对话百度徐旭：金融业大模型应用，不做“行业模型”更高效？_新浪财经

　　新浪科技讯 11月13日下午消息，在2024百度世界大会上，百度智能云分享了其在大模型产业落地方面的最新进展。据介绍，目前，已有超过六成的央企和大量的民营企业，正在联合百度智能云进行AI创新。百度智能云千帆大模型平台已经帮助客户精调了3.3万个模型、开发了77万个企业应用、文心大模型日均调用量超过15亿次。

　　据百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖此前介绍，“在千帆大模型平台上，每天有超过一半的调用量是来自精调后的模型。”在与新浪科技沟通中，百度智能云金融行业总经理徐旭再次强调了模型精调对于大模型行业应用的重要性。

　　据徐旭介绍，在推动大模型技术在金融行业落地的过程中，一开始的时候百度智能云也在考虑要不要去做一个所谓的金融行业大模型——因为也会担心基础大模型对金融行业的认知不够专业，但实际上在落地过程中也发现，这样性价比可能并不高，而且很多金融机构还需要购买算力去做训练，这本身也非常的考验技术。

　　在徐旭看来，金融机构落地大模型应用，并不一定需要做专门的行业大模型，而只是针对具体场景里面比较聚焦的问题获取数据并做训练，也能够取得比较好的落地效果。“目前看来，我觉得大模型快速落地流程，就是一个基础模型加上专业细分领域的数据去做资料分析，然后把你需要的产品功能加进去实现，这是更快实现大模型应用的方法，这个过程中数据的价值特别大。”徐旭表示。

　　在传统的企业业务中，复杂的工作和任务往往过度依赖专家经验和固有流程，即工作流；即便在数字化系统中，传统工作流配置依旧是没有“大脑”的机械执行，难有实质性的突破。而大模型具备的意图理解和泛化能力，能够充分理解工作流的目的与内涵，相当于一颗会思考的“大脑”；通过与企业工作流相结合，又可以有效解决大模型“幻觉”问题，增强大模型“控场能力”，保障复杂任务的决策与执行准确。二者结合，构成了智能时代企业真正需要的“数字员工”。

　　本次大会，百度智能云千帆大模型平台正式发布“工作流Agent”功能，旨在帮助企业快速开发出面向复杂对话场景的AI应用，快速拥有专业水平的“数字员工”。通过学习各种企业流程与规范，工作流Agent能够适应不同岗位职责，快速规模化复制，大幅提升企业运转效率。

　　以保险行业为例，目前百度智能云正在联合太平洋保险，基于工作流Agent探索、落地车险续保售前数字员工。过去，车险续保的工作指导包含大量流程、子流程、文档等内容，优秀销售人员稀缺，且培养周期往往长达一到两年。基于工作流Agent开发金牌销售数字员工，则最快可以在1小时内完成、上线，大幅提升了企业车险业务的核心生产力。这样的工作流Agent可以快速集成到百度搜索、微信公众号、企业官网等业务系统中，便利触达用户。（文猛）