維信金科CTO史紅哲：以場景探索驅動維信大模型應用發展

文/李覽青

在金融行業發展歷程中，技術創新深刻影響着金融服務模式的升級，在此背景下，數字金融崛起，並逐漸成爲新質生產力發展的有力助推器。

11月9日，由南方財經全媒體集團指導、21世紀經濟報道主辦的第十九屆21世紀金融年會在京舉行。期間，舉辦了以“問道數字金融新方向”爲主題的閉門研討會。作爲金融科技公司代表，維信金科CTO史紅哲出席會議參與討論。

史紅哲指出，數字技術作爲一種通用目的技術，是新質生產力的核心要素，深刻影響着金融服務供給模式的升級。無論是科技金融、綠色金融，還是普惠金融、養老金融，在新一輪科技創新深入發展的背景下，要做好任何一篇大文章，都離不開數字技術和數據要素的有力支撐。

作爲金融科技服務提供商，史紅哲表示，維信金科將圍繞數字技術與數據要素，聚焦智能化升級、通用化加強、用戶體驗優化、金融科技賦能等核心領域實現技術革新與系統升級。

以提升效率爲源動力 ，助力智能化升級

在史紅哲看來，數字金融肩負着金融業數字化轉型、提升金融服務效率和普惠性的重任。

他指出，包括銀行在內的持牌金融機構此前佈局數字金融的目的是提升效率，側重通過與金融科技服務商的合作，實現數字技術在業務層面的深度應用，從而高效覆蓋傳統服務模式難以觸及的區域和人羣，增強金融服務的廣泛性和便捷性。

從維信金科的實踐來看，其合作機構多是地方中小銀行，在提升客戶服務體驗和效率、增強獲客能力、強化自身風控能力等方面均有需求。針對不同需求，史紅哲提到，維信金科基於業務場景研發了軒轅業務系統、崑崙鏡智能風控系統等一系列產品。“這兩套系統具有標準化、專業化、低成本、可快速複製等特點，可以通過技術輸出解決中小銀行在客戶服務數字化方面的痛點。”他表示。

史紅哲觀察，近兩年銀行發力數字金融，開始基於多元化業務場景，注重提升金融服務的個性化、合規性和普惠性，主要表現爲建設個性化風控系統、強化信息數據安全、增強用戶隱私保護、保護消費者權益等等。據介紹，爲此，維信金科研發了崑崙鏡智能風控系統，該系統通過智能風險識別，基於徵信大數據等標準化風控模型滿足大部分風控需求，爲銀行全面的信貸風險管理提供解決方案。同時，還可以根據客戶的個性化風控需求聯合建模，構建私有風控模型。

史紅哲提到，在數據安全、保障用戶隱私方面，維信金科也有所佈局。例如公司已引入AI大模型分析APP的隱私政策文本，保障APP採集字段的合規性。

大模型探索聚焦場景，小投入實現大運用

大模型浪潮爲金融業帶來數智化變革，但對於一些中小型企業而言，基於海量數據訓練的基礎大模型訓練往往意味着鉅額成本投入。對此，史紅哲認爲可以考慮通過“小投入“實現”大運用”。

史紅哲進一步解釋稱，中小型企業在沒有基礎大模型投入的情況下，應當聚焦場景探索，採取“拿來主義。”即直接使用市面上效果比較好的模型，結合企業具體業務場景進行實踐探索，以達到科技賦能作用；此外，以RAG結合私有化部署開源模型，來解決一些通用大模型建立在公有云上的數據安全隱患，使得大模型不僅有通用能力，而且具備專有能力。

具體到維信金科的做法，史紅哲介紹稱，“我們將大模型的各類能力平臺化，以API形式給公司各個業務條線、研發、產品團隊等使用。”據瞭解，目前維信金科的技術團隊已開發了智能辦公助手、客服催收智能話術小結、代碼助手等場景應用。“以前對開發人員幫助最大的可能是搜索引擎，但現在代碼助手、智能辦公等應用出現後，已代替搜索引擎成爲了大家必不可少的工具。”史紅哲表示。

他坦言，在探索通用大模型在業務場景應用時，也會出現模型理解能力不足、應用效果不佳等問題。因此，大模型在深入挖掘各個場景時，其使用方式需不斷創新。而創新要以對業務場景的充分理解爲前提，通過輸入解析語言，實現結果的適配以及高精準度。做到上述這些，充分發揮大模型的優勢，避免“幻覺”等問題，而簡單地向大模型輸入提示詞，有時無法讓其良好的發揮作用。以智能評估銀行流水功能爲例，各家銀行報表格式不同導致業務人員人工分析非常耗時，但詢問通用大模型公司流水情況、收入總額、稅收情況等專業問題時，效果並不如人意。維信金科的解法是基於RAG+開源的技術框架，先將銀行表格形式、表頭關鍵詞、相關描述等輸入RAG數據庫，再用繞開方法，先用提示詞讓大模型生成Python代碼，再以代碼讀取各家銀行excel流水，最終實現效果的大幅提升。

據史紅哲介紹，2023年下半年，維信金科專門成立智能應用研發團隊，致力於大模型的戰略實施，結合公司的業務場景，推出了“金烏大模型”，它不僅具備先進的自然語言處理能力，更集成了尖端的語音識別、文本轉語音、文本生成圖像以及視覺理解等跨模態功能。金烏大模型提供的端到端標準化API接口，可賦能上游應用團隊，使大模型可以迅速高效地融入並驅動多元化業務場景的實踐創新，目前已在智能信貸、智能辦公、智能IT和智能輔助風控等四大場景實現落地。他提到，目前大模型在智能信貸領域的應用，幫助客服自動快速生成對話小結與備註，準確率已達到85%以上，每天能爲每個客服人員節省半小時以上的時間。

“在數字化時代，強化金融科技創新已成爲當前發展數字金融的必然選擇，大模型新技術則有望成爲推動行業創新的重要引擎。維信金科正從公司發展戰略的高度積極探索大模型應用，逐步審慎加大相關業務投入，打造數字化人才團隊，勇於挖掘新的應用模式，力爭推動大模型與自身業務的有效融合，發揮出‘1+1>2’的作用，真正助力金融業的高質量發展。”史紅哲表示。