在关于金融大模型的诸多讨论中，“落地应用”成了最终关键词。

对金融业务而言，精准与安全合规是任何技术得以应用的最大前提。因此，金融大模型的应用便绝非简单的“拿来主义”，需要在通用基础上结合业务需求反复精调，这也是当前金融大模型的主要发力点。

据腾讯研究院调研分析，国内参数在10亿规模以上的大模型数量已由5月末的79个增加至116个，其中金融行业大模型约18个。

作为AI云服务领航者，百融云创基于深度学习Transformer框架，结合NLP、智能语音等技术，打造了场景驱动的产业大模型——BR-LLM。百融云创自主搭建了大模型底层框架，通过深度微调能支持百亿级参数的训练。

百融云创大模型主要提供AI开发、智能交互、分析决策的三种服务能力。在开发端，不仅适用于金融机构不同开发能力的技术人员，也适用于非技术人员实现自动化开发。在交互端，提供语言理解、多轮对话、语言处理、文本生成“听、说、读、写”四种能力，适用于金融营销、客服等场景;在决策端，为金融全生命场景的智能决策提供更全面的信息，为决策效率的提升注入更为强大的动能。

百融云创大模型能够带来哪些产业惊喜?

在AI开发层面，百融云创大模型展现出强大的代码自动化生成能力。在金融机构中，传统的机器学习模型开发在某种程度而言是一种“手工作坊”的模式，一个场景一个模型，模型之间的经验也不能互相积累和复用。百融云创大模型的自动生成能力将颠覆这一现状，面向不同金融场景的业务诉求，百融云创大模型工程师只需要下达清晰的指令，用文字描述出需求，即能自动生成模型，极大提升机器学习的开发效率和生产模式。开发人员的角色也会随之发生变化，如果说此前开发人员只需要做好技术的工作，有了大模型的加持开发人员还要做好“提问者”的角色。

在智能交互方面，百融云创大模型能提供“真人级”对话效果，对客户的语音识别准确率可达到99%以上，每日进行超过亿级规模的自动交互。

同时，大模型还有“高人一筹”的表现。比如，当银行工作人员向客户推销金融产品时，客户问到一些如近十年某基金收益率这样的专业性问题，工作人员无法及时给出准确的反馈，客户可能就此流失。而大模型跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，在处理复杂和专业性金融知识上，具有人工所不具备的能力。

在分析决策方面，以判别式AI为代表的小模型已经发挥重要作用，大模型的进场将进一步激发小模型的能量。

数字化转型的快速推进，使得银行内部形成了大量的非结构化数据，这对信息质量要求比较高的判别式AI而言是一片无法触及的领域。当训练的信息量超过一定阈值，大模型就会出现“涌现现象”，即“在较小的模型中不存在，但在较大的模型中存在的能力”。

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