对于一套数智系统或者一个端到端的解决方案来说,将其中一个组成模块换成大模型,其“打通关”的性能立刻不一样了。这便是大模型为商业机构数智发展送来的福音。
一如漫威宇宙中,超能英雄托尼·史塔克在他的“方舟反应炉”中加入了黑科技纳米粒子,由此召唤的钢铁战衣武力值无限暴增。
眼见科技文明投来了新的曙光,绿色金融、财富管理、智能营销等很多场景都在跃跃欲试为自己添置一套大模型装备。作为一站式服务的AI科技领航者,百融云创在过去的十年间,为商业机构搭建了一个又一个数智化解决方案,伴随AIGC的蓬勃发展,这些解决方案因加入了大模型的力量,开始绽放别样韶华。
比如绿色金融场景。近几年,顺应“双碳”政策目标,为支持环境改善、应对气候变化和提高资源节约高效利用,金融机构纷纷对接绿色低碳转型项目,绿色金融逐渐成为新的业务增长引擎。
百融云创此前为某股份制银行打造了一整套端到端的绿色金融解决方案,该方案以机器学习、深度学习、OCR、NLP、模糊匹配等底层技术铺路,搭建起绿色认定模型、环境效益测算模型、流程引擎、监管/运营报表等工具模块,从而全面打通绿色业务识别、绿色债项认定、社会和治理风险评估、转贷款项目管理等场景,有效实现从精准识别、自动测算到实时报送的全流程“绿色”管理需求。
随着人工智能技术的突飞猛进,大模型逐渐成为各个垂直领域的热门工具。该行提出,是否可以在绿色金融解决方案中接入大模型,使其性能加速?
答案是可以的。如下图所示,在为该股份制银行设计的绿色金融解决方案中,若把NLP小模型抽取出来,代之以大模型,那么在绿色项目识别、绿色债项认定等流程中,可以实现更加精准的文本解析、信息抽取和语义匹配,对于整个解决方案来说,其技术性能及应用效果会得到质的升华。
虽然全新的绿色金融解决方案依然旨在帮助金融机构满足从绿色识别、自动测算到实时报送的一站式管理需求,但有了大模型的加持,可以打开升维通道,实现“快速识绿”、“高效鉴绿”及“辅助报绿”,从而能够求取模型能力与应用场景之间的最大公约数。
·绿色识别驶入快车道
诚然绿色低碳转型是一项利国利民的工程,但对于践行绿色业务的机构来说,推广绿色并非易事。第一重考验体现在入门关的“识绿”。业内普遍热议,绿色项目识别有三难:标准繁多、口径不一;人才储备不足,绿金相关知识能力不足;识别规则与报送制度存在差距等。
对此,百融云创通过大模型(BR-LLM)及模型应用一站式开发平台Cybertron(赛博坦)可以帮助搭建“绿色知识库”,辅助金融机构工作人员通过关键词识别迅速匹配不同监管机构的文件标准,精准识别绿色属性。
不仅如此,大模型还可以辅助金融机构进行行研分析,通过挖掘和提炼企业的绿色经济活动,可以构建出“绿色企业库”,实现对于区域内绿色企业的实时追踪和跟进,便捷金融机构主动作为,合理进行绿色规划、制定营销方案。
·自动匹配耦合业务场景
对于一个绿色金融项目来说,通过大模型实现精准绿色识别的基础上,在监管绿色信贷目录的自动匹配、节能减排环境效益测算、ESG风险评估等环节中,大模型也可以发挥提质增效的作用,令“鉴绿”“报绿”的流程更加顺畅。
例如,在环境效益测算方面,金融机构面临着专业要求高、人工识别和测算效率低等难题。通过应用大模型替代学习如环境科学、能源管理等专业知识,自动生成环境效益报告,可以减少人工编写的工作量和出错概率,满足绿色金融监管要求。
再例如,利用大模型和机器学习等技术,可以协助金融机构将ESG理念纳入投资决策过程,降低信息不对称水平,协助实现对绿色项目的合理定价。并且,由于大模型中植入了RAG(检索增强生成)能力,可以顺畅识别ESG监控中的报表等复杂内容,助力实现业务的全智能化。
·实现大模型“无痛”使用
在人工智能、云计算等技术的深度赋能之下,百融云创搭建的数智化绿色金融解决方案得以与金融机构的业务线深度融合。并且,由于整个数智系统采用灵活的模块化设计及独立的API接口,给足了模型按需调优和系统扩展的空间,能实现快速响应监管及行业政策变化,帮助实现企业级绿色业务的统一管理。
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