企业网站主要功能,建设美食网站的意义,浙江天力建设集团有限公司网站,开公司注册空头公司做网站金融是强监管行业#xff0c;遵守法律法规、行业标准和内部政策是金融行业的基本要求。在强监管合规环境下#xff0c;金融机构需要降低合规风险并提升服务质量。
人工审核效率低、成本高#xff0c;且存在主观性导致的风险。过去#xff0c;金融机构基于规则和NLP模型构建…金融是强监管行业遵守法律法规、行业标准和内部政策是金融行业的基本要求。在强监管合规环境下金融机构需要降低合规风险并提升服务质量。
人工审核效率低、成本高且存在主观性导致的风险。过去金融机构基于规则和NLP模型构建智能审核系统提高业务领域的审核效率和准确率降低人力成本。但传统智能审核系统的智能化程度有限局限于规则和模板存在合规知识点更新不及时、知识库维护成本高、知识检索结果不准确等应用难题。
随着大模型技术的创新金融机构探索大模型在合规领域的应用升级智能审核系统当前主要的应用场景包括合规知识库构建、合规知识智能问答、合规报告生成等。
沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究招商银行、平安集团、广发证券、山西证券、华农保险等金融机构合规场景的大模型应用实践旨在为其他金融机构提供参考。
案例1招商银行智能审核系统建设实践
传统智能审核系统存在两个局限性第一高度依赖于业务人员梳理审核知识和审核流程导致场景扩展存在局限性第二在面向小样本、相对复杂的语义推理场景时传统模型的能力有限。在大模型出现后招商银行探索基于大模型的审核方案解决流程分为知识入库和知识审核两个模块
• 知识入库 招商银行尝试用大模型拆解内外规、流程操作指引等将知识化、专业化的规章或操作范式转化成机器可以理解的审核知识点
• 知识审核 将待审核文档上传后基于审核知识库和待审核知识进行关联检索将关联到的待审核文档的相关审核知识点给大模型大模型根据知识和指引给出推理。 案例2平安基于多模态大模型的智能品控实践
平安利用大模型多模态技术实现多模态数据自动收集将品控质检标准通过统一流程和方案落地实现全方位、全旅程、高时效、准实时的质量品控覆盖业务需要品控的场景
• 自动总结 针对挂号、住院、陪诊等服务在首次致电收集需求、出号提醒等电话沟通场景根据服务流程要求客户需求、待办事项等自动解析、生成结构化总结提升后续服务环节的服务质量。
• 语音品控 针对挂号、住院、陪诊等服务将用户提交的需求、服务过程中的通话记录、服务人员提交的服务材料进行三方对比自动识别异常点提醒服务人员、品控人员进行修正、管理。
• 图文品控 针对陪诊、康复护理等服务将服务人员提交的关键材料接送车安排、探视礼品、康复指导书等与用户需求、服务标准进行自动对比识别异常提醒服务人员、品控人员进行修正、管理。
案例3广发证券基于金融大模型的智能化核查实践
投行文档复杂多样既有结构相对固定的制式文档也有无固定格式的非制式文档。传统的智能核查主要应用各种专门的NLP模型和规则实现业务功能存在训练专门模型工作量大重复劳动多、语义推理能力弱、处理未见数据的泛化能力弱等问题。
广发证券运用金融大模型技术建设金融大模型应用基础架构服务包括语料工程、提示工程、质控工程。同时建设三个金融大模型应用场景文档智能抽取、智能生成、智能核查打造基于金融大模型的投行文档抽取、生成、核查一体化解决方案。
案例4山西证券合规知识问答助手
山西证券内部已建立合规宝典合规知识库用于员工开展合规作业将本地知识库变成问答应用。
通过结合人工智能大模型进行证券合规知识训练后可为证券从业人员提供一个合规方面的智能问答机器人在提升从业人员合规知识储备的同时节省大量文档检索时间提升合规问答的精度和准确度大幅提高工作效率助力证券行业的合规智能化。
案例5华农保险大模型应用场景
员工从海量的监管制度、司法判决、公司内部规章制度等材料中难以准确获取风控相关的信息华农保险借助大模型的能力形成自有的知识库形成审计合规知识库员工可以通过提问的方式查询制度或案例了解到其操作是否合规从源头预防风险事件的发生。 以前用户网上搜索监管制度、找到需要的答案需时约5-10分钟现在通过知识库问答获得答案需时约1-2分钟。
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