AI技術賦能，小雨點分期發展前景可觀

小雨點集團首席技術官許慎在接受《21世紀經濟報道》和《國際金融報》採訪時，對公司在金融大模型領域的研發和應用進行了介紹。小雨點分期作爲小雨點集團下的金融服務，未來在AI技術的賦能下，將會迎來更加可觀的發展前景。

“在小雨點集團的業務流程中，目前人工智能技術已在貸前、貸中、貸後的業務全鏈條實現了應用，但主要還是集中在貸前的市場拓展、獲客等場景。”小雨點集團首席技術官許慎告訴記者，“雖然大模型在貸前的應用比較廣泛，但並不意味着技術已經非常成熟，其主要原因還是在於，貸前、貸中、貸後等不同流程對風險的容忍度是不同的。”他坦言，在貸中、貸後等領域，大模型的準確度要求更高，還需要滿足一系列監管要求，也正因如此，在探索Agent落地時，小雨點在內部系統運維、智能客服等領域已經開展相關應用，但對Agent在業務側落地還保持謹慎態度。

金融的核心業務場景和醫學很類似，決策準確率的99.9%和0%在某種意義上沒有差別。其實作爲人，醫生也有出現誤診的概率，但是對這一錯誤的責任劃分已經非常清晰。如果AI出現誤判，誰來承擔這一決策失誤的責任和後果?”許慎提到，以醫學爲例，大模型或許在一些證書的考試分數比人類更高，但在美國一位醫學生要真正成爲醫生，需要10年的實習經驗，這需要不斷地實踐來實現經驗積累。“在金融領域也是這樣，大模型或許在金融知識學習層面表現良好，但到實際應用層面更需要考驗對業務、系統的理解，例如在風控領域基於大模型和矢量數據庫技術，我們實現了10倍的效率提升。”許慎表示。

小雨點集團首席技術官許慎在接受記者採訪時指出，現在大模型的應用行業主要集中在“會說會寫”的內容生成方面，金融行業需要大模型具備“會看會聽”的能力，這是我們應用大模型的主要發力領域。數據的安全、隱私的安全，是當前真正需要迫切去解決的問題。如果這些問題解決不好會非常影響大模型和AI技術的使用規模。

許慎指出，有關對待大模型應用中的幻覺問題，現階段一大思路是模型應用上要明確責任主體，責權一旦分清楚相應的監管框架規範清晰以後，自然而然能緩解和控制幻覺出現的影響和風險。當然，在技術層面要儘可能降低大模型出現幻覺的可能，除了模型技術本身，這背後也與數據的質和量息息相關。只有數據的數量和質量達到一定水平後，用得越多，用得越深入，才能積累更多高質量的數據，從而逐步降低大模型出現幻覺的概率，形成良性正反饋循環。

小雨點一直堅持通過科技賦能普惠金融發展，爲小微企業提供純線上、無抵押的信貸服務。基於強大的科技“基因”，小雨點實現了業務系統的完全自主研發，同時也將成熟的金融系統產品進行對外輸出，爲各行業提升智能化和數字化水平賦能。

小雨點集團始終關注廣大用戶的金融痛點，並基於這些信息，不斷優化自身金融產品和服務。在集團賦能和創新技術助力下，小雨點分期將會不斷迭代優化，爲廣大用戶提供更加自在便捷的金融體驗。