在關于金融大模型的諸多討論中，“落地應用”成了最終關鍵詞。

對金融業務而言，精準與安全合規是任何技術得以應用的最大前提。因此，金融大模型的應用便絕非簡單的“拿來主義”，需要在通用基礎上結合業務需求反復精調，這也是當前金融大模型的主要發力點。

據騰訊研究院調研分析，國內參數在10億規模以上的大模型數量已由5月末的79個增加至116個，其中金融行業大模型約18個。

作為AI云服務領航者，百融云創基于深度學習Transformer框架，結合NLP、智能語音等技術，打造了場景驅動的產業大模型——BR-LLM。百融云創自主搭建了大模型底層框架，通過深度微調能支持百億級參數的訓練。

百融云創大模型主要提供AI開發、智能交互、分析決策的三種服務能力。在開發端，不僅適用于金融機構不同開發能力的技術人員，也適用于非技術人員實現自動化開發。在交互端，提供語言理解、多輪對話、語言處理、文本生成“聽、說、讀、寫”四種能力，適用于金融營銷、客服等場景;在決策端，為金融全生命場景的智能決策提供更全面的信息，為決策效率的提升注入更為強大的動能。

百融云創大模型能夠帶來哪些產業驚喜?

在AI開發層面，百融云創大模型展現出強大的代碼自動化生成能力。在金融機構中，傳統的機器學習模型開發在某種程度而言是一種“手工作坊”的模式，一個場景一個模型，模型之間的經驗也不能互相積累和復用。百融云創大模型的自動生成能力將顛覆這一現狀，面向不同金融場景的業務訴求，百融云創大模型工程師只需要下達清晰的指令，用文字描述出需求，即能自動生成模型，極大提升機器學習的開發效率和生產模式。開發人員的角色也會隨之發生變化，如果說此前開發人員只需要做好技術的工作，有了大模型的加持開發人員還要做好“提問者”的角色。

在智能交互方面，百融云創大模型能提供“真人級”對話效果，對客戶的語音識別準確率可達到99%以上，每日進行超過億級規模的自動交互。

同時，大模型還有“高人一籌”的表現。比如，當銀行工作人員向客戶推銷金融產品時，客戶問到一些如近十年某基金收益率這樣的專業性問題，工作人員無法及時給出準確的反饋，客戶可能就此流失。而大模型跨模態、跨語言的深度語義理解與生成能力，在處理復雜和專業性金融知識上，具有人工所不具備的能力。

在分析決策方面，以判別式AI為代表的小模型已經發揮重要作用，大模型的進場將進一步激發小模型的能量。

數字化轉型的快速推進，使得銀行內部形成了大量的非結構化數據，這對信息質量要求比較高的判別式AI而言是一片無法觸及的領域。當訓練的信息量超過一定閾值，大模型就會出現“涌現現象”，即“在較小的模型中不存在，但在較大的模型中存在的能力”。

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