每經(jīng)記者 宋欽章    每經(jīng)編輯 廖丹    

11月23日，騰訊云正式發(fā)布金融行業(yè)大模型解決方案，助力金融機構(gòu)擁有自己的智能應(yīng)用。據(jù)介紹，在騰訊云金融行業(yè)大模型解決方案的應(yīng)用層架構(gòu)，騰訊云結(jié)合金融行業(yè)前中后臺業(yè)務(wù)場景，打造了一系列智能應(yīng)用，主要瞄準(zhǔn)智能客服、單據(jù)識別、輿情分析、投顧輔助、安全風(fēng)控、代碼撰寫等場景。

騰訊云副總裁、騰訊云智能解決方案負(fù)責(zé)人王麒在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時表示，不同金融機構(gòu)布局大模型的路徑可能存在差異。“一般而言，整個大模型生態(tài)的產(chǎn)品貨架有不同的層級，包括最底層的算力支持、計算網(wǎng)絡(luò)存儲等，再到上面的通用大模型，然后在通用大模型的基礎(chǔ)上預(yù)訓(xùn)練出行業(yè)大模型，在行業(yè)大模型的基礎(chǔ)上結(jié)合行業(yè)的數(shù)據(jù)進行精調(diào)，最后才變成客戶的專屬大模型。整個大模型的產(chǎn)品體系是由下往上走的，不同的金融企業(yè)可以從不同的點去切入自己的金融行業(yè)大模型，這里也要根據(jù)其自身的投入成本、場景復(fù)雜度等考慮。”

騰訊云副總裁王麒介紹金融大模型 圖片來源：每經(jīng)記者 宋欽章 攝

“較大型的金融企業(yè)，可能選擇更多地往底層方向布局，甚至構(gòu)建自己的模型。在算力集群、計算網(wǎng)絡(luò)存儲等底層基礎(chǔ)設(shè)施方面，一般來講他們不會去觸達，會選擇跟專業(yè)云廠商合作。但更多的情況是，金融企業(yè)主要提供數(shù)據(jù)和場景，與之合作的專業(yè)云廠商則負(fù)責(zé)提供行業(yè)大模型，雙方再配合進行‘最后一公里’的精調(diào)，生成專屬行業(yè)大模型，以解決具體金融企業(yè)的需求。”王麒補充。

記者注意到，智能客服是大模型被提及較多的應(yīng)用場景，但在現(xiàn)階段的日常體驗中，多數(shù)智能客服給人的印象往往并不智能，常常出現(xiàn)回答“正確的廢話”等現(xiàn)象。

“智能客服回答‘正確的廢話’，這其實是人工智能的‘幻覺’問題，也是大模型最難解決的技術(shù)難點之一。因為生成式模型即使不知道正確答案，一般也不會謙虛地告訴你它不知道，而是會選擇生成一個可能性最高的答案給你。如果在一開始預(yù)訓(xùn)練的時候，沒有把核心問題放到其中，那最后就可能遇到大模型回答‘正確的廢話’這種情況。”王麒分析道。

針對智能客服的用戶體驗，王麒表示，客服系統(tǒng)+人工智能目前是大模型應(yīng)用較廣的場景，但技術(shù)發(fā)展至成熟仍需要一段時間。“在這個過程中，建議將智能客服與傳統(tǒng)人工座席配合使用。智能客服能夠?qū)ΤＲ?guī)問題進行過濾和快速搜索，進而幫助人工坐席更高效率地回答問題，這樣才能給用戶提供更好的體驗。”