天壤韩定一：大模型小样本数据，AI驱动金融数字化｜量子位·视点( 五 )

AI+金融，数据驱动业务转型和升级再和大家分享一些我们实际做的案例。

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第一个场景，是某银行的确权审批流程。网上业务流程开展涉及以下几个步骤：
检测办理业务的人和原来指定的人是否和银行记录的是同一个人、业务申请的签名和原来留在银行的签名是否是同一个人、公司办业务盖的公章和原来留在银行的公章是不是同一个。当三要素都匹配的时候，流程审核通过。
原来银行业务花大量时间人工审核，几分钟才能审核一笔，现在结合各种AI能力和整个流程的自动化，可以非常快速地审核，基本上可以做到秒批，准确率也非常高，每一笔审核都不会漏检。
疫情期间，银行财务人员的UKey放在企业办公室，但人被封在了自己家小区出不去，这时候银行开始开通视频授权进行打款业务，解决了大家的燃眉之急，背后都靠AI技术来提升整个流程效率和准确率。

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第二个场景发生在国际结算部门，比如国内某公司向国外某公司发货，对方未收到货时不会打款，但对公司来说资金周转非常重要，因此能否有装箱单或者发货单作为凭证，当打款风险很小的时候，银行进行贷款支持。
银行业务中原本的单证审核依赖人工效率非常低。天壤利用小规模的数据去快速训练模型，再结合NLP的预训练模型小数据样本的调整，用一个模型快速识别3000种不同的表单，准确率超过95% ，减少了90%以上人力工作。

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第三个场景是在银行风控部门。风控部门涉及各种业务审核，最大诉求是希望使用模型来解决上百类复杂单证的识别问题，基于大模型和小数据训练我们可以快速地产出对应的上百种模型。几天产出一个AI模型， 30天产出10个符合要求的模型， 100个模型也只需要半年到一年的时间就可以完成，且准确率都非常高，极大地提高了整个风控部门的业务效率。
“大模型+小数据”的技术框架，最大的亮点就是在能快速适配各种应用场景，通过非常好的预训练大模型、结合场景的小数据去落地。
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