百融云创打造金融产业大模型BR-LLM 升金融决策的精准度和效率

火了近半年的AI大模型，分野逐渐多了起来。有业内人士表示，通用大模型可以在100个场景中，解决70%至80%的问题，但未必能100%满足企业某个场景的需求，所以行业大模型是企业拥抱大模型的更优选项。目前，AI大模型已经进入了办公、制图、视频、旅游、协作、金融、传媒等十余个行业领域。

百融云创是国内率先致力于将AI技术与金融场景结合的科技公司之一，用判别式AI敲开金融机构的大门，当下，在生成式AI为代表的第二波AI浪潮正席卷之时，百融云创作为上一波技术革命的先行者，也率先行动起来。

百融云创基于深度学习Transformer框架，结合NLP、智能语音等技术，打造了场景驱动的产业大模型——BR-LLM。百融云创自主搭建了大模型底层框架，通过深度微调能支持百亿级参数的训练。

百融云创大模型主要提供AI开发、智能交互、分析决策的三种服务能力。在开发端，不仅适用于金融机构不同开发能力的技术人员，也适用于非技术人员实现自动化开发。在交互端，提供语言理解、多轮对话、语言处理、文本生成“听、说、读、写”四种能力，适用于金融营销、客服等场景;在决策端，为金融全生命场景的智能决策提供更全面的信息，为决策效率的提升注入更为强大的动能。

随着数字化转型在银行机构快速推进，使得银行内部形成了大量的非结构化数据，这对信息质量要求比较高的判别式AI而言是一片无法触及的领域。当训练的信息量超过一定阈值，大模型就会出现“涌现现象”，即“在较小的模型中不存在，但在较大的模型中存在的能力”。

百融云创大模型能够凭借强大的信息挖掘能力，唤醒金融机构大量沉积的信息，就像是一块巨大的磁石，做关键信息的抽取，为判别式小模型进行赋能。比如在风险监控、信用评估、反欺诈等场景下，大模型能挖掘出小模型无法覆盖到的区域，丰满信息的维度。大模型对于小模型并非是替代或“消灭”，相反，两者将是相互协作的关系，大模型与小模型相互搭配，将大大提升金融决策的精准度和效率。