財躍星辰副總裁萬軍：“財躍”大模型如何推動行業新質生產力提升｜直擊2024外灘大會

《科創板日報》9月6日訊（實習記者 王雲嘉 記者 黃心怡）9月5日，“‘In AI·無限未來’創新大會”正式亮相外灘大會。本次AI創新大會由上海報業集團旗下財聯社、科創板日報主辦， AI daily、藍鯨新聞協辦，在上海·黃浦世博園區 C11館舉行，是2024外灘大會核心“見解論壇”之一。

“源於界面財聯社強大的金融信息服務能力和場景理解優勢，以及階躍星辰持續、快速通用大模型迭代能力的加持，財躍星辰致力於踐行“人工智能+”行動，全面賦能文化傳媒、金融等行業新商業模式的落地。”9月5日下午，在“In AI 無限未來”創新大會的“‘我與AI’TED演講”上界面財聯社與階躍星辰旗下大模型獨角獸財躍星辰副總裁萬軍如是說。

萬軍介紹道，財躍星辰今年3月份發布了國內首個由國有企業自主研發、完全可控的千億參數財躍大模型；財躍星辰結合財聯社服務金融機構、上市公司的優勢，幫助行業客戶找到“AI+”的融合點，共建落地場景，爲客戶提供算力、數據、模型、應用、智能體等一站式解決方案，協助行業客戶在落地人工智能過程中面臨的模型訓練、模型推理、語料標注、人才建設等問題。

以下內容摘錄自現場演講：

AIGC賦能新聞採編業務

新聞傳播領域應用AI是財聯社從去年三季度开始嘗試的方式。新聞採編端，我們抓五個場景，第一個是信息源收集，第二個是選題確定，第三個是尋找採訪對象並完成採訪執行，第四個是如何完成高質量的完成新聞內容制作和生成；另外，還包括如何制定有效的傳播方式。

傳統的新聞採編如同“煮沸海洋”般耗時耗力。我們在和採編團隊溝通過程中，會探討如下問題：比如信息源收集，有沒有更好的方式完成信源的有效收集和整理？如何選擇一些可以產生爆品方向的新聞創作？再比如：能不能基於大量原始的二手資料，有針對性地選擇深度具有傳播性的話題或者新聞方向去做？ 還有如何通過過往成功經驗，去生成標准化新聞稿件，圍繞和讀者連接端做一些有更多媒體交互的方式。圍繞上述痛點和需求，我們將AI能力完整的賦能在採編鏈條裏面，以AIGC的方式賦能新聞採編業務。

經過近一年的時間，沉澱一批AIGC商業化的產品和工具，包括：公告智能稿件、互動平台智能寫稿、港股公告智能稿件、債券智能稿件、科創板日報投融&科創板日報工商變更智能稿件等等。從實際效果來看，內容准確度達到98%；另外從生產效率來看，從小時級達到分鐘級的提升。

同時，過程指標更加顯著，編輯團隊和內部創作團隊對於AI工具的使用得到極大的提升，採編人員愿意並且高頻使用AIGC工具。這對於我們協同打造AI編輯團隊，尤其是深度讓AI應用落地在業務工作中非常重要，形成一個正向的持續循環和優化。

除此以外，在傳統純文字版的傳播方式以外，我們把很多新媒體手段和AI工具融合到媒體傳播中，包括從文字端到有聲播報、數字分身、虛擬主播、互動評論、以及文生視頻等等。

金融行業“AI+”機遇與挑战

金融行業面在落地AI+過程中，面臨的三個難點：如何適配業務場景、如何使得成本最優以及確保如何保證內容安全可信。

在賦能金融行業應用場景方面，源於財躍星辰金融端沉澱足夠的行業know-how以及足夠的垂類語料，我們可以提供一攬子方案：基於財躍大模型底座，基於智能體开發平台，構建滿足金融機構不同需求的專業智能體开發，包括效率提優、協同賦能、工作陪伴以及安全合規等方向，圍繞金融機構不同的業務場景，包括：智能資訊、智能投研、智能投顧、智能審核等業務需求，設計有效的專屬工具去完成它落地的需求。

從實踐來看，2024年我們認爲金融機構大模型落地的商業化元年，兩個方向得到大家認同：第一個是作爲生產力效率工具被認可；第二個，作爲內部的效率流程優化工作被認可。很多人問大模型場景是什么？我們會結合場景價值和數據資產維度來展开討論，就是同一個話題，比如財富管理，在不同金融機構的業務場景、業務理念圍繞大模型賦能方向和側重點並不一樣。

大模型落地業務場景，金融機構的夥伴們從知曉到認知到務實落地，更關注實際的業務效果以及如何讓大模型發揮效果，深度探討的方向包括知識庫的構建，服務流程的優化，如何滿足大模型落地過程當中的適配，還有大模型本身在持續迭代的方向，另外還有如何在完善數據安全以及兼顧ROI平衡的思考等等。

通常，在實際落地前期我們很多時候和金融機構夥伴溝通兩個核心問題：爲什么做這個事情，以及打算怎么做這個事情？按照MECE原則，我們會盡可能一起明確需求以及設計一個可度量的項目目標作爲項目建設的出發點。

財躍賦能金融行業的人工智能落地的實踐工作主要包括：

首先，我們有這樣一款基礎的產品叫做智慧資訊，基於AIGC實現了資訊覆蓋度和產能得到了大幅提升。無論在證券、基金、保險這些容易跟用戶互動的領域，智慧資訊實現了熱點消息全覆蓋，全廣譜資訊捕捉，可以賦能投資顧問、理財經理等一线業務夥伴，實現更有效的和客戶高頻交互，回歸到投資理財業務交流上。

其次，圍繞財富業務探索智能投顧新模式。財富管理线這是每一個在做業務线的領導比較關注的方向。如何讓一线團隊更有战鬥力？如何讓更有經驗的人賦能在一线上？如何讓每個人成爲超級個體？如何提升2B2C的轉化路徑，提升轉化效率等等？都要做好AI工具集的整理和按照客戶生命周期的自動化推送和服務，這期間我們爲金融機構設計了AIGC的產品工具集。

第三,在智能投研當中包括了幾個典型的需求，比如如何有效的收集資料、如何快速的形成標准化報告，如何更有效的整理會議紀要，如何形成特色性的詞條報告以及能否實現政策量化等等。財躍一直圍繞這些典型投研場景，提供更准確、全面和及時的投資研究支持。

另外，還有一個方向就是智能審核，在傳統人工審核以及基礎NLP技術的基礎之上，進一步利用多模態大模型提高合規審核人效，優化自動化審核准確率以及降低誤判率。

結語

我們欣喜的看到越來越多的夥伴已經或者正在嘗試推進ALL in AI的路上，我們已陸續看到了實踐給產能方向給大家帶來的變化，大模型的應用和實踐是一個需要時間和耐心的累積過程，我們相信“道阻且長，行則將至”。

（科創板日報記者 黃心怡 實習記者 王雲嘉 ）

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