度小滿積極布局“NLP+金融”領(lǐng)域 提升業(yè)務(wù)創(chuàng)新與風(fēng)控效率

度小滿在“NLP+金融”的技術(shù)落地之路深耕多年,在NLP方面的積累顯得尤為突出。大模型的興起為金融領(lǐng)域的NLP應(yīng)用打開了新的想象空間。從智能信息抽取、信貸輔助決策到智能客服,度小滿通過NLP技術(shù)全方位推動金融業(yè)務(wù)的創(chuàng)新,引領(lǐng)了金融智能化的新方向。

NLP技術(shù)賦能業(yè)務(wù)顛覆創(chuàng)新度小滿推動金融智能化

2023年的五月,稱得上一句AI之夏。大模型層出不窮、扎堆發(fā)布。這一輪由大模型推動的AI熱潮中,NLP(自然語言處理)技術(shù)與金融落地場景的結(jié)合備受期待。金融行業(yè)是數(shù)字化、智能化的先行者,也是大模型技術(shù)落地的最佳領(lǐng)域。如果將大模型的能力放在金融行業(yè)中去處理原有的任務(wù),會對很多工作產(chǎn)生顛覆性的影響。

對科技企業(yè)來說,不僅要積極參與“訓(xùn)大模型”的技術(shù)競賽,更重要的是,從場景出發(fā),用最快速度完成大模型的業(yè)務(wù)落地、找到可行的產(chǎn)業(yè)邏輯。這條“NLP+金融”的技術(shù)落地之路,度小滿已經(jīng)走了五年。作為源自百度的公司,度小滿在NLP上的積累得天獨厚。我們從度小滿NLP開始,去看看NLP與金融的可能性,以及AI走向產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用落地是如何實現(xiàn)的。

持續(xù)引領(lǐng)金融智能化 取得突破性進展

自然語言處理是人工智能皇冠上的明珠,但在大語言模型展露出強大的通用能力之前,如何用這顆“明珠”洞察金融數(shù)據(jù),沒有現(xiàn)成的路可走,全世界專注做NLP公司都比較少。2018年的時候,金融科技公司成立專門的NLP團隊的更是鮮見,NLP在金融領(lǐng)域的應(yīng)用落地也相對有限。度小滿則走出了一條獨特的NLP之路。2018年創(chuàng)立之初,度小滿就看到了“NLP+金融”的潛力,開始進行相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)布局。

首先是人才。人才是創(chuàng)新的源頭。作為源自百度的公司,度小滿在NLP技術(shù)上的人才儲備可謂得天獨厚。度小滿CTO許冬亮,2005年從清華大學(xué)計算機系人工智能實驗室畢業(yè)后加入百度,三年多時間成長為百度搜索算法領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物,在自然語言處理、搜索算法及架構(gòu)、知識圖譜、LBS、智能營銷及反欺詐等領(lǐng)域?qū)移齐y關(guān)。度小滿技術(shù)委員會執(zhí)行主席楊青,曾任百度主任架構(gòu)師,有著豐富的技術(shù)應(yīng)用實踐經(jīng)驗。

有了人才作為技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動力,度小滿在NLP前沿領(lǐng)域持續(xù)探索,并不斷斬獲成果。2021年,在微軟舉辦的MS MARCO 比賽中的文檔排序Document Ranking(文檔排序)任務(wù)中,度小滿的AI-NLP團隊排名第一并刷新紀錄。2022年,團隊研發(fā)的軒轅 (XuanYuan) 預(yù)訓(xùn)練模型也在中文語言理解領(lǐng)域最具權(quán)威性的測評基準之一CLUE分類任務(wù)中排名第一。度小滿AI-Lab在預(yù)訓(xùn)練模型、用戶表示、序列建模等NLP任務(wù)相關(guān)算法也取得了突破性進展,相關(guān)論文被收入NLP頂會。

更重要的是,度小滿的NLP之路并沒有止步于學(xué)術(shù)賽場和實驗室,而是積極走向產(chǎn)業(yè),推動NLP技術(shù)與金融場景緊密結(jié)合,典型的就是信貸風(fēng)控場景的征信報告解讀。2023年,由度小滿建設(shè)的“智能化征信解讀中臺”工程,將大型語言模型 LLM、圖算法應(yīng)用在征信報告的解讀上,榮獲了 “吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎”,度小滿也憑借該工程成為唯一入選的金融科技公司。

今年以來,大語言模型的爆發(fā),讓NLP這一技術(shù)路線成為科技公司和大眾關(guān)注的焦點。2023年2月,度小滿成為百度文心一言首批生態(tài)合作伙伴,推動對話式語言模型技術(shù)在國內(nèi)金融場景的落地應(yīng)用。

大模型技術(shù)再次掀起一場AI熱潮,度小滿在NLP與金融的結(jié)合上展現(xiàn)了前瞻性的眼光和卓越的執(zhí)行力。度小滿的成功實踐證明了NLP技術(shù)在金融領(lǐng)域的巨大潛力,也為未來的金融智能化發(fā)展提供了有效方向。

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