12月3日,由全球数字经济大会组委会主办、中国信息通信研究院(简称“中国信通院”)承办的2024全球数字经济大会云·AI·算力创新发展大会(2024 Cloud AI Compute Ignite)在京举行。会上,“AI Cloud助力大模型场景化和工程化落地”典型案例征集活动评选结果正式发布,腾讯云“金融风控大模型在银行零售信贷场景应用方案”成功入选,腾讯云金融风控大模型凭借出色的场景应用解决能力,再获殊荣!
此次入选“典型案例”的金融风控大模型应用方案,是腾讯云金融风控大模型应用在某银行零售信贷场景的一次创新实践,其中腾讯云AI Cloud从知识管理、模型库赋能、训练加速以及服务部署四个维度提供强大助力,为该银行零售信贷业务上的数智化升级提供精准和高效的解决方案。
针对银行近些年发展中碰到的新增零售信贷业务风控难与存量零售风控业务风险上升的双重挑战,该银行携手腾讯云天御将“风控策略”与“算法模型”深度融合,构建了一个以多元化的平台能力、技术能力、数据能力为基础,涵盖“获客+授信准入+贷中管理+贷后管理”全流程的智能风控体系。
在具体落地过程中,腾讯云AI Cloud技术提供全面支持:
在知识管理方面,天御金融风控大模型训练依赖海量的异构知识库,包含有标签、无标签样本,以及底层结构化和非结构化的数据。其中AI Cloud 提供一整套数据存储和检索加速的技术,包括向量化技术、智能检索 MetaInsight、数据本地化、统一命名空间等技术。
在模型库赋能上,天御通过将用户社交关系、用户账号属性以及用户网络行为等信息编码为自然语言,并通过腾讯云大模型库挖掘 embedding 的方式成功衍生下游特征 1000 余维,提升下游风控 ks 效果 3%,给实际业务带来了显著的增益。
在训练加速领域,基于腾讯云的机器学习平台搭建了模型训练框架和算力集群操作系统,为天御金融风控大模型产出保驾护航,天御金融风控模型基于生成式transformer架构设计,参数规模可达数千亿计。
在线推理服务部署环节,为实现风控大模型的高性能推理部署,天御基于腾讯云搭建大模型推理加速框架,通过硬件层、编译层和软件层的多层级联合优化,保障推理部署框架的整体时延和吞吐达到业界一流水准。
该银行基于腾讯云金融风控大模型所积累的风控知识和能力进行动态的风控模型迭代,更高效率地生产出专属于该银行的风控模型,能够覆盖多种类型资产如互联网场景类、“新市民”自营类、小微企业及信用卡等多个业务线的精细化风险控制,从风险模型方面帮助业务从“冷启动”到“温启动”,有效应对客群和业务的变化。同时通过金融风控大模型的建模平台,将风控模型的迭代效率提升3 倍,风控模型的性能相比传统模型 KS 提升约 20%,最终帮助银行在风险稳定的情况下,实现信贷规模的稳定提升。
随着大模型技术的火热发展,越来越多的企业开始应用AI大模型技术赋能科技创新与数字化转型。2023年,腾讯云于行业内率先将大模型技术引入反欺诈等风控场景,形成 MaaS(模型即服务)金融风控场景创新方案;2023年11月,腾讯联合中国信通院、中国科学技术大学、华中科技大学、微众银行、马上消金、度小满、百信银行等科研院校及金融机构,成功立项全球首个IEEE金融风控大模型标准,将于2025年正式发布。
未来,腾讯安全将在云计算领域继续探索,提供更智能化、自动化的大模型降低专注模型应用创新企业的技术门槛,缩短应用研发迭代的周期,为解决金融行业特定问题提供更为精准和高效的解决方案,提升AI云产业技术和服务水平,增强人工智能产业发展国际竞争力。
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