拓尔思: 参加2024世界人工智能大会并发表主题演讲

原标题:拓尔思: 参加2024世界人工智能大会并发表主题演讲

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据悉,拓尔思作为国内领先的数据智能服务厂商,在数据资产建设和大模型落地方面具有先发优势,基于四大数据资产平台以及自主研发的拓天大模型一体化平台,相继推出了媒体、金融、政务、舆情、专利等垂直领域大模型,聚焦公司优势行业客户,率先实现了大模型在多个行业的应用场景落地。

在演讲中,文雅深入剖析了大模型落地的发展趋势,指出了效果未达预期的4个原因,并总结了落地过程中常见的5个“坑”,如大模型的“黑盒特性”面临业务场景高专业性和严谨性的挑战、很多应用仍停留于搜索问答层面而未深入业务工作流、以及大模型落地工程是全要素的改变,传统软件开发范式遇挑战等。

据介绍,该工程一期主要将大模型赋能于审计依据查找、审计风险分析、审计方案设计、审计方法查询、合规知识问答、审计问题诊断、审计报告撰写及访谈问卷设计8个场景,实现了审计工作的全面智能化升级。该项目以业务目标为驱动,以知识治理为先导,与业务部门一起建设了八大稽核智库,设计了覆盖经营发展、风险管理、内控合规三大维度审计监测指标600余个。建设了策略工厂,如RAG、审计问题诊断算法等,大小模型双协同,不同场景调用不同算法和技术组件。该项目实现了科技与业务的深度融合,通过应用场景的精细化切片,满足审计工作的多元化需求。

项目上线后,累计向行内70多家单位推送近百个风险模型、数十万条数据,实现了对一级分行与重点产品全面覆盖。项目效果显著,90%的用户使用率,70%的用户月活率,100% 通过知鸟各类专业测试,银行从业资格考试得分87分,GPT智能问答信息获取率与报告初稿利用率均达到90%,发挥了极高的应用价值。

文雅在演讲最后表示,大模型成功落地的五个重要保障:统一AI认知是必要前提,高质量数据与知识治理是项目核心,大小模型协同与多技术组件灵活搭配是技术关键,与业务深度融合是应用根本,全要素运营是项目优化的源泉。(燕云)

校对:李凌锋

(文章来源:证券时报网)

文章来源:证券时报网

文章作者:燕云

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  又如民生问题,2008年金融危机后,达沃斯论坛饱受“精英俱乐部”、“富人派对”等批评,很多议题被指与普通人离得太远,如今探讨食品、电力等民生问题,是否真的对大众疾苦感同身受?况且这些问题关乎生活水准,很多时候迫在眉睫,只是“坐而论道”无济于事。.shtm返回搜狐,查看更多

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发布于:伊春南岔区
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