今年伊始，四川農(nóng)商聯(lián)合銀行緊跟技術(shù)趨勢，組建研究小組，積極探索大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。在此過程中，客戶選擇曙光AI解決方案獲取強(qiáng)勁、高效、彈性的國產(chǎn)算力，并應(yīng)用DeepAI深算智能引擎快速部署DeepSeek-R1、阿里通義千問等多種大模型，開展多場景技術(shù)驗(yàn)證應(yīng)用。

智能信貸方面：運(yùn)用“小模型+大模型”框架，精準(zhǔn)解析復(fù)雜信貸材料，信貸材料綜合識別率躍升至85%以上，報(bào)告自動生成時(shí)間從數(shù)天銳減至數(shù)小時(shí)內(nèi)。

智能知識庫建設(shè)方面：整合行內(nèi)外制度文檔，搭建起覆蓋29個(gè)場景(業(yè)務(wù)管理、合規(guī)、研發(fā)等)的知識庫體系。通過優(yōu)化RAG技術(shù)，知識問答用戶采納率達(dá)70%，模型輸出更契合實(shí)際。

智能研發(fā)方面：部署成熟代碼大模型，為研發(fā)人員提供代碼補(bǔ)全、生成、知識庫及問答等輔助功能?；诖竽Ｐ妥匝械淖詣哟a審查應(yīng)用，目前已應(yīng)用于信貸項(xiàng)目。

智能數(shù)據(jù)分析方面：借助“智能體+大模型”模式，發(fā)揮大模型推理優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)對話式數(shù)據(jù)分析、查詢語句自動生成等功能。

模型微調(diào)方面：整理中文公開金融領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)集，基于ChatGLM-6B模型微調(diào)出金融垂類試驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?jīng)測試，在金融通識考試問題上準(zhǔn)確率達(dá)77.4%。

四川農(nóng)商聯(lián)合銀行相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，銀行將堅(jiān)持開源與商用模型雙路線，進(jìn)一步深化大模型應(yīng)用。開源模型小步快跑，做好新技術(shù)預(yù)研與迭代，打磨場景應(yīng)用。同時(shí)，為商用大模型接入做好業(yè)務(wù)場景驗(yàn)證、技術(shù)方案選型和人才隊(duì)伍培養(yǎng)，積極擁抱大模型帶來的變革，推動金融服務(wù)智能化升級。