场景描述
图片系AI生成
金融业应用大模型面临多重挑战，首先是大模型证券金融产品知识理解及内容生成准确度，在金融行业大模型应用，对专业知识的深度理解和准确的内容生成至关重要。通用大语言模型在金融领域的特定术语和逻辑处理上存在局限性，难以满足行业对知识掌握的高标准要求。
其次是多模态文档解析的精确性与整合，项目的一个重要建设内容是通过RAG技术构建产品知识库，因金融产品素材包文档素材种类多，如何很好的识别、还原素材内容，对大模型智能陪练应用高质量的应用具有决定性作用，是本次项目的一个重要挑战。
最后是大模型生成内容的合规性，金融行业应用大模型，对生成内容的合规性是一项核心关注点。确保内容符合证券行业的规范和法律法规，对于维护企业声誉和规避法律风险至关重要。
解决方案
中信建投证券联合中关村科金打造了「大模型智能陪练平台」，通过精选行业内部的产品资料、研报和营销素材等专业素材，对通用模型开展二次预训练，构建金融证券领域大模型，并通过LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方法，针对智能陪练场景对领域大模型进行微调，相比通用模型，对金融领域知识的理解、推理和内容生成能力显著提升60%。
同时引入了多模态文档解析OCR技术及语音ASR技术，专门针对中信建投证券的产品素材进行深度学习和适配，并重点构建了对素材中版面、图表、表格识别的小模型，经过大量对bad case的调优，最终实现了对Word、PDF、PPT、Excel、音视频等多格式文档的精准解析。
项目创新性地集成了内容质检模型，对大模型生成的问答内容、营销话术进行实时合规性检测，并结合质检模型实时修正生成内容。此外，在模型训练阶段，实施了严格的训练素材合规性预处理，确保所有用于模型训练的数据均符合证券行业的合规标准。通过这一双重保障机制，项目在提升内容生成质量的同时，有效降低了合规风险。
成效
「大模型智能陪练平台」通过智能化培训和即时知识获取，大幅节约了产品创新业务部在产品培训、客户经理销售过程中的咨询答疑时间投入，相比传统方法，产品部门投入在产品培训上的时间整体节省可达80%以上；产品同时大幅提升了销售团队获取产品知识的效率，知识获取效率提升70%以上。
在促进业务收入提升方面：通过培训和知识获取方式的革新，赋能公司销售业绩提升20%以上。1）精准匹配销售产品提升客户认可度，销售成功率提高了10%-15%；2）客户经理的知识获取效率提升辅助服务效率提升，可服务更多客户，对客数量提升10%。
在业务流程效率提升方面：1）减少产品创新业务部80%培训时间投入；2）客户经理产品知识获取效率提升70%；3）预计整体可推动企业金融产品销售业绩提升20%左右。
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