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度小滿朱光談ChatGPT:從 “弱人工智能”向“強人工智能”躍遷

人工智能
度小滿CEO朱光表示,ChatGPT的問世,意味著人工智能的發展到了從 “弱人工智能”向“強人工智能”躍遷的分水嶺。

3月9日消息,度小滿CEO朱光?表示,ChatGPT的問世,意味著人工智能的發展到了從 “弱人工智能”向“強人工智能”躍遷的分水嶺。

他表示,比ChatGPT更值得關注的是它背后的技術和技術趨勢。類似GPT這樣的大模型技術,是下一代AI技術較量的核心課題。它的出現,意味著所有圍繞移動互聯網、AI 1.0的競爭和競爭優勢正在告一段落。大模型技術將重塑多個行業的工作方式和格局,其中最明顯的,也許就是??金融??業。換言之,大模型技術正在重新定義金融科技(Fintech)。

在他看來,金融行業是數字化、智能化的先行者,也是大模型技術落地的最佳領域。如果將大模型的能力放在金融行業中去處理原有的任務,會對很多工作產生顛覆性的影響。

資料圖

朱光介紹,大模型可以分為理解式大模型和生成式大模型。理解式大模型優勢在于數據洞察理解能力,可以用在智能推薦、風險管理、智能經營上,幫助金融機構大幅提升經營效率和風險管理決策能力。生成式人工智能可以自主地生成新的數據、圖像、語音、文本等信息,成為理財師、保險經紀人等金融從業人員的得力助手,大幅提升服務效率和服務體驗。

其中,理解式大模型在海量數據基礎上進行預訓練,可以大幅提升數據洞察理解能力,讓金融機構的客戶經營與風控等決策能力提升到新高度。基于大模型技術,金融機構可以更好地理解和響應用戶需求,讓產品和用戶需求更精準的匹配。在大模型的通用能力基礎上,融合金融行業的知識和數據用于風險評估,有助于金融機構的風險決策,大幅提升風險穩定性;如果把各類金融大數據、不同行業的數據、宏觀經濟數據注入大模型,則可以進行有效的風險預警和預測,降低整個社會的金融風險。

他提到,度小滿依托于百度人工智能技術,已經開展了一系列基于大模型的應用。以風險管理為例,度小滿已經將大型語言模型LLM應用在互聯網文本數據、征信報告的解讀上,通過用文本數據構造的預訓練模型以及AI算法,能夠將征信報告解讀出40萬維的風險變量,更好的識別小微企業主的信貸風險。隨著模型的迭代,大模型在智能風控上的潛力將進一步釋放。

朱光表示,在探索大模型技術在金融行業應用方面,度小滿已經積極布局。“近期,百度基于文心大模型技術推出的生成式對話產品‘文心一言’(英文名:ERNIE Bot)開放生態合作,度小滿成為首家接入的金融科技公司。接下來,基于文心一言的大模型技術基座,結合度小滿業務場景積累的金融行業知識和數據進行交互式訓練,我們希望能在金融行業發揮ChatGPT類人工智能技術的作用和價值,打造全新的智能客服、智能風控、智能交互服務。這些垂直應用不僅具備生成式人工智能(AI)、多模態語義理解等能力,而且適配金融行業高度重視風險、把安全性放在第一位的行業特點,做到高度穩定、自主可控。”

朱光最后提到,金融科技是技術驅動的金融創新。“大模型將對金融行業的智能化水平和數字化程度產生深刻影響,金融科技公司要抓住這次技術變革的機遇窗口,積極探索大模型技術的應用和發展,審慎應對其風險和挑戰,助力金融業實現從數字化到智能化的躍升,夯實我國金融科技全球領先地位。”(一橙)

責任編輯:龐桂玉 來源: 網易科技
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