金融場景的“四邊形戰(zhàn)士”，容聯(lián)云赤兔大模型向行業(yè)飛馳

大模型狂飆突進之后，各行各業(yè)關(guān)注的焦點，逐漸轉(zhuǎn)移到了大模型的實用性與商業(yè)化，關(guān)注大模型在具體場景中能解決什么問題。

其中，金融場景是許多大模型廠商和創(chuàng)業(yè)者都很關(guān)注的領(lǐng)域，由于市場規(guī)模大、客戶付費能力強、對AI技術(shù)采納早、領(lǐng)域?qū)I(yè)性強易于構(gòu)建數(shù)據(jù)壁壘……這些先天優(yōu)勢，讓金融領(lǐng)域的垂類大模型，展現(xiàn)出極強的落地和商用潛力，同時也掀起了激烈的市場競爭。

不僅基礎(chǔ)大模型廠商積極向金融領(lǐng)域進發(fā)，和金融伙伴聯(lián)合推出行業(yè)大模型，一些垂類企業(yè)也在積極研發(fā)，Bloomberg率先推出了自研的BloombergGPT……這些面向金融場景的大模型，究竟有何差異呢？

最近，權(quán)威大模型評測榜單 C-Eval 剛剛更新，其中清華&智譜Al、OpenAl、商湯科技、容聯(lián)云等位居前列。

高達50～100億參數(shù)的容聯(lián)云赤兔大模型，專注于金融垂類大模型，其成績表現(xiàn)超過了幾乎所有同等規(guī)模的模型，以輕量級模型躋身GPT4等千億模型為主的TOP梯隊。

百模大戰(zhàn)之后，通用大模型成為少數(shù)玩家的游戲，更小參數(shù)、更易部署、更懂行業(yè)、更低落地成本的垂類大模型成為諸多行業(yè)和企業(yè)用戶關(guān)注的焦點。

我們不妨以表現(xiàn)突出的容聯(lián)云赤兔為例，來聊一聊大模型在垂直行業(yè)的落地，究竟該點亮哪些技能點。

赤兔飛馳，在大模型賽場一戰(zhàn)成名

赤兔，被認為是馬中之王，是戰(zhàn)場上日行萬里的悍將。從這個角度看，容聯(lián)云赤兔確實“模如其名”，在百模大戰(zhàn)中展現(xiàn)出和赤兔馬一樣的風采：

首先是快。今年7月，容聯(lián)云在上海世界人工智能大會上發(fā)布了赤兔大模型，成為行業(yè)首個專注金融垂類大模型，到今天躋身權(quán)威榜單第六，崛起速度是非常迅疾的。

其次是猛。C-Eval是由清華大學、上海交通大學和愛丁堡大學合作構(gòu)建的面向中文語言模型的綜合性考試評測集，包含13948道多項選擇題，涵蓋52個不同學科和四個難度級別，是目前較為權(quán)威的中文AI大模型評測榜單。赤兔大模型能躋身TOP梯隊，獲得第六的成績，屬實是垂類大模型的一員猛將了。

垂類大模型更重要的是精。因為大模型落地的一個普遍痛點，是場景和效果不確定，將大模型和金融行業(yè)需求精準對接，需要在數(shù)據(jù)工程、知識工程、提示工程、應(yīng)用探索等多方面，下“巧功夫”。目前，赤兔大模型已經(jīng)探索出了一些垂直場景，比如其賦能的溝通智能2.0，專注解決客服和營銷場景下的知識庫、人工座席輔助及陪練、問答機器人、金牌銷售等需求，精準釋放大模型的技術(shù)價值。

總體來說，容聯(lián)云赤兔不僅在大模型評測賽場上一馬當先，更重要的是，其在實用性和商業(yè)化探索上也邁出了重要一步，展現(xiàn)出國產(chǎn)大模型的落地速度和商用潛力。

金融+大模型，需要一個“四邊形戰(zhàn)士”

當許多大模型廠商和創(chuàng)業(yè)公司，在為如何回收高昂的模型訓練成本發(fā)愁的時候，容聯(lián)云赤兔所走的垂類大模型之路，展現(xiàn)出了較為清晰的商用前景和價值轉(zhuǎn)化能力。

不由地使我們好奇，容聯(lián)云赤兔究竟做對了什么？一言以蔽之，大模型在垂直行業(yè)的落地需要的是在知識、數(shù)據(jù)、可信、成本等層面沒有短板的“四邊形戰(zhàn)士”， 容聯(lián)云正是將這些工作做到前面、做到實處、做出差異化競爭力，才能一馬當先。

1.知識層面。機器學習的模式是提出抽象化特征并反向輸送給機器，從而實現(xiàn)智能，大模型也不例外。但到底提取什么特征，如何給出評估決策，這些環(huán)節(jié)都存在大量領(lǐng)域知識和行業(yè)Know-How。不搞清楚這些問題，缺少知識驅(qū)動，大模型只能“大力出奇跡”，一味追求龐大規(guī)模參數(shù)，帶來產(chǎn)業(yè)落地難以承受的高成本、部署難度、幻覺和不確定性。

為解決這一問題，“赤兔大模型”結(jié)合金融領(lǐng)域知識進行訓練，可以真正理解客戶的開放問題，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求和場景特點匹配相應(yīng)回答，提高金融服務(wù)的效果。

2.數(shù)據(jù)層面。AI離不開數(shù)據(jù)，大模型尤其依賴超大規(guī)模的數(shù)據(jù)積累和標注。同時，要讀懂垂直行業(yè)如金融場景，只有通用數(shù)據(jù)還不夠，必須學習豐富的金融語料來深度理解金融內(nèi)容，以保證大模型生成內(nèi)容的質(zhì)量和準確性。而領(lǐng)域數(shù)據(jù)，往往涉及到行業(yè)機密和隱私數(shù)據(jù)，是很難獲得的、高壁壘的。這一點上，赤兔大模型展現(xiàn)出了特別的優(yōu)勢。據(jù)了解，容聯(lián)云首先通過開源和公開數(shù)據(jù)讓赤兔大模型獲得基礎(chǔ)能力，然后依托容聯(lián)云長期積累的金融、營銷等領(lǐng)域數(shù)據(jù)構(gòu)建領(lǐng)域模型，以解決特定行業(yè)的問題。在實際服務(wù)過程中，進一步基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和行業(yè)知識進行模型迭代，不斷提升赤兔大模型對金融的理解能力。

3.可信層面。金融業(yè)“穩(wěn)健經(jīng)營”的要求，是一個嚴謹嚴肅的復雜場景，對大模型的可信、可靠、可解釋等要求非常高。如果大模型在生成過程中出現(xiàn)幻覺、答非所問、無中生有，這對于需要精準決策的金融用戶是無法接受的。解決這一問題，一方面需要專門的算法、數(shù)據(jù)工程等進行質(zhì)量控制，同時要選擇恰當?shù)膱鼍安⑦M行定制，以達到金融客戶采購所要求的質(zhì)量。比如，赤兔大模型聚焦在一些容錯率較高的場景，如客服、營銷等，金融機構(gòu)借助赤兔大模型，可以生成一套金牌話術(shù)，在電話咨詢等環(huán)節(jié)提高在線留存率，避免客戶流失，進而提高交易成交率。在一些交易類的敏感業(yè)務(wù)、用戶體驗要求極高的投訴類業(yè)務(wù)，“赤兔”的進入也更加謹慎，用更長的周期來探索。

4.成本層面。一個共識是，行業(yè)和企業(yè)引入大模型是為了用的，為了降本增效發(fā)揮價值的，不是為了跟別人比拼先進性的。用大模型就要考慮到投入產(chǎn)出比。不僅企業(yè)用戶要考量大模型的使用成本，對于大模型的開發(fā)廠商來說，面對不低的訓練推理和長期維護成本，也需要在研發(fā)投入和商業(yè)回報周期之間進行平衡。

容聯(lián)云CEO孫昌勛曾提到，在實際落地場景中，金融客戶更多使用十億級參數(shù)規(guī)模的模型來完成服務(wù)。所以，赤兔大模型在參數(shù)規(guī)模和模型性能之間做到了極高的效率，以50～100億的參數(shù)達到了極高的生成能力，為客戶提供更高的性價比和滿足私有化部署的要求。以智能客服領(lǐng)域為例，基于赤兔大模型，容聯(lián)云生成式一體化智能客服平臺，能將知識生產(chǎn)效率提升70%，對話構(gòu)建成本下降80%，將服務(wù)效率翻倍。

不難看出，大模型要落地金融行業(yè)并不簡單，至少要具備“四邊形戰(zhàn)士”的條件，才能在產(chǎn)業(yè)化道路上快速前進，這也是容聯(lián)云赤兔“一馬當先”的特別之處。

一馬當先,垂類大模型向何處去？

我們都不希望大模型的火爆只是曇花一現(xiàn)，而是深度融入產(chǎn)業(yè)智能化，實現(xiàn)長期繁榮。垂類大模型如何走的更遠？容聯(lián)云赤兔大模型的戰(zhàn)略選擇，在今天也非常值得我們思考。

具體來看，容聯(lián)云赤兔在幾次選擇中都選對了：

大模型的目標，選擇了“致用”。

作為行業(yè)大模型的初入局者，容聯(lián)云將大模型應(yīng)用的立足點放在自身優(yōu)勢行業(yè)——從2013年開始積累的金融行業(yè)，面向服務(wù)的上萬個客戶，提供匹配當前大模型能力和需求的產(chǎn)品，在客服、營銷等場景中先完成落地。

孫昌勛曾說過，行業(yè)大模型不是無限制地攀登技術(shù)高峰，而是在滿足客戶需求的前提下，盡可能節(jié)省成本。聚焦場景，解決具體問題，赤兔大模型的致用，才有后續(xù)的無限可能性。

大模型的優(yōu)勢，選擇了“高能”。

從年初快進到“百模大戰(zhàn)”，我們看到太多企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司為了追逐“風口”而入局大模型，卻沒有考慮到后續(xù)的模型、商業(yè)等問題，要么倉促離場，要么模型推出后很快無人問津。

大模型落地業(yè)務(wù)場景的過程，不是一蹴而就的，后續(xù)還需要業(yè)務(wù)對接、數(shù)據(jù)互通、應(yīng)用探索、平臺建設(shè)、運維服務(wù)等一系列工作。容聯(lián)云就非常注重大模型的長期能力：

具備云通訊領(lǐng)域老兵的優(yōu)勢，形成了“通訊+數(shù)據(jù)+智能”的綜合技術(shù)能力，為赤兔深入金融場景，提供技術(shù)上的“硬實力”。此外，大模型會涉及到敏感隱私數(shù)據(jù)，因此來自行業(yè)客戶，尤其是金融行業(yè)的信任，是大模型廠商至為關(guān)鍵的“軟實力”。據(jù)了解，容聯(lián)云已經(jīng)和數(shù)家標桿性客戶進行聯(lián)合共創(chuàng)，每家客戶都專門派了團隊，和客戶一起做大模型之下的行業(yè)應(yīng)用、產(chǎn)品迭代和更新，這又會進一步增強雙方的聯(lián)接和信任，為“赤兔”的產(chǎn)業(yè)化鋪下道路。

大模型的商業(yè)化路徑，則一開始就選擇了聚焦“行業(yè)”。

大家應(yīng)該都聽過“田忌賽馬”的故事，在白熱化的市場競爭中，恰當?shù)牟呗圆拍塬@得商業(yè)化成功，形成良性循環(huán)。大模型的持續(xù)發(fā)展，離不開行之有效的產(chǎn)業(yè)化策略。正如容聯(lián)云創(chuàng)始人兼CEO 孫昌勛所說，AI大模型更應(yīng)該聚焦到行業(yè)，聚焦到客戶需求。相比涉及各領(lǐng)域的通用大模型，企業(yè)其實更需要專精于某一領(lǐng)域的行業(yè)大模型。因此，在選擇赤兔大模型的應(yīng)用場景時，容聯(lián)云優(yōu)先考慮的還是匹配客戶需求以及商業(yè)化空間，加速了赤兔大模型的落地和價值兌現(xiàn)。

有一句俗語，說“努力”是速度，“選擇”是方向，方向錯了，越努力反而越快走向失敗。

對于成本高昂、競爭激烈的大模型，面對群雄逐鹿的局面，更需要謹慎出手、做對“選擇”。

像容聯(lián)云赤兔這樣，在垂類場景里深耕，不斷錘煉“四邊形戰(zhàn)士”的能力。

這條腳踏實地的路，才是大模型行穩(wěn)致遠、做深向?qū)嵉恼_方向。

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