火了近半年的AI大模型，分野逐漸多了起來。有業(yè)內人士表示，通用大模型可以在100個場景中，解決70%至80%的問題，但未必能100%滿足企業(yè)某個場景的需求，所以行業(yè)大模型是企業(yè)擁抱大模型的更優(yōu)選項。目前，AI大模型已經進入了辦公、制圖、視頻、旅游、協作、金融、傳媒等十余個行業(yè)領域。

百融云創(chuàng)是國內率先致力于將AI技術與金融場景結合的科技公司之一，用判別式AI敲開金融機構的大門，當下，在生成式AI為代表的第二波AI浪潮正席卷之時，百融云創(chuàng)作為上一波技術革命的先行者，也率先行動起來。

百融云創(chuàng)基于深度學習Transformer框架，結合NLP、智能語音等技術，打造了場景驅動的產業(yè)大模型——BR-LLM。百融云創(chuàng)自主搭建了大模型底層框架，通過深度微調能支持百億級參數的訓練。

百融云創(chuàng)大模型主要提供AI開發(fā)、智能交互、分析決策的三種服務能力。在開發(fā)端，不僅適用于金融機構不同開發(fā)能力的技術人員，也適用于非技術人員實現自動化開發(fā)。在交互端，提供語言理解、多輪對話、語言處理、文本生成“聽、說、讀、寫”四種能力，適用于金融營銷、客服等場景;在決策端，為金融全生命場景的智能決策提供更全面的信息，為決策效率的提升注入更為強大的動能。

隨著數字化轉型在銀行機構快速推進，使得銀行內部形成了大量的非結構化數據，這對信息質量要求比較高的判別式AI而言是一片無法觸及的領域。當訓練的信息量超過一定閾值，大模型就會出現“涌現現象”，即“在較小的模型中不存在，但在較大的模型中存在的能力”。

百融云創(chuàng)大模型能夠憑借強大的信息挖掘能力，喚醒金融機構大量沉積的信息，就像是一塊巨大的磁石，做關鍵信息的抽取，為判別式小模型進行賦能。比如在風險監(jiān)控、信用評估、反欺詐等場景下，大模型能挖掘出小模型無法覆蓋到的區(qū)域，豐滿信息的維度。大模型對于小模型并非是替代或“消滅”，相反，兩者將是相互協作的關系，大模型與小模型相互搭配，將大大提升金融決策的精準度和效率。

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