中关村科金：知识源覆盖范围提升10倍的金融大模型实践

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文章摘要

在金融行业的数字化转型中，大模型技术正成为创新的新动力，它通过深度学习和大数据分析，正在改变风险评估、客户服务和投资策略。中关村科金资深AI产品总监曹阳在2024 FCon全球金融科技大会上分享了大模型在金融业务中的关键作用，并提出了自迭代知识助手的创新理念，强调了多模态数据解析与全链路调优工具在提升业务效率方面的重要性。

曹阳预测，未来一到两年内，大模型在金融领域的应用将快速增长，尤其在个性化服务、用户体验、高效客户价值传递以及合规安全、智能决策等方面。然而，金融机构在应用大模型时也面临挑战，如需要灵活兼容不同厂商的开源大模型，采用组合式创新方法，以及在不同场景下考虑经济性和安全性。

大模型内部存储了丰富的知识和信息，类似于一个知识库，能够处理序列性、指令性和逻辑运算型的信息。在企业应用方面，大模型能够准确处理事实性知识，成为企业知识问答的优选方案。曹阳建议，企业内部应用大模型，再逐步扩展到外部，可能是更稳妥的策略。

中关村科金的技术框架主要包括三个步骤、两个算法和一个平台。三个步骤包括学习显性知识、应用专家经验、从用户行为日志中提取隐性知识。两个算法包括定位和微调，旨在打开大模型的黑箱并提升领域专业性。基于大模型的企业智能，数据是核心资产，构建了自迭代的知识助手基座，整合领域分层LoRA微调、RAG技术以及隐性知识的强化反馈学习。

曹阳还介绍了基于知识助手基座的大模型金融应用实践，包括智能投顾助手、AI财富助手、智能培训、智能陪练、研报与报告写作、合规助手等。这些应用通过融合外部资源、整合数据、提供个性化服务、支持语音输入及错题分析等方式，提升了金融行业的服务效率和质量。

曹阳拥有超过10年的ToB产品经验，曾任职于阿里、京东、字节跳动、Shopee等公司，主导多个智能客服产品，对NLP、智能客服、CRM相关的技术、产品应用、商业化有着丰富经验。