AI+炼钢 锻造新质生产力解码零售金融大模型的“读心术”AI选车产品将亮相智博会
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AI+炼钢 锻造新质生产力
解码零售金融大模型的“读心术”
AI选车产品将亮相智博会
    
 
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2025 年 09 月 04 日 星期 放大 缩小 默认 
AI+产业新动能

解码零售金融大模型的“读心术”

新重庆-重庆日报记者 吴刚

  你刚拿起电话准备咨询贷款,AI就读懂了你的真实需求;黑客精心布局的欺诈陷阱,在毫秒间就被无情拆穿……

  这听起来像科幻电影里的情节,正在马上消费金融的日常业务中真实上演。幕后英雄就是企业自主开发的“天镜”大模型,这也是国内首个零售金融大模型。

  三年前,第一代“天镜”刚刚面世时,只能处理8个简单的应用场景,而今天的“天镜3.0”,能精准识别2亿用户的各种需求,意图理解准确率高达91%。

  这个AI“魔法师”是如何炼成“读心术”的?

  智能客服

  从机械应答到个性化顾问

  “您好,我想了解一下消费分期产品,但我的情况比较特殊……”李明朗(化名)想买一款心仪已久的电脑,拨通马上消费客服热线后,智能客服回应:“好的,我了解您的情况。根据您的消费习惯和需求特点,我为您推荐几个方案……”

  这个AI客服不仅能准确理解他的复杂询问,还能结合个人情况给出高度个性化的建议。从分期利率的细微差别到还款方式的灵活选择,每一个解答都精准到位,仿佛一位资深金融顾问在量身定制服务方案。

  李明朗所体验到的服务升级,正是“天镜”大模型在客服环节的深度应用成果。

  这个基于马上消费海量业务数据训练的大模型,能够构建极为精准的客户画像,深入洞察每位用户的潜在需求与偏好,显著提升了客户服务的触达性和匹配度,还将业务办理的准确率提升了15%。

  得益于“天镜”的赋能,马上消费构建起了自主获客体系,自营获客占比已超过75%。这意味着超过四分之三的业务不依赖外部导流,而是通过自身数据分析和技术能力直接获取,使获客成本远低于市场平均水平。

  截至2024年,马上消费已服务超过2亿用户,“天镜”大模型在意图理解准确率上达到91%,客户参与度高达61%,远超传统AI模型和人工座席的平均水平。

  智慧风控

  构筑毫秒级防御体系

  马上消费风控中心的数据大屏上,交易流如星河般闪烁。但每一笔看似普通的贷款申请背后,都可能隐藏着复杂的欺诈链条。

  马上消费人工智能研究院院长陆全介绍,在传统风控模式下,伪装巧妙的“黑产”行为可能需要数小时甚至数天才能被人工专家识别出来。然而,在“天镜”大模型与“爱马AI系统平台”的共同守护下,这场无声的攻防战被迅速扭转。

  系统在毫秒级时间内对申请人的声纹、行为模式等多维度数据进行多模态分析,结合庞大的黑产线索数据库进行交叉比对。仅仅几秒钟,系统就能精准锁定欺诈性申请,并启动拦截程序。

  “过去,我们更多像侦探,在案发后努力追溯线索。现在,‘天镜’和‘爱马AI’让我们更像预言家,能够提前洞察风险,在第一时间构筑起坚固的数字防线。”马上消费风控部门负责人介绍。

  马上消费自主研发的“爱马AI系统平台”利用隐私计算技术,包含数据加载、黑产扫描、打击撮合三大模块,构建了黑产案件线索对碰平台和多方黑产线索碰撞机制,有效防范并协助警方打击金融黑灰产。

  在审批环节,“天镜”大模型能将客户沟通中产生的非结构化对话数据进行智能结构化处理,并将其输入到风控体系中,自动生成贷款审批结果及额度确定等级,大幅提升了审批效率和精准度。

  技术外溢

  AI能力的跨界赋能

  马上消费的AI能力并非局限于金融领域,而是通过“技术外溢”,将先进技术普惠至更广阔的产业。

  通过与赛力斯的合作,马上消费将AI技术成功赋能重庆制造业,为问界M7系列新能源汽车开发了一套AI远程智能故障诊断系统。

  在技术指标上,该系统的表现令人瞩目:模式识别准确率达99.6%,级联故障诊断图谱根因范围聚焦准确率达100%,信号异常分析准确率达98.5%,最终实现三电系统故障根因诊断准确率高达98.1%,显著提升了诊断速度和准确性。

  在乡村振兴领域,马上消费推出的“富慧养”AI养殖平台,为传统农业注入科技活力。对于潼南区的养殖户而言,过去管理上万只鸡意味着繁琐的记录和凭经验判断鸡群健康。如今,通过“富慧养”平台终端,可以实时显示鸡舍存栏量、日均进食量、健康达标率等关键指标。

  在智慧养老领域,马上消费推出了情感陪护机器人“裴裴”。“裴裴”通过面部和语音识别,结合AI心理学,能感知老年人的情绪波动,并提供个性化的陪伴和心理疏导。

  马上消费在大模型技术发展上采用了开放合作的策略。为进一步提升“天镜”大模型的能力,该公司接入了DeepSeek模型,利用其强大的逻辑推理能力来标注数据,并将标注后的数据用于“天镜”大模型的训练优化。

  对于重庆的AI应用,陆全建议,应积极引入和适配先进的通用大模型,加速垂直行业模型的数据标注和训练,培养相关人才,加速形成大模型技术与产业应用相互促进的生态。

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