垂类大模型

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2025年迈向智能驱动新纪元,大语言模型赋能金融保险行业的应用纵览与趋势展望报告-众安信科
搜狐财经· 2025-04-30 22:57
大模型技术发展与行业机遇 - 全球大模型技术发展多元化,垂类大模型通过定制化训练提供精准行业解决方案,中国在算力自主化、数据优化等方面取得进展[1][24] - 新技术降低大模型训练、运维和推理成本,推动金融行业流程重构,企业需平衡购置、推理和运维成本[1][29] - 国产大模型如DeepSeek和通义千问在成本控制与推理性能上突破,实现数据安全合规、低成本高性能和中文语义优化[1][26][27] - DeepSeek通过混合专家技术将6710亿参数活跃计算量压缩至37亿,训练成本仅为同规模模型的6%[26] - 通义千问融合预训练与垂直领域优化能力,在对话交互、代码生成等场景形成专项突破[27] - 腾讯混元T1模型解码速度提升2倍,在中英文推理基准中领先[28] 大模型赋能保险全链 - 保险机构加速接入大模型,应用聚焦内部提效,覆盖业务全链条及中后台管理环节[1][16] - 初期优先选择容错成本低的场景如智能客服、智能质检、营销助手等,建立调试与反馈机制[6][7] - 大模型推动行业由结构化数据向多源动态信息系统演进,提升风险识别广度与响应及时性[8] - 金融机构经营理念重塑,呈现金融服务精准化跃迁和跨行业生态化协同两大趋势[9] - 银行利用实时企业数据优化信贷评估,保险与医疗平台合作开发预防型保险产品[9] 合作范式演变 - 数据要素价值凸显,金融保险行业通过横向、垂直和政企协同构建高质量数据集[1][19] - 政企协同推动数据要素流通,垂直整合构建企业级智能协同底座,横向协同拓展跨场景联动[19][42] - 多模态大模型为金融保险带来智能化转型机遇,填补非结构化信息处理能力空白[62] - 多模态模型应用于智能客服、理赔审核、欺诈识别等场景,提升审核准确率与风控能力[62] - 通义干问通过双核架构实现全模态实时交互,视觉推理模块采用链式思维增强方法[53] 技术演进与成本优化 - 垂类大模型通过行业特定数据集训练,减少计算成本并提供精准解决方案[33][40] - GPT-4级别模型单周期训练成本近5000万美元,垂类模型更经济高效[33] - 国产模型生态呈现功能分化趋势,语言生成模型与推理模型分别专注语义理解和逻辑决策[48] - 轻量化技术如蒸馏模型降低终端部署成本,Qwen-32B等模型实现对OpenAI-o1-mini的局部超越[49] - 模型部署从"可用"向"可适配"迈进,聚焦跨架构柔性部署机制构建[31]
中关村科金喻友平: “平台+应用+服务”是企业大模型落地的最佳路径 | 中国AIGC产业峰会
量子位· 2025-04-28 03:43
核心观点 - 大模型技术正从消费端向产业端加速渗透,遵循"C端先行、B端深化"的路径 [7][8] - 企业大模型落地最佳路径是"平台+应用+服务"的三级引擎战略 [7][11][12] - 行业Know-How与AI技术的结合能释放真正的商业价值 [17] - 大模型不仅是效率工具,更是企业重构服务模式、开辟价值增量的战略支点 [20] 技术渗透趋势 - 认知型AI遵循"C端先行、B端深化"的路径,与互联网、移动互联网、感知型AI发展规律一致 [7][8] - 未来五年企业级大模型市场规模将迎来爆发式增长 [8] - 算法开源趋势使得数据主权愈加重要 [7][12] 企业落地实践 - 智能外呼系统结合大模型与多轮对话技术,将转化率从1.5%提升至3.5%,逼近真人客服4.2%的水平 [8] - 智能化的落地需要与数字化深度融合,企业需要端到端的解决方案而非孤立技术模块 [10] - 场景适配重于技术堆砌,需经历需求拆解、数据调优与流程重构的闭环 [10] 平台架构 - 自研"得助大模型平台"覆盖算力、数据、模型和智能体四大能力工厂 [12] - 平台沉淀了金融、制造、政务等各行业的数百个场景化"样板间",降低企业试错成本 [12] - 产品标准化与定制化的平衡类比为"精装房与个性化装修" [14] 产品体系 - "1+2+3"产品体系:1个全媒体全渠道联络中心,2类机器人,3类坐席智能辅助工具 [15] - 产品已在多个车企、头部金融机构及大型央国企中规模化应用 [14] 行业案例 - 工程大模型应用平台"灵筑"将项目筹备周期压缩40% [17] - 船舶行业大模型"百舸"显著提升研发效率 [17] - 道路检修辅助系统将专家响应耗时从数小时缩短至分钟级 [17] 新兴场景 - 证券行业"智能陪练"场景使培训效率整体提升60% [20] - 家居行业营销助手带动客户转化率增长15% [20] - 车企营销场景、券商行业财富助手、智能投顾等新兴需求涌现 [20]
中关村科金携手华为云
深圳商报· 2025-04-23 23:24
核心观点 - 中关村科金与华为云联合发布昇腾云+得助大模型平台解决方案 加速垂类大模型应用落地和产业智能化升级 [1][3] - 公司通过"平台+应用+服务"战略和全栈能力产品 推动智能客服从本土化向全球化发展 [2][3] - 智能客服被IDC预测为2025年中国前三大AI应用场景 公司产品具备显著竞争优势 [3] 产品与技术 - 得助大模型平台具备算力工厂 数据工厂 模型工厂 智能体工厂等全链路开发能力 [2] - 智能客服4.0是业界唯一全栈产品 包含1个全媒体联络中心 2种大模型机器人 3类坐席智能辅助工具 [3] - 全新升级得助智能陪练2.0 得助智能质检2.0两大核心产品 [1] - Instadesk 2.0支持多语种大模型训练 实时跨语言翻译 多语言界面切换 小语种语料支持 [3] 市场与布局 - Instadesk解决方案已在跨境电商 海外金融 智能制造 车企&消费电子等出海企业广泛应用 [3] - 智能基础设施调配 AI赋能客户服务与自助服务 增强型联络中心为2025年前三大AI应用场景 [3] - 深圳作为人工智能前沿阵地 积极拥抱大模型技术变革 推动场景探索与行业深耕 [1] 合作生态 - 华为云提供AI应用全旅程联合方案构建与支持 包括云服务 算力工厂 数据工厂等方面 [4] - 方案融合华为根技术能力与公司产品技术和场景化能力积累 [3] - 华为云生态体系注重共建能力 共享商机 共育人才 共赢合作 [4]