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近日，度小满CTO许冬亮接受了麦肯锡专访，并针对中小银行智能化转型的现状和挑战提出了自己的看法。许冬亮认为，具有通用能力的大模型将成为信息处理的基础设施，中小银行应用人工智能技术的门槛将大幅降低，在数字化、智能化进程中有了“弯道超车”的机会。

“比ChatGPT更值得关注的是它所依托的底层技术能力。我们认为类似GPT这样的大模型技术，是下一代人工智能技术较量的核心课题。”许冬亮表示：“在金融领域，大模型技术将广泛应用于智能获客、风险管理、智能客服等方面，为客户带来显著的优化体验。”

许冬亮进一步解释，大模型可分为理解式大模型和生成式大模型。理解式大模型在智能获客和风险管理上可提升金融机构的经营效率和风险管理决策能力。生成式大模型则可自主生成新的数据、图像、语音、文本等信息，成为金融行业从业人员的得力助手，提升服务效率和服务体验。

对于大模型技术在金融行业的具体应用，许冬亮提出了以下三个方面的观点：

第一是基于大模型的智能客服将超越人工服务，让高质量顾问式金融服务成为可能。在通用大模型的基础上，叠加金融客服领域的数据和专业服务经验，经过垂直领域定向训练后，客服机器人既能与用户进行多轮对话，还能提出具体的、可行的解决方案。

第二是生成式大模型可以成为理财师、经纪人等从业者的“全能业务助理”。基于大模型的业务助理不仅了解国内外的宏观政策、行业信息、产品信息，还可以自动生成文章、报告，提供专业建议和方案辅助交流。

第三是广告和营销内容一键生成，营销效率大幅提升。以ChatGPT为代表的大模型技术，将带来知识型工作者生产效率的二次飞跃。过去，我们需要在海量信息中检索词条，将大量的精力投入到信息的获取、提炼与整合，自己做检索、设计、制作等工作；未来，大模型技术会适应并普及到所有知识型工作行业，例如文案、设计、编程等，人机协作将大幅提高工作效率。

事实上，AI大模型技术已经为中小银行跨越“智能化鸿沟”提供了有力的支持。据了解，目前度小满已经开展了一系列基于大模型的应用。例如将大型语言模型LLM应用于海量互联网文本数据、行为数据、征信报告的解读，将小微企业主的信贷违约风险降低了25%。随着模型的迭代，大模型在智能风控上的潜力将进一步释放。

百度“文心一言”开放生态合作后，度小满成为首家接入的金融科技公司。接下来，基于“文心一言”的大模型技术基座，结合度小满业务场景积累的金融行业知识和数据进行交互式训练。“我们希望能在金融行业发挥ChatGPT类人工智能技术的作用和价值，打造全新的智能客服、智能风控、智能交互服务。这些垂直应用不仅要具备生成式人工智能(AI)、多模态语义理解等能力，而且要适配金融行业高度重视风险、把安全性放在第一位的行业特点，做到高度稳定、自主可控。”许冬亮表示。

（文章来源：证券日报）