在银行客服领域，应用大型AI模型可以极大提升服务效率和质量，降低运营成本。然而，为了确保智能客服系统的有效性和合规性，建立一个全面的评价体系至关重要。这个体系应该包括对用户满意度的评估和对业务合规性的监控。以下是建立这样一个评价体系的步骤和考虑因素：确立评价指标...(more)

资料比较专业

有必要。一是能够锻炼大模型队伍，增强评估引进商用模型的能力。二是能够对开源大模型进一步了解，做好微调。

如果以相对健康的发展作为目标模式来讨论的话，那大模型生态体系的发展应该是产学研用一体化的模式，这需要综合考虑大模型的技术研究、场景能力研发、应用效果闭环迭代等核心要点，这个和企业里将业技融合比较像，是一个双向奔赴的过程。这场双向奔赴，急需学界提出前瞻性的研究方...(more)

除了前面给出的建议外，最简单的方式是升级数据传输网络，例如将数据传输网络更换为40G或是100G的光纤网络

       数据资产将成为企业核心竞争力，虽然企业己存储了大量数据，但只有可控制、可计量、可变现的数据才能称为数据资产，所以数据在线的关键是让数据资产化。利用数字化协同网络，企业将更有效的收集数据，实现全方位的数据在线能力。全方位的在线数据涉及：员工行为数据、...(more)

效能建设的核心变量，在于数据治理。但这个“数据”，和大数据时代的“数据”，内涵又有很大不同。传统的数据治理，针对数据分析场景，主要面向结构化数据，包括主动元数据、AI增强治理等技术，已成比较成熟的体系。而数据治理的新内涵，面向大模型训练常见的非结构化数据。非结构化数据...(more)

建立风险管理制度：制定政策和流程：制定明确的政策和流程，包括模型和算法开发、测试、验证、部署、监控和审计的规定。确保所有工作人员了解并遵守这些政策。风险评估：对模型和算法的风险进行评估，包括数据质量、模型复杂度、模型偏差、模型的适用性等方面的风险。合规性考虑：确...(more)

银行数据通常涉及多个地域，多个业务条线，多个部门，导致数据分散分布，影响模型应用的准确性。如何高效整合、存储并高效统一管理数据？特别是对一些非结构化数据，如何整合和应用，使其在大模型应用中释放价值。...(more)