当大模型走向商业化落地，C端通用大模型与B端垂直领域的应用成为两条主流路径。
对于大模型厂商科大讯飞而言，同样面临这般选择。回顾半年来的迭代历程，齐头并进才是科大讯飞给出的答案。
今年5月，科大讯飞在首次发布通用大模型“星火认知大模型V1.0”时，就宣布启动“1+N”战略布局，“1”即星火通用大模型，“N”则是结合了行业数据训练的行业大模型。到10月24日，科大讯飞联合行业龙头共同发布了12个行业大模型，涵盖了金融、汽车、运营商、工业、住建、物业、法律、科技文献、传媒、政务、文旅、水利等领域，其中居于首位的正是金融大模型。
“如果说2023年是大模型的元年，2024年应该是大模型的‘燎原’之年。”在接受21世纪经济报道记者专访时，科大讯飞副总裁、金融科技事业部总经理沈海波指出，大模型必须坚持平台开放，赋能金融行业全生态，打破过去小模型时代的场景壁垒。
“生成式AI能进一步解放生产力，更能释放想象力，大模型将全面重塑营销、服务、运营、风控、投研、投顾等场景。”沈海波提到，例如在知识运营场景，可通过大模型解决传统知识库构建与运营成本高的问题；在营销场景，大模型能力可支持非结构化实时或历史数据标签抽取，生成动态标签，实现画像增强、旅程经营、一键代办、个性方案等功能；在客户服务场景，大模型的应用将升级智能客服产品体系，实现复杂说法理解、多知识点回复、知识推理应答等功能。
“最近与多家银行交流时，大家都不约而同地提到了全行统一知识库的建设问题。”从小模型时代走入大模型时代，沈海波指出，相较过去的数据分析，场景知识成为一切运营的基础与根本。
然而，当下场景知识运营依然存在痛点。沈海波告诉记者，目前很多机构依然很难从非结构化数据中提炼出有效业务知识，而在多渠道下已有知识的管理与运营相对割裂，特别是在文档存储更新依然依赖人工介入的背景下，知识的运营效率参差不齐。
这时金融大模型有了用武之地。“一方面能够从非结构化数据中构建新的知识点，另一方面也可以通过大模型的深度理解与逻辑推理能力，让全渠道统一知识管理变成可能。”沈海波分析道。
大模型的落地，为金融营销展业场景的智能化带来了新的契机。“营销获客、存客经营是每家金融服务企业的必修作业。”沈海波介绍到，在与一线客户经理的交流中，发现长尾用户量大面广、多渠道营服信息庞杂、产品功能与客户个性化需求匹配难是普遍存在的痛点，这就需要有一款工具能够帮助一线人员准确理解需求、高效衔接信息，把客户旅程经营做实、做细、做好。
“智能展业助手有望成为帮助营销一线提高效率的利器。”以保险方案推荐场景为例，沈海波展示了大模型如何分析总结客户对话内容，提取客户诉求、产品偏好等关键信息，丰富客户画像，并生成产品对比推荐表格的全过程。他补充说：“我们还在不断打磨场景，深入业务的逻辑节点，相信这款工具对客户经理的帮助会越来越明显。”
“智能客服往往不够智能。”这是很多用户在体验后的疑问。
面对这一问题，沈海波坦言，传统智能客服确实存在复杂问题难理解、专业知识更新不及时、多轮交互复杂场景运营工作量巨大、答案输出个性化不足等问题。
在金融大模型落地的诸多场景中，智能客服是典型应用之一。
但在沈海波看来，大模型带来的智能客服能力提升，并不意味着AI客服有朝一日会替代人类，未来AI与人类员工的关系将是“人机协同”，“比人类强大的不是人工智能，而是掌握了人工智能的新人类。AI和人类的关系不应是取代和被取代，而是AI能帮助人类从繁重的工作中解放出来，从而有机会投入更有创造性的事情中。”
在智能客服能力提升的背景下，沈海波认为大模型短期内可以率先在手机银行APP交互场景下实现应用。
“过去十年，移动互联网深刻改变了金融业的渠道格局。”沈海波表示。
在这一背景下，大模型将重塑手机银行APP的交互体验。
沈海波向记者演示了大模型生成能力与逻辑推理能力的未来前景。在这一案例中，APP助理分析了用户当月交易金额分布，发现其在出行方面花费最多，其中高铁出行与机票消费频率较高，由此向客户推荐该行合作的出行优惠券，在客服对话中实现了个性化的营销。
他指出，大模型已经具备了革新APP的能力，可以实现一句话激活沉默菜单、对业务进行动态分析与结果呈现、在理解客户偏好的基础上提供个性化服务等功能。
“开放”一直是大模型训练的主线。
今年7月，在2023世界人工智能大会会议间隙，科大讯飞总裁吴晓如在接受21世纪经济报道记者采访时就提到，未来讯飞大模型将开放平台应用能力。
对于金融大模型的发展战略，“从1到N”与“开放”同样是沈海波在采访中多次提到的关键词。据他介绍，金融大模型的发展思路主要有四个方面：第一必须坚持大模型深入业务场景，在场景中实现价值创新；第二是大模型必须要融合现有产品，不仅是从0到1，还要从1到N实现产品矩阵的发展；第三是大模型必须要坚持平台开放，实现整个金融行业的生态赋能；最后是坚持自主创新，不同于对开源模型的微调，结合金融业务特点进行了有针对性的升级，掌握全套知识，同时可在预训练等底层进行训练和效果优化。
但如今一个不可否认的现实是，“百模大战”使得各家厂商的算法、算力、数据正在形成同质化竞争。
对此，沈海波表示，在垂直行业领域，既要不断提升通用大模型的底层能力，更要深入业务场景锻造行业大模型的生命力，在应用中持续训练优化，解决实际问题，而这需要大模型厂商和金融机构的高度协同。在他看来，发展与金融机构的战略合作，提供自主创新的行业大模型产品方案、深入理解金融应用场景、创造真实的用户体验价值，将成为拉开差异化竞争的关键。
“以大模型为代表的通用人工智能是当下大国科技博弈的前沿，相信政府会持续鼓励创新进行政策加码，但同时也会提出更多具体的合规要求，尤其对于金融行业这样强监管的行业，监管部门一定会给出更多合法合规的算力、数据使用路径。”沈海波认为，未来具备自主创新的技术能力的AI公司会脱颖而出，形成各自的行业应用生态；基于场景层的大模型创业开发团队会越来越多，应用场景也会更加丰富多彩。
“大模型底层技术标准会趋于统一，应用生态会百花齐放。”在采访的最后，沈海波表达了他的期待。
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