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GPT、BERT、T5......近幾年，這些詞匯如同一股旋風席卷而來，成為大眾熱議的焦點。作為人工智能的主賽道，語言大模型的出現從最開始引發關于“失業”風潮的擔憂，到后來隨著政策頒布、技術的不斷升級和規范，逐漸受到大家的接受與運用。

今年，我國在政府工作報告中明確指出“深化大數據、人工智能等研發應用”，這一政策導向不僅為人工智能技術的發展提供機遇，也為其在各個領域的深度融合和應用提供了支持，成為各行業未來發展的方向。

金融業作為數字化、智能化的前沿領域，是大模型落地的最佳領域之一。金融機構面臨著海量數據的處理和分析挑戰，而語言大模型正是解決這一問題的“得力助手”。北京商報發布《2023金融大模型報告》指出，金融業對大模型在金融領域中的應用都“非常看好”，有95.45%的機構表示看好金融大模型的應用前景，且有超過一半的機構認為金融機構“非常需要”大模型的應用。

面對政策引領與行業需求的雙重機遇，金融科技廠商積極開展金融垂直領域大模型的研發工作，致力于推動金融行業的創新與發展。

金證股份緊跟時代發展步伐，不僅成功研發金融垂直領域大模型，而且進一步推動大模型在金融行業實際業務場景的應用，旨在為金融行業帶來更高效、智能化的解決方案。

打造六大核心優勢

早在2018年，金證股份便開始著手AI在金融應用領域的研究，并于2023年自主完成了金融領域特定場景大模型體系的研發，正式發布金證大模型K-GPT及工具集。

經過深度的金融領域設計和專項訓練，金證股份所打造的K-GPT展現出卓越的金融知識和理解能力，其回復內容專業精準，數據依據扎實可靠，且支持查看引用知識源，確保信息透明、可追溯，為用戶提供了清晰、可信賴的金融“助手”。

針對大數據量下檢索效果差難題，K-GPT通過兩階段向量排序的方式，實現了在海量數據中精準問答的功能。無論是復雜的金融分析還是日常的咨詢查詢，K-GPT都能更為準確給出答案，為用戶答疑解惑。同時，K-GPT支持工作流編排，能夠設計復雜的交互場景，滿足用戶多樣化的需求。

在知識庫構建方面，K-GPT同樣表現出色。它支持文檔、QA、表格三大類知識源，廣泛覆蓋各類數據類型和信息來源，確保金融服務的全面性和準確性。

隨著金融機構定制化需求日益增加，K-GPT還提供了模型精調和定制化插件平臺。用戶可以根據自身需求進行輕松定制，實現個性化應用，有助于更好適應不同金融機構的業務特點和需求。

K-GPT還支持私有化部署，這不僅能夠保障用戶數據的安全性和隱私性，還能確保服務的穩定性和可靠性，滿足行業對數據安全和隱私保護的需求。

此外，K-GPT利用API開放與對接的接口，靈活調用其他通用大模型，綜合輸出最優結果，以適應更多不同應用場景及客戶個性化需求，而且能夠緊跟通用大模型快速迭代的步伐，為用戶提供更加全面、精準、前沿的生成結果。

構建“產品 x 服務”應用形式

在不斷精進技術的基礎上，金證股份高度重視技術在實際業務場景中的應用，通過“產品 x 服務”的形式，搭建起語言大模型與業務場景之間的橋梁。面向投顧、營銷、客服、風控、投研等業務場景，金證股份推出一系列具備針對性和實用性的產品，提供創新的智能金融產品及解決方案，加速邁向應用成熟期。

在智能投顧領域，K-GPT通過收集客戶投資偏好、風險偏好、投資目標及需求等關鍵信息，精準構建出用戶的投資特征畫像，為客戶提供定制化的投資建議和理財產品推薦，并提供“金融問答”，為客戶實時解答投資解惑，提升客戶投資體驗感和滿意度。

在智能營銷領域，K-GPT提供“一站式”服務，涵蓋客戶數據分析、構建客戶畫像、需求分析、個性化精準營銷等環節，進而生成個性化營銷文案，將個性化素材與特色產品相結合，提供智能推薦，開創開放式的獲客新方式。

在智能客服領域，K-GPT為FAQ解答、智能呼叫、IVR交互等業務帶來服務質量的提升。面對各類復雜的問題，借助于大模型強大的語義理解能力，K-GPT精準匹配相應的FAQ條目，為客戶提供精確且個性化的答復。在智能呼叫應用中，K-GPT能夠通過分析客戶信息和歷史互動記錄，篩選出最佳的外呼時機和目標客戶，同時結合語音識別和情緒分析技術，實時理解客戶反饋，靈活調整溝通策略，實現更加人性化和高效的交流體驗。

此外，K-GPT在智能風控、智能投研等領域都展現出強大的應用潛力和優勢。通過利用K-GPT強大的檢索能力和分析能力，風險管理人員能夠快速準確地獲取規章制度、產品知識以及合規政策等相關信息，有助于更全面了解風險情況、評估風險水平、并制定相應的應對策略。對于投研人員而言，K-GPT能夠快速提供市場數據、財務報表等信息，提煉研報的關鍵信息，總結并生成投資建議，為投資決策提供支持。

隨著K-GPT在金融機構的深入應用，金融機構將實現業務模式的創新和服務水平的提升，為客戶提供更加優質、高效的金融服務。

未來，金證股份將繼續深化語言大模型技術的研究和應用，不斷拓展K-GPT應用領域，推動K-GPT在金融領域各大場景的落地及應用。