chéng)互動(dòng)的銀行智能營(yíng)銷(xiāo)助手

可以根據(jù)用戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)需求，實(shí)現(xiàn)活動(dòng)創(chuàng)意推薦、活動(dòng)方案撰寫(xiě)、生成總結(jié)復(fù)盤(pán)報(bào)告等功能。比如某銀行員工希望提升代發(fā)工資客戶(hù)的手機(jī)銀行活躍度，系統(tǒng)就可以自動(dòng)提供“手機(jī)銀行交易抽獎(jiǎng)活動(dòng)”創(chuàng)意，并根據(jù)現(xiàn)有營(yíng)銷(xiāo)資源配置活動(dòng)方案。

深擎科技的投研內(nèi)容助手

系統(tǒng)可以根據(jù)不同平臺(tái)的讀者偏好，針對(duì)性的將股市行情等內(nèi)容改寫(xiě)成對(duì)應(yīng)風(fēng)格的文章，并實(shí)現(xiàn)快速分發(fā)；支持對(duì)市場(chǎng)研報(bào)等專(zhuān)業(yè)內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)理解、解讀、分類(lèi)、歸納等功能，解釋關(guān)鍵的金融、投資、市場(chǎng)研究洞察，輔助決策者進(jìn)行決策和行動(dòng)。

庖丁科技的文檔問(wèn)答助手

面對(duì)需要大量時(shí)間閱讀的長(zhǎng)文本，用戶(hù)可以向文檔問(wèn)答助手直接提問(wèn)，系統(tǒng)將自動(dòng)分析原文，快速定位相關(guān)段落，總結(jié)內(nèi)容形成回答，并標(biāo)注來(lái)源提供參考，幫助用戶(hù)快速提取文章關(guān)鍵信息，理解長(zhǎng)文本。

根據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，自去年年底ChatGPT發(fā)布后，中國(guó)企業(yè)已經(jīng)發(fā)布了近80個(gè)基礎(chǔ)大模型。但國(guó)內(nèi)行業(yè)ISV基于大模型改造應(yīng)用的新聞卻只在極少數(shù)大模型廠商市場(chǎng)活動(dòng)中出現(xiàn)。手沾泥土，深耕行業(yè)對(duì)大模型廠商來(lái)講是苦差事，也是試金石。

據(jù)某金融科技從業(yè)人員透露，近幾個(gè)月來(lái)，行業(yè)頭部ISV正在積極開(kāi)展基于國(guó)產(chǎn)大模型的應(yīng)用開(kāi)發(fā)與測(cè)試，并且在實(shí)際業(yè)務(wù)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)秀?！斑@四家我們都很熟，都在這個(gè)圈里，問(wèn)過(guò)都是用文心（千帆）做的”。

據(jù)了解，今年3月27日，百度智能云文心千帆大模型平臺(tái)面向首批企業(yè)客戶(hù)啟動(dòng)內(nèi)測(cè)，目前有超過(guò)300家生態(tài)伙伴在400多個(gè)具體場(chǎng)景取得測(cè)試成效。此次流出視頻中的Demo應(yīng)用正是通過(guò)該平臺(tái)調(diào)用了百度文心一言大模型的推理能力。

分析此次金融領(lǐng)域大模型應(yīng)用測(cè)試Demo扎堆流出的原因。一方面，金融是典型的知識(shí)密集型行業(yè)，并且金融行業(yè)一向是國(guó)內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度最快、科技投入最高的行業(yè)之一。另一方面，以美國(guó)OpenAI公司的ChatGPT、國(guó)內(nèi)百度的文心一言為代表的大語(yǔ)言模型展現(xiàn)出強(qiáng)大的知識(shí)處理能力，以及跨多任務(wù)的通用性，與金融應(yīng)用的特點(diǎn)十分契合。

目前，國(guó)內(nèi)大模型產(chǎn)業(yè)方興未艾?？梢源_定的是，企業(yè)應(yīng)用大模型的方式主要有三種：第一是自建基礎(chǔ)大模型，但需要大量的數(shù)據(jù)、算力以及長(zhǎng)期的經(jīng)驗(yàn)積累；第二是建立行業(yè)大模型，結(jié)合行業(yè)特有數(shù)據(jù)、應(yīng)用需求，基于基礎(chǔ)大模型來(lái)微調(diào)適合自己行業(yè)特點(diǎn)的模型；第三種，也是用量規(guī)模最大的，就是在基礎(chǔ)大模型或者行業(yè)大模型之上，開(kāi)發(fā)AI的應(yīng)用程序。

對(duì)于各行各業(yè)，成千上萬(wàn)的ISV來(lái)說(shuō)，選擇第二、第三種方式，可以大幅降低使用大模型門(mén)檻，在避免重復(fù)造輪子的同時(shí)，快速響應(yīng)行業(yè)客戶(hù)需求，這無(wú)疑是加速行業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品演進(jìn)的最佳方式。