金融是强监管行业,遵守法律法规、行业标准和内部政策是金融行业的基本要求。在强监管合规环境下,金融机构需要降低合规风险并提升服务质量。
人工审核效率低、成本高,且存在主观性导致的风险。过去,金融机构基于规则和NLP模型构建智能审核系统,提高业务领域的审核效率和准确率,降低人力成本。但传统智能审核系统的智能化程度有限,局限于规则和模板,存在合规知识点更新不及时、知识库维护成本高、知识检索结果不准确等应用难题。
随着大模型技术的创新,金融机构探索大模型在合规领域的应用,升级智能审核系统,当前主要的应用场景包括合规知识库构建、合规知识智能问答、合规报告生成等。
沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展,旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究招商银行、平安集团、广发证券、山西证券、华农保险等金融机构合规场景的大模型应用实践,旨在为其他金融机构提供参考。
案例1:招商银行智能审核系统建设实践
传统智能审核系统存在两个局限性,第一,高度依赖于业务人员梳理审核知识和审核流程,导致场景扩展存在局限性;第二,在面向小样本、相对复杂的语义推理场景时,传统模型的能力有限。在大模型出现后,招商银行探索基于大模型的审核方案,解决流程分为知识入库和知识审核两个模块:
• 知识入库: 招商银行尝试用大模型拆解内外规、流程操作指引等,将知识化、专业化的规章或操作范式转化成机器可以理解的审核知识点;
• 知识审核: 将待审核文档上传后,基于审核知识库和待审核知识进行关联检索,将关联到的待审核文档的相关审核知识点给大模型,大模型根据知识和指引给出推理。
案例2:平安基于多模态大模型的智能品控实践
平安利用大模型多模态技术实现多模态数据自动收集,将品控质检标准通过统一流程和方案落地,实现全方位、全旅程、高时效、准实时的质量品控,覆盖业务需要品控的场景:
• 自动总结: 针对挂号、住院、陪诊等服务,在首次致电收集需求、出号提醒等电话沟通场景,根据服务流程要求(客户需求、待办事项等),自动解析、生成结构化总结,提升后续服务环节的服务质量。
• 语音品控: 针对挂号、住院、陪诊等服务,将用户提交的需求、服务过程中的通话记录、服务人员提交的服务材料进行三方对比,自动识别异常点,提醒服务人员、品控人员进行修正、管理。
• 图文品控: 针对陪诊、康复护理等服务,将服务人员提交的关键材料(接送车安排、探视礼品、康复指导书等),与用户需求、服务标准进行自动对比,识别异常,提醒服务人员、品控人员进行修正、管理。
案例3:广发证券基于金融大模型的智能化核查实践
投行文档复杂多样,既有结构相对固定的制式文档,也有无固定格式的非制式文档。传统的智能核查主要应用各种专门的NLP模型和规则实现业务功能,存在训练专门模型工作量大重复劳动多、语义推理能力弱、处理未见数据的泛化能力弱等问题。
广发证券运用金融大模型技术,建设金融大模型应用基础架构服务,包括语料工程、提示工程、质控工程。同时,建设三个金融大模型应用场景,文档智能抽取、智能生成、智能核查,打造基于金融大模型的投行文档抽取、生成、核查一体化解决方案。
案例4:山西证券合规知识问答助手
山西证券内部已建立合规宝典(合规知识库)用于员工开展合规作业,将本地知识库变成问答应用。
通过结合人工智能大模型,进行证券合规知识训练后,可为证券从业人员提供一个合规方面的智能问答机器人,在提升从业人员合规知识储备的同时节省大量文档检索时间,提升合规问答的精度和准确度,大幅提高工作效率,助力证券行业的合规智能化。
案例5:华农保险大模型应用场景
员工从海量的监管制度、司法判决、公司内部规章制度等材料中难以准确获取风控相关的信息,华农保险借助大模型的能力形成自有的知识库,形成审计合规知识库,员工可以通过提问的方式查询制度或案例,了解到其操作是否合规,从源头预防风险事件的发生。
以前用户网上搜索监管制度、找到需要的答案需时约5-10分钟,现在通过知识库问答获得答案需时约1-2分钟。
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