随着人工智能技术的发展，以为代表的大语言模型展现出了巨大的应用潜能，同时引发了金融业对类似技术应用场景的广泛探索。近日，江苏银行自主研发的拥有最大1760亿参数的大语言模型平台“智慧小苏”顺利投产，实现客服场景首次应用，为金融服务提质增效赋能。
据了解，大语言模型平台具有中文对话、提纲写作、摘要生成、信息抽取、数理推理等强大的多任务处理能力。江苏银行结合主流开源大语言模型，在“智慧小苏”中应用向量技术、自生成提示、人类反馈强化学习等，结合内部知识库与开源指令训练集，让“智慧小苏”具备接口服务能力。
在客户服务领域，当前传统的问答机器人存在知识库问题匹配不精确、提问语义理解不充分、上下文理解与答案抽取能力不足的三大痛点。对此，江苏银行在全国首家实现国内大语言模型在客户服务领域的试点应用，现阶段已对内部员工开放试用。“‘智慧小苏’平台赋能的智能客服能够充分理解客户提问，实时抽取分析知识库信息，精准定位关键知识点并形成系统性回复，大幅度提升对话体验。”江苏银行信息科技部相关负责人表示。
近年来，江苏银行以数智化建设集聚发展新动能，以业务与科技相互融合为目标，驱动全行数字化转型。该行自今年年初就开展了以Codex和为代表的大语言模型研究，探索代码编写等生产力场景的应用，并持续探索大语言模型及其配套技术方案在客户服务、日常办公等其他领域的应用场景。
“智慧小苏”平台还将与江苏银行的内部系统全方位整合，在智能决策、知识共享、软件开发、日常办公等领域辅助工作、提升质效，形成大语言模型应用生态链。未来，江苏银行将在大数据、人工智能等先进技术的应用场景探索上持续发力，打造更高效贴心的金融服务。
随着人工智能技术的发展，以为代表的大语言模型展现出了巨大的应用潜能，同时引发了金融业对类似技术应用场景的广泛探索。近日，江苏银行自主研发的拥有最大1760亿参数的大语言模型平台“智慧小苏”顺利投产，实现客服场景首次应用，为金融服务提质增效赋能。
据了解，大语言模型平台具有中文对话、提纲写作、摘要生成、信息抽取、数理推理等强大的多任务处理能力。江苏银行结合主流开源大语言模型，在“智慧小苏”中应用向量技术、自生成提示、人类反馈强化学习等，结合内部知识库与开源指令训练集，让“智慧小苏”具备接口服务能力。
在客户服务领域，当前传统的问答机器人存在知识库问题匹配不精确、提问语义理解不充分、上下文理解与答案抽取能力不足的三大痛点。对此，江苏银行在全国首家实现国内大语言模型在客户服务领域的试点应用，现阶段已对内部员工开放试用。“‘智慧小苏’平台赋能的智能客服能够充分理解客户提问，实时抽取分析知识库信息，精准定位关键知识点并形成系统性回复，大幅度提升对话体验。”江苏银行信息科技部相关负责人表示。
近年来，江苏银行以数智化建设集聚发展新动能，以业务与科技相互融合为目标，驱动全行数字化转型。该行自今年年初就开展了以Codex和为代表的大语言模型研究，探索代码编写等生产力场景的应用，并持续探索大语言模型及其配套技术方案在客户服务、日常办公等其他领域的应用场景。
“智慧小苏”平台还将与江苏银行的内部系统全方位整合，在智能决策、知识共享、软件开发、日常办公等领域辅助工作、提升质效，形成大语言模型应用生态链。未来，江苏银行将在大数据、人工智能等先进技术的应用场景探索上持续发力，打造更高效贴心的金融服务。
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