透视马上消费天镜大模型的四大能力打造企业数据的“钻井平台”

“数据是数字化时代的石油,是企业发展的战略性资源,但很多时候,数据并非知识,二者中间隔着重要一环——数据价值的萃取和提炼,形成解释力,这正是天镜大模型的着力点。” 近日,马上消费人工智能研究院院长陆全在金融大模型发展论坛暨马上消费大模型发布会上表示。

天镜大模型是马上消费深入金融企业不同业务场景,运用大模型技术推动企业数据价值挖掘的重要探索。它就像一枚坚硬锐利钻头,正帮助企业穿凿厚重的岩层,抵达、打捞数据富矿。

“天镜”,意味着大模型就像一面镜子,是人类思维与智慧经由AI工具,在数字世界的镜像。要达到“镜像”人脑、拥有同等思维智能的目标,就不能仅仅是某个工具的单点应用、一个技术元素的简单嵌入,必须回到问题的原点,整体性思考驱动智能发展的“命门”。

本质上,百模大战还是认知之争,发展框架之争,对AI “第一性原理”的理解不同,研发路径也大相径庭。天镜同其他大模型的本质差异在于,马上消费在8年金融数字化的积累中,深刻理解了数据对金融企业发展的决定性意义,其研发的底层逻辑也清晰可见——“让天镜大模型引爆企业数据潜能”。

在陆全看来,数据是金融企业发展的能源。就非结构化数据来说:人工经验就像风能、太阳能,无处不在但分散稀疏,需要全新的方式聚合利用;各类图表、文档就如藏在页岩中的新型化石能源,提取方式决定价值高低;而结构化数据如企业数据库,就像矿藏丰富的大型油田,资源有限且开采门槛很高;至于像数字人这样的未来形态数据,大范围应用已成为确定趋势,但也对数据和知识管理提出了更高的要求。

陆全表示,天镜大模型将应用于营销获客、风险审批,客户运营、客户服务、安全合规、资产管理6个零售金融最典型的场景,以模型和数据驱动业务,让大模型真正落地,解决行业痛点问题。

萃取数据价值,天镜大模型的“炼金术”

汇聚群体智慧

人才是企业最宝贵的财富,他们身上的经验、能力丰富而驳杂,有血有肉、活泼生动。以最常见的客服岗位来说,他们冲在第一线,在成千上万通客服通话中摔打出了自己的话语逻辑和处置经验。以往,这部分非结构化数据价值不可观测、追踪和分析,人走了,知识就流失了。

马上消费瞄准这一痛点,依托积累的大量的绩优客服真实通话数据训练天镜大模型,提炼萃取一线人力经验,汇聚成群体智慧,让天镜拥有一对多客户服务的能力,也可作为人工坐席的辅助角色,帮助推荐、优化回答,大大提高问题解决效率。此外,大模型真正沉淀出群体智慧知识库,将优秀坐席经验低成本、规模化复制给全体客服和新员工,形成创新流水线,实现知识的循环和积累。

行业大模型想实现商业价值,就必须能够直面客户,在真实客服场景下检验效果。当前,天镜大模型在智慧营销和客服场景已运行3个月。实测数据可知,大模型意图理解准确率达91%,已接近于人,相较于传统AI的68%有较大提升;客户参与率和营销成功率分别为61%和30%,均略高于平均人工坐席57%的参与率和28%的营销成功率,但和人工绩优坐席水平仍有一些差距。

这些差距,也为天镜大模型“越用越聪明”指明了方向。传统AI客服依赖话语配置,只能回答特定的问题,但规则的设置不可能穷尽成千上万细分场景。而大模型能综合各种信息自主学习并生成“模板”中没有的回答,实现更为复杂的反馈和决策,并不断自我优化。

唤醒沉睡知识

发布会上,陆全还让天镜大模型秀了一把多文档处理能力。

他认为,很多企业的数据其实是“虚胖”的、“散装”的。表面上看,企业内各种文件、图表等知识规模相当可观,却也存在结构性矛盾:非结构性数据藏在“文山书海”中,知识浓度低,查询时间和精力成本很高,效率低下,解释力不足。

大模型的诞生,高效解决了提取、利用非结构化文档中的数据资料的痛点。例如,将企业招股书、财报、经济预测数据等文件上传至大模型后,工作人员可以就文档提问,如企业利润变动情况、业务发展分析等问题,天镜能同时在多个文档的文字、图表等多模态文本中找到并融合答案,充分理解后将其组织为人更容易理解的语言。经由天镜的能力,企业可以在内部织就一张灵活的数据网,交织有序、畅通无阻,数据价值充分释放。

“深入解析金融领域专业术语、同时查询定位多个不同文档、洞悉金融图表隐含信息、强大归纳总结能力”,陆全总结道,这些能力,正是激活沉睡知识的关键。

激活数据生产力,向产业纵深处探寻

所谓引爆企业数据潜能,不仅需要让数据沉淀成知识,更要充分流动、形成能力,这需要大模型拥有扎根产业的技术洞见,激活生产力。

众创数据价值

正如“冰山理论”形容的那样,金融机构生产、留存了大量的数据,但很多时候,它们被埋藏、堆积在水面下,未能应用在实际经营中优化决策,让数据产生价值。因为“矿”虽富,可“开采”门槛很高,很多时候没有合适的数据分析师挖掘数据之间的关联价值。

陆全表示:“大模型时代必然会颠覆人与数据传统的交互方式。”天镜大模型SQL生成平台不再需要代码等指令,也不需要专业的数据洞察,可直接向AI 用大白话输入问题,天镜自动理解需求、生成结构化的查询语言,再给出注释和解释,按照人的意思去完成任务。

这中间一段复杂的流程被大模型略去后,数据应用门槛极大降低,形成明晰易得的知识体系,沉睡的数据价值被瞬间“激活”,实现人人都能灵活定制、使用数据的目标。这将大大提高资源利用率,实现数据资源弹性伸缩,快速响应各类场景的数据应用,赋能业务发展。

这正是马上消费追求的“众创数据价值”的终极目的。

当前,天镜每日线上SQL生成数量650多次,SPIDER标准数据集EX得分75.2,代表天镜大模型生成的SQL有75%能在数据集上运行并得到正确结果。ChatGPT此项得分为82分,而天镜在马上消费细分业务场景中运行,使用者满意反馈比例82.3%,意味着天镜在熟悉业务上的生成能力超过ChatGPT。

打造数字分身

发布会上,以马上消费数字人框架为基础,天镜大模型能力加持的“天镜数字人”首次亮相。

陆全将天镜数字人的特点总结为“数字外表+智慧大脑+情感内心”的结合,旨在打造大模型驱动的“三合一”数字员工,擅理解,有温度,懂心理学的智能秘书,或不休不眠的智能“打工人。

他进一步解释到,天镜数字人希望能让每个员工都能轻松拥有自己的数字分身,上传一段自己5分钟的视频素材并定制一些参数后,就能以极低的成本生成“另一个我”,与本人声音、表情甚至性格都很像,随时可以被唤起,成为人人都拥有的超级助手,代替员工完成大量工作。

马上消费是金融机构中死磕语音识别、情绪识别的公司之一,自研国内领先的AI心理引擎,在该领域积累了大量的专利和核心技术。在“AI心理学”的加持下,数字人对用户心理的把握更精准,服务更贴心。

“马上消费持续拓展虚实共生,可信开放的数字融合体”,陆全表示,天镜大模型不仅致力于为企业提高生产效率,也希望能把个体从大量重复劳动中解放出来,回归用户,做深价值,共同迎接大模型时代,让更多人享受科技普惠带来的获得感。

谭建荣、倪光南、孙茂松和杨新民四位院士和近200家金融机构共同见证了天镜大模型的发布。发布会后,谭建荣院士专程到马上消费总部座谈交流,深入了解大模型关键技术研发和产业落地问题。他认为,马上消费能探索金融大模型,说明是行业的领头羊。因为“有了数据和模型,才能从不确定的关系转变为确定的关系,从变量中找出不变量”。

汇集智慧、唤醒知识、众创价值、数字分身,天镜大模型在四个场景的应用,分别让数据价值实现有效沉淀、快速流动、高效运用、生产力倍增,这四维能力也形成引爆数据价值的两条路经:沉淀那些隐而不彰、分散、小颗粒的数据,降低大块状、结构化、多模态数据的使用门槛。