21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者 陳植 上海報(bào)道
AI大模型技術(shù)正悄然改變?nèi)虣C(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景操作生態(tài)。
一位券商IT部門(mén)人士向記者透露，以往在機(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)辦理過(guò)程，私募基金、信托、銀行、保險(xiǎn)、公募基金等各類金融機(jī)構(gòu)需遞交上傳大量影像資料，且主要由人工操作進(jìn)行逐項(xiàng)分揀，導(dǎo)致匹配速度慢、效率低下，且容易出錯(cuò)。有些時(shí)候券商業(yè)務(wù)人員不得不要求金融機(jī)構(gòu)反復(fù)上傳并核對(duì)資料，耗時(shí)耗力。
“我們也曾考慮借助OCR（光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)設(shè)立標(biāo)準(zhǔn)化的線上操作流程，但在實(shí)際操作環(huán)節(jié)，不同金融機(jī)構(gòu)的開(kāi)戶申請(qǐng)表、交易所風(fēng)險(xiǎn)揭示書(shū)、內(nèi)部使用的各種表單盡管要素一致但格式各不相同，加之有些手寫(xiě)材料的字跡差別較大，靠傳統(tǒng)OCR技術(shù)難以解決，最終又回到人工操作環(huán)節(jié)，令材料審核流程與效率持續(xù)低下。”他指出。這已經(jīng)影響到他們的機(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)拓展——隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，誰(shuí)能給機(jī)構(gòu)客戶提供更佳的服務(wù)體驗(yàn)，誰(shuí)就有望獲得更大的機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)市場(chǎng)蛋糕，而開(kāi)戶場(chǎng)景恰恰是機(jī)構(gòu)客戶衡量券商服務(wù)能力的一塊“試金石”。
記者獲悉，這驅(qū)動(dòng)越來(lái)越多券商開(kāi)始考慮引入AI大模型技術(shù)解決機(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景的諸多痛點(diǎn)。
華福證券數(shù)智賦能部研發(fā)中心總經(jīng)理謝琪近日接受本報(bào)記者采訪時(shí)表示，華福證券已依托騰訊云TI-OCR平臺(tái)的賦能，嘗試將大模型技術(shù)用于機(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景。
在他看來(lái)，AI大模型技術(shù)在機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)開(kāi)戶場(chǎng)景的主要應(yīng)用，是以較低資金、人力與時(shí)間的投入，一站式地解決券商在機(jī)構(gòu)開(kāi)戶復(fù)雜環(huán)境下的開(kāi)戶協(xié)議識(shí)別、開(kāi)戶材料智能分揀、票據(jù)識(shí)別等諸多挑戰(zhàn)。比如在當(dāng)前機(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景，券商工作人員完成資料上傳耗時(shí)久，主要原因是資料數(shù)量多、手動(dòng)分揀與匹配速度慢、拍照次數(shù)多。若能通過(guò)AI大模型技術(shù)優(yōu)化資料采集方式，允許券商工作人員批量拍照上傳，系統(tǒng)隨即自動(dòng)將照片歸類到對(duì)應(yīng)類別下，快速解決手動(dòng)分揀與匹配上傳慢等問(wèn)題，就能大幅提升機(jī)構(gòu)開(kāi)戶效率。
據(jù)悉，騰訊云TI-OCR平臺(tái)通過(guò)搭載大模型能力，主要解決圖像干擾、混合版式、表格結(jié)構(gòu)化識(shí)別等傳統(tǒng)OCR領(lǐng)域核心痛點(diǎn)。
上述券商IT部門(mén)人士向記者透露，為了提升機(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景的操作效率，此前不少券商都引入了不同功能的OCR技術(shù)，但在實(shí)際操作環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)OCR技術(shù)仍面臨對(duì)手寫(xiě)體識(shí)別效果不佳、數(shù)字間有柵欄易受干擾；在密集表格、單元格中文本換行等場(chǎng)景下識(shí)別效果不佳；長(zhǎng)文提取關(guān)鍵字段信息難，段落之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)關(guān)系；對(duì)自然場(chǎng)景下的圖片識(shí)別效果不佳；訓(xùn)練樣本需求龐大，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等痛點(diǎn)。這也是當(dāng)前越來(lái)越多券商紛紛試水大模型技術(shù)在機(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用的一大關(guān)鍵因素。
在他看來(lái)，大模型技術(shù)若要在券商機(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景獲得廣泛應(yīng)用，還需具備多項(xiàng)能力，一是其智能結(jié)構(gòu)化模型能在數(shù)千版式識(shí)別方面實(shí)現(xiàn)極高的泛化準(zhǔn)確率；二是泛化能力強(qiáng)且能開(kāi)箱即用，有效降低券商的技術(shù)接入使用成本；三是擁有成熟的多模態(tài)技術(shù)并突破檢測(cè)識(shí)別領(lǐng)域痛點(diǎn)，比如在手寫(xiě)體識(shí)別、套打/印章/水印干擾等場(chǎng)景能通過(guò)小樣本精調(diào)大幅提升召回率；四是精細(xì)化的標(biāo)注模式；五是便捷的生成方式以大幅提升機(jī)構(gòu)開(kāi)戶資料的識(shí)別及使用核查效率等。
騰訊云智能高級(jí)產(chǎn)品架構(gòu)師丁鵬告訴記者，為了達(dá)到券商機(jī)構(gòu)開(kāi)戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景所要求的大模型技術(shù)性能要求，騰訊云針對(duì)TI-OCR 平臺(tái)做了大量大模型技術(shù)訓(xùn)練，解決傳統(tǒng)OCR技術(shù)尚未解決的痛點(diǎn)，比如在印章干擾（單據(jù)上面蓋有多個(gè)合同章或公章等，在識(shí)別環(huán)節(jié)存在相互干擾問(wèn)題）、手寫(xiě)識(shí)別等相對(duì)復(fù)雜的識(shí)別場(chǎng)景，傳統(tǒng)OCR技術(shù)需先將整個(gè)識(shí)別拆成很多段，先檢測(cè)再識(shí)別再做結(jié)構(gòu)化，沒(méi)有辦法通過(guò)端到端的方式實(shí)現(xiàn)每一個(gè)層面的“理解”。
如今。大模型技術(shù)可以先對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，對(duì)表格類材料里某些相對(duì)潦草的文字書(shū)寫(xiě)進(jìn)行有效識(shí)別，從而在“端到端”過(guò)程避開(kāi)每個(gè)環(huán)節(jié)可能出現(xiàn)的問(wèn)題，避免多個(gè)階段的錯(cuò)誤累積，有效提升開(kāi)戶申請(qǐng)材料的識(shí)別準(zhǔn)確性，減少重復(fù)索取材料反復(fù)核對(duì)的工作流程。
謝琪告訴記者，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的實(shí)踐測(cè)試，在騰訊云基于大模型技術(shù)的TI-OCR平臺(tái)支持下，華福證券的機(jī)構(gòu)開(kāi)戶系統(tǒng)資料上傳環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確率和時(shí)效性提高約50%。
“尤其是隨著線上業(yè)務(wù)的日益普及，越來(lái)越多員工都開(kāi)始主動(dòng)上門(mén)，為機(jī)構(gòu)客戶辦理非現(xiàn)場(chǎng)見(jiàn)證開(kāi)戶。以往在沒(méi)有AI大模型技術(shù)支持的情況下，業(yè)務(wù)人員必須根據(jù)系統(tǒng)提示，將機(jī)構(gòu)資料逐一上傳到指定位置，但這需要券商對(duì)業(yè)務(wù)人員加大培訓(xùn)，以免他們?cè)趯?shí)際操作環(huán)節(jié)出錯(cuò)導(dǎo)致開(kāi)戶流程更加復(fù)雜。”他舉例說(shuō)，如今基于AI大模型技術(shù)的智能分揀環(huán)節(jié)，業(yè)務(wù)人員只需將客戶開(kāi)戶材料拍照并點(diǎn)擊上傳，系統(tǒng)就能自動(dòng)將這些材料“分配”到指定位置，大幅降低了操作出錯(cuò)率并提升了開(kāi)戶流程效率。
謝琪表示，隨著TI-OCR平臺(tái)應(yīng)用在機(jī)構(gòu)開(kāi)戶、智能分揀等領(lǐng)域并取得不錯(cuò)效果，華福證券正計(jì)劃將TI-OCR平臺(tái)作為OCR原子服務(wù)能力上架到公司AI中臺(tái)，賦能更多的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景。
記者獲悉，如今AI大模型技術(shù)除了在文檔多模態(tài)識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用，也正廣泛應(yīng)用在券商投研、輿情采集等領(lǐng)域，成為投顧助手、智能輿情等相關(guān)應(yīng)用迭代升級(jí)的“新突破口”。
但是，大模型技術(shù)要在券商更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用，仍需解決數(shù)據(jù)保護(hù)、生成式結(jié)論“幻覺(jué)”等挑戰(zhàn)。
丁鵬向記者透露，結(jié)論“幻覺(jué)”和數(shù)據(jù)合規(guī)使用一直是大模型技術(shù)應(yīng)用經(jīng)常碰到的挑戰(zhàn)，也是金融機(jī)構(gòu)特別關(guān)注的問(wèn)題。騰訊云正多管齊下著手解決，在數(shù)據(jù)方面，當(dāng)前訓(xùn)練數(shù)據(jù)都源于自有或公開(kāi)收集的合理數(shù)據(jù)，且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行安全過(guò)濾；在算法研究方面，通過(guò)有監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)手段規(guī)避垃圾檔案等幻覺(jué)現(xiàn)象的生成；在產(chǎn)業(yè)實(shí)際應(yīng)用方面，通過(guò)增強(qiáng)檢索，RAG框架等技術(shù)手段，基于企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)解決相關(guān)事實(shí)的一致性問(wèn)題，確保回復(fù)合規(guī)且專業(yè)；在安全方面，騰訊云在大模型應(yīng)用的輸入端與輸出端都會(huì)接入文本、圖片、音視頻審核模型并進(jìn)行安全過(guò)濾。
他直言，要真正做好能提升業(yè)務(wù)效率的大模型，務(wù)必要從實(shí)際業(yè)務(wù)需求出發(fā)，而不是“為了做大模型而做大模型”。尤其是在金融領(lǐng)域的大模型技術(shù)應(yīng)用，需充分兼顧金融業(yè)務(wù)的復(fù)雜、數(shù)據(jù)保護(hù)與合規(guī)安全等問(wèn)題。
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