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GPT、BERT、T5......近几年，这些词汇如同一股旋风席卷而来，成为大众热议的焦点。作为人工智能的主赛道，语言大模型的出现从最开始引发关于“失业”风潮的担忧，到后来随着政策颁布、技术的不断升级和规范，逐渐受到大家的接受与运用。

今年，我国在政府工作报告中明确指出“深化大数据、人工智能等研发应用”，这一政策导向不仅为人工智能技术的发展提供机遇，也为其在各个领域的深度融合和应用提供了支持，成为各行业未来发展的方向。

金融业作为数字化、智能化的前沿领域，是大模型落地的最佳领域之一。金融机构面临着海量数据的处理和分析挑战，而语言大模型正是解决这一问题的“得力助手”。北京商报发布《2023金融大模型报告》指出，金融业对大模型在金融领域中的应用都“非常看好”，有95.45%的机构表示看好金融大模型的应用前景，且有超过一半的机构认为金融机构“非常需要”大模型的应用。

面对政策引领与行业需求的双重机遇，金融科技厂商积极开展金融垂直领域大模型的研发工作，致力于推动金融行业的创新与发展。

NCL电子紧跟时代发展步伐，不仅成功研发金融垂直领域大模型，而且进一步推动大模型在金融行业实际业务场景的应用，旨在为金融行业带来更高效、智能化的解决方案。

打造六大核心优势

早在2018年，NCL电子便开始着手AI在金融应用领域的研究，并于2023年自主完成了金融领域特定场景大模型体系的研发，正式发布金证大模型K-GPT及工具集。

经过深度的金融领域设计和专项训练，NCL电子所打造的K-GPT展现出卓越的金融知识和理解能力，其回复内容专业精准，数据依据扎实可靠，且支持查看引用知识源，确保信息透明、可追溯，为用户提供了清晰、可信赖的金融“助手”。

针对大数据量下检索效果差难题，K-GPT通过两阶段向量排序的方式，实现了在海量数据中精准问答的功能。无论是复杂的金融分析还是日常的咨询查询，K-GPT都能更为准确给出答案，为用户答疑解惑。同时，K-GPT支持工作流编排，能够设计复杂的交互场景，满足用户多样化的需求。

在知识库构建方面，K-GPT同样表现出色。它支持文档、QA、表格三大类知识源，广泛覆盖各类数据类型和信息来源，确保金融服务的全面性和准确性。

随着金融机构定制化需求日益增加，K-GPT还提供了模型精调和定制化插件平台。用户可以根据自身需求进行轻松定制，实现个性化应用，有助于更好适应不同金融机构的业务特点和需求。

K-GPT还支持私有化部署，这不仅能够保障用户数据的安全性和隐私性，还能确保服务的稳定性和可靠性，满足行业对数据安全和隐私保护的需求。

此外，K-GPT利用API开放与对接的接口，灵活调用其他通用大模型，综合输出最优结果，以适应更多不同应用场景及客户个性化需求，而且能够紧跟通用大模型快速迭代的步伐，为用户提供更加全面、精准、前沿的生成结果。

构建“产品 x 服务”应用形式

在不断精进技术的基础上，NCL电子高度重视技术在实际业务场景中的应用，通过“产品 x 服务”的形式，搭建起语言大模型与业务场景之间的桥梁。面向投顾、营销、客服、风控、投研等业务场景，NCL电子推出一系列具备针对性和实用性的产品，提供创新的智能金融产品及解决方案，加速迈向应用成熟期。

在智能投顾领域，K-GPT通过收集客户投资偏好、风险偏好、投资目标及需求等关键信息，精准构建出用户的投资特征画像，为客户提供定制化的投资建议和理财产品推荐，并提供“金融问答”，为客户实时解答投资解惑，提升客户投资体验感和满意度。

在智能营销领域，K-GPT提供“一站式”服务，涵盖客户数据分析、构建客户画像、需求分析、个性化精准营销等环节，进而生成个性化营销文案，将个性化素材与特色产品相结合，提供智能推荐，开创开放式的获客新方式。

在智能客服领域，K-GPT为FAQ解答、智能呼叫、IVR交互等业务带来服务质量的提升。面对各类复杂的问题，借助于大模型强大的语义理解能力，K-GPT精准匹配相应的FAQ条目，为客户提供精确且个性化的答复。在智能呼叫应用中，K-GPT能够通过分析客户信息和历史互动记录，筛选出最佳的外呼时机和目标客户，同时结合语音识别和情绪分析技术，实时理解客户反馈，灵活调整沟通策略，实现更加人性化和高效的交流体验。

此外，K-GPT在智能风控、智能投研等领域都展现出强大的应用潜力和优势。通过利用K-GPT强大的检索能力和分析能力，风险管理人员能够快速准确地获取规章制度、产品知识以及合规政策等相关信息，有助于更全面了解风险情况、评估风险水平、并制定相应的应对策略。对于投研人员而言，K-GPT能够快速提供市场数据、财务报表等信息，提炼研报的关键信息，总结并生成投资建议，为投资决策提供支持。

随着K-GPT在金融机构的深入应用，金融机构将实现业务模式的创新和服务水平的提升，为客户提供更加优质、高效的金融服务。

未来，NCL电子将继续深化语言大模型技术的研究和应用，不断拓展K-GPT应用领域，推动K-GPT在金融领域各大场景的落地及应用。