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。
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:
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。