近一段时间以来，金融大模型正重塑金融服务链条中的每一个关键环节。业内认为，大模型应用可以帮助金融机构显著降本增效，带来新机会、新增长点以及模式创新等重要价值。
　　大模型金融场景落地能否走好“最后一公里”？大模型是如何深入金融业务场景，其快速迭代对金融机构提出了哪些要求？生成式技术如何融入消费金融？近日，乐信首席技术官陆勇就此接受了新华财经记者独家专访。
　　走好大模型金融场景落地“最后一公里”
　　一段时间以来，诸多机构加大生成式技术的研发和推广。乐信“LexinGPT”、度小满“轩辕”金融大模型、马上消金“天镜”、陆金所“无师”、奇富科技“奇富gpt”等热火朝天。
　　似乎一夜之间各类金融场景都在探索适配大模型接口。然而，值得注意的是，金融大模型在行业落地是一个复杂的系统工程，要真正实现落地实践、持续运营，释放大模型潜力并非易事。因此，大模型金融场景落地能否走好“最后一公里”成为业内关注焦点。
　　陆勇介绍，目前业内大模型开放的方式主要分成三类，一类从预训练模型开始，且自有大量数据，比如盘古、文心一言。这类公司需要在几年内大规模投入上亿元甚至数十亿元级别的资金。
　　陆勇说，目前乐信做的更像是“中模型”，数据库量级大致在百亿至千亿之间，更多是在合作方的通用预训练大模型基础上，做金融垂直领域的、百亿至千亿数据量级的fine-tune微调，能够满足业务场景需求，更符合实际需要。
　　“第三类是小型公司，通过购买大模型API来做定制化应用。”陆勇说。
　　陆勇强调，乐信更注重大模型与业务场景的融合应用，而非不计成本的盲目投入。LexinGPT是在通用大模型基础之上，通过乐信金融专属数据预训练、业务数据精调，服务于业务的垂直大模型应用。
　　在陆勇看来，只有落在业务实处、渗透到业务毛细血管中的技术，才能真正助力业务。
　　“对于消费金融行业来说，大模型目前相对成熟、应用最多的还是在客服、电销和催收上。”陆勇举例说，比如京东金融和华为盘古模型都是行业中优秀代表，将大模型运用到风控模型上，对行业来说是产生收益最大的，乐信也在这些方面持续保持研究和积极探索。
　　陆勇介绍，LexinGPT是乐信自研的大模型平台。乐信通过金融专属数据预训练、业务数据精调，加速了AI大模型在公司的落地应用。业务交互方面，目前已经在电销、客服、催收等主要业务流程中全面落地；生产力提升方面，在研发代码辅助、设计创意生成、数据分析， 运营和办公流程自动化的RPA等场景中广泛应用，提升公司整体运营效率；风控核心方面，乐信持续关注并积极探索AI大模型在风控核心领域的落地应用。这些举措大幅提升公司整体的运营效率和客户体验。
　　陆勇补充说，乐信还将大模型应用在金融行情分析，乐信安全部门利用大模型进行金融行情分析，包括反欺诈，来应对营销水军“薅羊毛”的行为。
　　生成式AI技术助力消费金融领域提质增效
　　陆勇认为，大模型将会重塑各行各业，带来全新生产力，消费金融行业也不例外。而且大模型应用更擅长运用在与人的认知工作上，这将帮助消费金融机构大幅提升效率。
　　大模型能在数据萃取、模型构建等底层能力建设上发挥重要价值，助力业务和企业经营的智能化决策。
　　陆勇介绍，作为细分行业领先的公司，目前乐信拥有近2亿优质高成长的年轻用户，其庞大的用户行为画像数据、真实交易链路数据无异于一笔巨大的数据资产，“对于预测用户行为偏好有着重要价值。”陆勇表示。
　　但如何梳理数据关系、厘清数据血缘，就好比对一个陌生城市的人口普查，浩大而费时。此时，大模型的优势显现出来：通过深度学习算法，大模型可以更高效地进行数据清洗、分类和计算。据介绍，在包括LexinGPT等技术的协同下，乐信技术团队经过两年多的努力，逐渐理清了海量数据关系，并形成不同场景下、用于预测用户行为偏好的众多精准模型，包括借钱意愿度模型、营销偏好模型、offer满意度模型、还款意愿度模型和客户流失预警模型等。
　　陆勇介绍，基于海量精准的预测模型，乐信开发了“图灵（Turing)决策仿真系统”——可以直接模拟多种真实经营场景，相当于企业经营的“模拟考”，并最快只需几十秒内就可以快速输出各项经营关键指标表现，模拟结果的精准度超95%。
　　运用新技术实现精细化运营是消金高质量发展的关键
　　陆勇指出，目前金融科技行业进入下半场，精细化运营是高质量发展的关键。未来，乐信主要通过将AI和大模型应用于金融科技全链条实现精细化运营。
　　陆勇表示，乐信金融垂直大语言模型应用落地后，机器人参与客服的比例和效率稳步提升，无需人工干预的机器人解决率达到91.5%；另外乐信大模型也进一步在数据分析、数仓设计、风控数仓升级优化等领域落地，大大降低数据分析的参与门槛、提高数据分析效率。
　　陆勇还补充道，大模型应用还可以让营销效率进一步提升，在应用大模型后，低活跃用户下单率提升约15%、GMV提升80%，高活跃用户的GMV提升18%。
　　在谈及成本把控时，陆勇表示，乐信自成立起一直坚持技术驱动，上市五年多来，累积投入26亿元。在2023年第三季度乐信研发投入达1.27亿元，继续保持行业领先。陆勇介绍道，乐信近期落地了更多AI大模型场景。特别是围绕金融业务本质，从数据血缘梳理、模型搭建，到系统化工具建设，努力打造一套领先的全链条量化经营系统，提升运营效率和客户体验。
　　陆勇还介绍，乐信充分发挥AI技术优势，推出消费者保护“5S守护体系”，在数据安全、反欺诈保护、规范服务、智能客服、打击金融黑产等方面全面加强消费者权益保护。运用技术全方位保护消费者权益，让金融服务更有温度。
　　在谈及未来规划时，陆勇表示，大模型目前已在乐信落地，并在乐信业务流程中加速应用。未来，乐信将持续推进AI大模型在风险管理、反欺诈等领域的深度探索。