2同行回答
有些银行已启动大模型在智能风控领域的探索，大模型将为中银智能风控的升级提供有效手段。目前有3种较为可行的应用场景：
一是风险报告生成。大模型技术结合RPA，通过嵌入外部信息模块，学习客户历史数据及文本数据，分析财务数据及风险数据，可实现关键要素提取、资料自动化审核、风险点提示等风控领域的业务操作，自动生成标准化贷前调查报告和信贷授信发起报表，信贷人员只需在此基础上进行少量修改。
二是风险预警监控。其中，大模型赋能主要在于2方面，一方面是提升结构化信息提取能力，有助于风控系统进一步挖掘机构的风险信息，提升风险预警的准确性；另一方面是加强舆情风险识别能力，比如从新闻资讯等非结构化数据中进行风险分类的任务，人工效率低，常规深度模型则识别准确率较低，大模型则能提升准确性和效率。
三是风险图谱分析。利用大模型的语言理解能力，风险图谱的关系识别与风险推理能力可得到进一步增强。
- AI聊天机器人应用，它可以让你通过视频通话和AI进行实时的交流。它的知识储备丰富，可以听懂各种语言，任何话题都可以交流，它也会给出合理的回答。
- 基于人工智能技术的生态系统，可以准确理解你的要求并提供完整的答案。它不仅可以聊天，还能生成图像，不过需要注意的是在网页关闭重开后，你之前跟它对话的消息将会全部清零。
- AI智能写作，它拥有强大的自然语言处理和生成能力，可以帮助我们撰写各种高质量文本内容。同时它还支持AI对话、AI绘画、图片编辑等其他实用功能，功能丰富且高效便捷！
- 创新的写作工具，可以快速创作出优秀的文章内容。它提供许多创作需要用到的工具，如重写、缩短、扩展和更改所选文本的语气，同时能够帮助你专注于写作以及解决创作过程中遇到的困难。
ChatGPT 回答
大语言模型是一种基于深度学习的人工智能技术，可以通过对海量数据的学习，生成高质量的自然语言文本。在银行行业中，大语言模型可以应用于以下场景：
- 自然语言处理：银行可以利用大语言模型进行自然语言处理，例如智能客服、自动问答、语音识别等，提高客户服务质量和效率。
- 风险控制：银行可以利用大语言模型进行风险控制，例如对客户的信用评估、欺诈检测、反洗钱等，提高风险控制的准确性和效率。
- 营销推荐：银行可以利用大语言模型进行营销推荐，例如对客户进行个性化推荐、精准营销等，提高营销效果和客户满意度。
未来，大模型在银行业的应用将会带来颠覆性的变化。首先，大模型可以帮助银行实现更加智能化的客户服务，提高客户满意度和忠诚度。其次，大模型可以帮助银行实现更加精准的风险控制和反欺诈，降低风险和损失。最后，大模型可以帮助银行实现更加个性化的营销推荐，提高营销效果和客户转化率。总之，大模型在银行业的应用将会带来更加智能、高效、个性化的服务，推动银行业的数字化转型和升级。