近日,在第六届上海 金融科技 国际论坛之“2024年度 人工智能 大模型金融领域示范场景及创新应用案例成果特展”活动周上,奇富科技全景展示了现有的AI大模型落地成果。
在当天的论坛上,奇富科技技术委员会主席宋荣鑫表示,面对大模型日新月异的进步,同业仍然有三种状态:观望、实验、投入生产,然而,自去年以来,奇富科技组建了一个两百多人的大模型团队,现在已经到了投入生产阶段,今年,公司提出了每一个技术员工都要投入20%的时间研究新技术应用,而且每年绩效考核也有20%都会挂钩技术创新。
宋荣鑫表示,目前,奇富科技在模型层面,已经通过构建企业级知识库和AI Flow、AI STUDIO,使智能体开发最快可一天上线,实现矩阵式覆盖创新、重塑业务流程。其中,金融专家大模型JARVIS生成代码占比高达30%,AI生成测试案例40%。而ChatBI,在利用大模型能力结合企业RAG知识库进一步升级后,能够使用户像与人对话一样轻松地驾驭大数据,同时还能为业务提供优化建议。它真正实现了输入的超级简化和输出的超级惊喜。奇富科技超百亿投入沉淀的技术能力,通过科技无损冷链模式,与合作 银行 实现小时级端到端能力传输,在包含风控、获客、增长等平台能力的FocusPRO数字普惠信贷系统加持下共建业务生态。
奇富Copilot:200个智能体旋转协作的“坐席提效助手”
奇富科技首席算法科学家费浩峻表示,在金融科技行业中,研发人员和座席人员是整个金融行业最庞大的两个群体,奇富Copilot便是针对坐席人员的一款提效工具。
对于营销人员最重要的话术内容迭代机制方面,费浩峻披露,今年从2月开始到12月,奇富Copilot工具下,话术迭代能力最高有4倍的增长,迭代成功率一直在60%左右。目前,奇富Copilot保持每月大概迭代2到3次。从今年9月份上线以来,奇富Copilot已经通过插件的形式插入每一个座席系统中,自主开放的座席人数较首月有了近7倍的增长,其中80%的人都会持续使用,每天的使用频次也从10次提升到20多次。
在营销方面,原本传统的单项智能体,还停留在语音 机器人(19.690, 0.62, 3.25%) 上,如今进化为多智能体,当用户不方便接听电话的时候,可选择短信持续跟进,或者加用户企业微信,同用户在企业微信上互动。未来也会打通内部的风控系统和运营系统。
费浩峻表示,金融大模型产品矩阵落地的三要素一是,第一,深耕场景,以坐席提效助手奇富Copilot为例,通过精准定位业务场景,深度分析上亿通历史通话记录,提炼出高效沟通策略与话术模板,助力坐席更精准迅速地捕捉用户意图;二是数据飞轮,以大模型在小微金融中构建的关系图谱为例,通过持续迭代的数据反馈机制,确保模型性能形成良性循环;三是多智能体协作,奇富营销智能体目前可调用多个智能体协作,实现了营销从任务优化升级到自主智能解决问题。三要素相辅相成,共同构成了奇富科技在大模型领域的核心竞争力。
AI伴侣“小奇”:可与用户实时多轮交互的金融助手
奇富科技产品负责人卢瑶也介绍了一款可以实时、多轮对话来辅助用户的交互助手——AI伴侣“小奇”。
卢瑶表示,过去十几年的时间里, 消费 信贷产品线上化流程里,一直着重解决的是效率问题,却没有提供金融产品本身的温情,如当客户跟贷款机构打交道的时候,贷款机构不太会考虑客户为什么需要这笔钱,到底什么样的贷款方案更合适,传统触达方式受限于效率和成本,显得力不从心。
她表示,“小奇”的功能之一就是帮助客户更好地申请贷款,后台实时根据用户的身份识别他的需求、工作和行业情况,帮助客户匹配更优的贷款方案。例如,当一家茶叶经销商寻求贷款,小奇就会及时询问客户:“您借20万是因为要备货吗?考虑到今年成本上升的比较厉害,我们推荐您以下两个产品,A产品可以给您24期的分期,这样每期的还款压力会更低。B产品虽然定价高一些,但是先息后本,我们判断您在2月份会有资金回流,所以先息后本的产品会更匹配您。”
FocusPro 2.0 :智能化尽调系统求解“不可能三角”
奇富数科总裁周旭强则提出了用FocusPro 2.0 新工具,来求解小微企业信贷领域的不可能三角。
周旭强表示,以往,在小微企业信贷行业中,在线上,以大数据风控、税、票、流水来做信贷审批的线上模式,往往出现“一低两高”的困境,即数据维度低、定价相对高、产品风险高的困境。同样,在线下,也会出现“一低两高”的困境,集中表现在人均产能低、道德风险高、作业成本相对高。
线上和线下两种模式出现的不同的“一低两高”行业级挑战,都指向了小微信贷的“不可能三角”——风险、成本和规模,这三者往往只能取二,不能兼得,即如果把风险控制很低、成本也控制得很低,可能就陷入长期规模增长非常慢的怪圈。
周旭强表示,FocusPro2.0通过一套“三段式逐级授信框架”,重新寻求解决方案。在这个框架中,第一步是通过线上大数据出额度,第二步是基于用户自主上传的征信材料,第三步,是在前两步依然无法很好解决的情况下,自动分流到线下的“智能化尽调”,对用户的经营状况做财务还原,在结合线上大数据、线上模型和线下智能化数据、线下的模型后,再给出 综合 性的额度和定价模型。
周旭强表示,FocusPro2.0智能尽调系统,通过把一百多个行业如何尽调、如何线下现场调查的经验进行工具化、模板化、智能化,并且内置了自动化的交叉验证逻辑,大大提高了线下客户经理的尽调效率,原本尽调工作从过去3天变成半小时、1小时。此外,客户经理的培养 周期 也从1年缩短到两周甚至最多一个月,这样的方式使线下工作变得经济可行。
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