場景描述
圖片系AI生成
金融業套用大模型面臨多重挑戰，首先是大模型證券金融產品知識理解及內容生成準確度，在金融行業大模型套用，對專業知識的深度理解和準確的內容生成至關重要。通用大語言模型在金融領域的特定術語和邏輯處理上存在局限性，難以滿足行業對知識掌握的高標準要求。
其次是多模態文件解析的精確性與整合，專案的一個重要建設內容是透過RAG技術構建產品知識庫，因金融產品素材包文件素材種類多，如何很好的辨識、還原素材內容，對大模型智能陪練套用高質素的套用具有決定性作用，是本次專案的一個重要挑戰。
最後是大模型生成內容的合規性，金融行業套用大模型，對生成內容的合規性是一項核心關註點。確保內容符合證券行業的規範和法律法規，對於維護企業聲譽和規避法律風險至關重要。
解決方案
中信建投證券聯合中關村科金打造了「大模型智能陪練平台」，透過精選行業內部的產品資料、研報和行銷素材等專業素材，對通用模型開展二次預訓練，構建金融證券領域大模型，並透過LoRA（Low-Rank Adaptation）微調方法，針對智能陪練場景對領域大模型進行微調，相比通用模型，對金融領域知識的理解、推理和內容生成能力顯著提升60%。
同時引入了多模態文件解析OCR技術及語音ASR技術，專門針對中信建投證券的產品素材進行深度學習和適配，並重點構建了對素材中版面、圖表、表格辨識的小模型，經過大量對bad case的調優，最終實作了對Word、PDF、PPT、Excel、音影片等多格式文件的精準解析。
專案創新性地整合了內容質檢模型，對大模型生成的問答內容、行銷話術進行即時合規性檢測，並結合質檢模型即時修正生成內容。此外，在模型訓練階段，實施了嚴格的訓練素材合規性預處理，確保所有用於模型訓練的數據均符合證券行業的合規標準。透過這一雙重保障機制，專案在提升內容生成質素的同時，有效降低了合規風險。
成效
「大模型智能陪練平台」透過智能化培訓和即時知識獲取，大幅節約了產品創新業務部在產品培訓、客戶經理銷售過程中的咨詢答疑時間投入，相比傳統方法，產品部門投入在產品培訓上的時間整體節省可達80%以上；產品同時大幅提升了銷售團隊獲取產品知識的效率，知識獲取效率提升70%以上。
在促進業務收入提升方面：透過培訓和知識獲取方式的革新，賦能公司銷售業績提升20%以上。1）精準匹配銷售產品提升客戶認可度，銷售成功率提高了10%-15%；2）客戶經理的知識獲取效率提升輔助服務效率提升，可服務更多客戶，對客數量提升10%。
在業務流程效率提升方面：1）減少產品創新業務部80%培訓時間投入；2）客戶經理產品知識獲取效率提升70%；3）預計整體可推動企業金融產品銷售業績提升20%左右。
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