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君弘靈犀賦能證券智能化服務-千億級參數多模態證券垂直類大模型

來源:上海階躍星辰智能     編輯:創澤   時間:2024/7/12   主題:其他 [加盟]

國泰君安聯合財躍星辰推出業內首家千億級參數多模態證券垂直類大模型——君弘靈犀大模型,在行業內第一個實現了將大模型能力全面融入客戶智能化服務體系之中,完成對公司君弘靈犀智能服務的全新升級,將為4000多萬客戶在智能投顧問答、投研內容生產和交互模式上帶來全新的體驗。

君弘靈犀大模型以多模態大模型能力和君弘智投服務體系為核心,以靈犀知識庫和智能服務配置中臺為基礎,以Agent平臺為總控,以靈活產品形態輸出至多渠道終端。結合面向基礎長尾客群的君弘智投服務體系,打造有證券特色的大模型應用場景,涵蓋君弘智投、綜合診斷、智能選股、熱點資訊、多模態處理等十大功能,不僅解決了傳統模型在語義理解、多輪對話和答案豐富性上表現不佳、運營成本高、投資服務匹配度低等嚴重影響用戶體驗和服務效率的問題,更以全新的交互模式和強大的能力底座為海量用戶提供廣譜式、伴隨式的智能化服務。

以面向基礎長尾客群的靈犀智能化服務場景為核心,基于君弘智投服務體系,開展大模型應用能力建設。主要包含如下三個需求:

1. 基于君弘智投的引導服務能力

在應用大模型能力基礎上,結合國泰君安面向基礎長尾客群的君弘智投服務體系和理念,打造證券領域首家融入專業投顧服務體系的大模型應用。

2. 基礎問答能力提升

借助大模型賦能實現君弘靈犀在業務辦理、投教咨詢、投顧咨詢、其他類服務場景中的基礎問答能力提升。利用大模型的超強語義理解能力和內容生成能力,提升靈犀基礎問答語義理解能力和服務內容質量。

3. 多模態能力支持

實現面向金融領域的文字、圖片多模態認知和處理能力,并支持以圖文形式進行服務交互。打造行業首家支持多模態領先處理能力的證券領域大模型應用特色。

項目以財躍星辰的“財躍F1金融大模型”為基石,結合萬億級金融語料預訓練,構建基于千億參數多模態證券垂類大模型——君弘靈犀大模型,并進一步結合國泰君安AI場景平臺探索財富管理普惠金融新實踐,在“基礎大模型能力提升”、“行業大模型強化賦能”、“場景大模型應用實踐”三個維度,實現了技術與應用的多重創新。

1、基礎大模型能力提升

在算法、算力和數據三方面加強建設,基于先進基礎大模型,與算法、算力、數據等大模型產業鏈生態方共同合作,探索技術、應用、服務共融的連接觸點,持續打造先進的智能對話、自動撰寫、NL2API、文生圖等技術能力。

2、行業大模型強化賦能

搭建大模型底層基座能力與證券業務場景的橋梁,建設證券公司不同團隊、角色協同創建、打磨大模型應用的AI Agent平臺,進一步滿足證券行業大模型在場景建設、釋放大模型潛能的需求。同時融入智能投顧問答、智能投研內容生成、多模態交互、升級知識圖譜、實時資訊解答等能力,為客戶提供更高效、更智能的交互使用體驗。

3、場景大模型應用實踐

融入君弘智投服務體系,結合君弘客戶端、數字運營中臺、投顧工作站等數字化平臺展開建設,面向互聯網生態廣譜客戶提供智能化能力服務,面向投資顧問協助提升綜合服務能級,并進一步結合數字人、AI視頻分身等場景構建智能化、廣譜式的服務新模式。 目前君弘靈犀大模型已經在君弘APP上面客“灰度試點”,截止5月14日,已邀請眾多公司總部、分支員工、核心客戶參與測試,已累計發放邀請碼1150個,獲得一致好評。君弘靈犀大模型通過構建行業首個千億參數金融垂類君弘靈犀大模型的多模態、語義理解和內容生成能力,完成對君弘靈犀智能服務的全新升級,為4000多萬客戶在智能投顧問答、AIGC和多模態交互模式上帶來更加便捷、個性化的服務體驗,以智能化、伴隨式的服務覆蓋投前、投中、投后的客戶全生命周期旅程,實現對海量客戶的高質高效服務覆蓋,推進數字化普惠金融高質量發展。

1、深度融合證券投顧服務場景,創新投顧服務內容生產方式,為國泰君安超過4000萬用戶提供全場景、伴隨式、智能化投資決策輔助服務;

2、為國泰君安3000名投顧及總分支4600名展業人員提供智能投顧賦能,預計實現20-30%效能提升

3、為證券行業財富管理轉型探索“投顧驅動、模型賦能”的新模式,建立證券行業大模型示范應用。





基于道客云原生知識庫平臺的金融合規助手-為銀行創新發展注入新動力

對資源利用情況進行優化,提高了業務效率,為銀行創造了更多的商業價值。在商業模式方面,該項目采用私有化部署方式,確保了數據的安全與合規,滿足了銀行對隱私保護的需求

基于大模型的正樣本異常檢測方案-實現用戶簡單點擊即可將識別為異物的物體定義為正常物體

于攝像頭等國產硬件感知設備,配合自主研發基于大模型的正樣本檢測關鍵技術,形成整套的解決方案產品;相比于傳統深度學習模型只能檢測固定類別的異常,本項目靈活使用視覺大模型,可以有效檢測出未知的缺陷種類

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針對4000個主要栽培品種的每一個基因變異鑒定,針對250份核心品種的農藝性狀和表型問答,對水稻15個關鍵發育階段的空間組學測序和單細胞組學測序數據。

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系統埋點數據應用統計功能,為建立評價指標提供基礎數據,包括用戶滿意率、系統訪問量、知識熱度、賬號活躍度等;知識庫可以對接各業務系統,

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大模型支持的制造企業私域AIGC應用有助于客戶提高生產力和效率。長期來看,模型的自我學習能力可以顯著減少人工更新和維護的需要

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以每年新增150萬用戶數為基礎,預估產品滲透率為20%,即可售出約30萬套產品 License及各項服務。社會效益方面,項目在就業、知識產權、服務創新等領域具有顯著的效益
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