金融業(yè)應用大模型面臨多重挑戰(zhàn)，首先是大模型證券金融產品知識理解及內容生成準確度，在金融行業(yè)大模型應用，對專業(yè)知識的深度理解和準確的內容生成至關重要。通用大語言模型在金融領域的特定術語和邏輯處理上存在局限性，難以滿足行業(yè)對知識掌握的高標準要求。
其次是多模態(tài)文檔解析的精確性與整合，項目的一個重要建設內容是通過RAG技術構建產品知識庫，因金融產品素材包文檔素材種類多，如何很好的識別、還原素材內容，對大模型智能陪練應用高質量的應用具有決定性作用，是本次項目的一個重要挑戰(zhàn)。
最后是大模型生成內容的合規(guī)性，金融行業(yè)應用大模型，對生成內容的合規(guī)性是一項核心關注點。確保內容符合證券行業(yè)的規(guī)范和法律法規(guī)，對于維護企業(yè)聲譽和規(guī)避法律風險至關重要。
解決方案
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中信建投證券聯(lián)合中關村科金打造了“大模型智能陪練平臺”，通過精選行業(yè)內部的產品資料、研報和營銷素材等專業(yè)素材，對通用模型開展二次預訓練，構建金融證券領域大模型，并通過LoRA（Low-Rank Adaptation）微調方法，針對智能陪練場景對領域大模型進行微調，相比通用模型，對金融領域知識的理解、推理和內容生成能力顯著提升60%。
同時引入了多模態(tài)文檔解析OCR技術及語音ASR技術，專門針對中信建投證券的產品素材進行深度學習和適配，并重點構建了對素材中版面、圖表、表格識別的小模型，經過大量對bad case的調優(yōu)，最終實現(xiàn)了對Word、PDF、PPT、Excel、音視頻等多格式文檔的精準解析。
項目創(chuàng)新性地集成了內容質檢模型，對大模型生成的問答內容、營銷話術進行實時合規(guī)性檢測，并結合質檢模型實時修正生成內容。此外，在模型訓練階段，實施了嚴格的訓練素材合規(guī)性預處理，確保所有用于模型訓練的數(shù)據(jù)均符合證券行業(yè)的合規(guī)標準。通過這一雙重保障機制，項目在提升內容生成質量的同時，有效降低了合規(guī)風險。
成效
“大模型智能陪練平臺”通過智能化培訓和即時知識獲取，大幅節(jié)約了產品創(chuàng)新業(yè)務部在產品培訓、客戶經理銷售過程中的咨詢答疑時間投入，相比傳統(tǒng)方法，產品部門投入在產品培訓上的時間整體節(jié)省可達80%以上；產品同時大幅提升了銷售團隊獲取產品知識的效率，知識獲取效率提升70%以上。
在促進業(yè)務收入提升方面：通過培訓和知識獲取方式的革新，賦能公司銷售業(yè)績提升20%以上。1）精準匹配銷售產品提升客戶認可度，銷售成功率提高了10%-15%；2）客戶經理的知識獲取效率提升輔助服務效率提升，可服務更多客戶，對客數(shù)量提升10%。
在業(yè)務流程效率提升方面：1）減少產品創(chuàng)新業(yè)務部80%培訓時間投入；2）客戶經理產品知識獲取效率提升70%；3）預計整體可推動企業(yè)金融產品銷售業(yè)績提升20%左右。
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人來訓練大模型，再由大模型來培訓人
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