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马上消费金融PowerAgent平台:一站式大模型应用构建,加速数字金融普惠创新

马上消费金融PowerAgent平台:一站式大模型应用构建,加速数字金融普惠创新
2024-08-20 09:48:01 来源: 搜狐

在数字化转型的浪潮中,金融行业正以前所未有的速度融入人工智能技术的怀抱,尤其是大模型的崛起,为金融服务的普惠性和高效性带来了革命性的变化。

作为一家技术驱动的数字金融机构,马上消费金融股份有限公司(简称“马上消费金融”),率先推出了零售金融首个大模型“天镜”,并围绕“大模型+”战略,布局了八大模式创新和实际应用。其中,马上消金推出的一站式大模型应用构建平台PowerAgent以其独特的优势,成为加速数字金融普惠应用的重要推手。

马上消费金融的创新解决方案:PowerAgent平台

在大数据、大算力、强算法深度融合的推动下,人工智能已迈入大模型时代。自 2023 年以来,大模型在多个关键领域取得显著进展,展现出巨大的商业潜力。对于金融行业而言,大模型的发展既是机遇,也是挑战。

在AI技术快速发展的今天,如何将先进的算法模型快速、高效地转化为实际生产力,成为摆在众多金融机构面前的一道难题。传统AI应用部署往往面临成本高、周期长、资源利用率低等问题,严重制约了金融创新的步伐。而马上消费金融PowerAgent平台正是为解决这些问题而生,它利用大模型训推平台的强大能力,实现了AI应用的低成本、快速、规模化扩展。

马上消金PowerAgent 平台充分发挥其大模型训推平台的优势,能够实现模型的低成本、快速且规模化地扩展至全场景应用,从而为金融业务提质增效。

通过集成的 AI 中台和智能体创建、编排等工具,马上消费金融PowerAgent 平台展现出了卓越的性能。它将大模型应用的平均交付时间大幅缩短,从原本的 90 天减少至 50 天。这意味着金融机构能够更快地将大模型应用投入实际使用,加快业务创新的步伐。

同时,GPU 平均资源利用率提升了 20%,显存需求降低 30% 以上。这不仅降低了硬件成本,还提高了资源的利用效率,为金融机构节省了大量的成本开支。

此外,智能体编排和推理加速性能提升了 4.5 倍,极大地提高了业务算法和产品运营的效率。这使得金融机构能够在快速变化的市场环境中迅速做出准确的决策,提升市场竞争力。

三大优势破解AI应用落地难题的钥匙

马上消费金融PowerAgent平台通过高效部署缩短交付周期,实现了从理论到实践的飞跃。马上消费金融PowerAgent平台通过集成AI中台和智能体创建、编排等工具,极大地简化了AI应用的部署流程。传统AI应用从开发到部署往往需要数月时间,而马上消费金融PowerAgent平台将这一周期缩短至50天以内,显著提升了业务响应速度。这种高效部署能力,使得金融机构能够迅速抓住市场机遇,推出符合客户需求的新产品和服务。

马上消费金融PowerAgent平台第二个优势是资源优化,提升利用率。面对GPU等硬件资源的高昂成本,马上消费金融PowerAgent平台通过智能体编排和推理加速技术,实现了资源的高效利用。平台平均GPU资源利用率提升了20%,显存需求降低30%以上,有效降低了硬件成本。同时,智能体编排和推理加速性能提升了4.5倍,进一步提升了业务算法和产品运营的效率。

全场景支持是马上消费金融PowerAgent平台的另一特点。该平台不仅支持单一场景下的AI应用部署,还能够通过统一的智能产品底座,实现跨源异构流式统一计算的大模型训练平台和多智能体协同的一站式大模型应用系统。这种灵活扩展的能力,使得金融机构能够根据不同业务需求,快速构建出多样化的AI应用,满足客户的多元化需求。

PowerAgent平台应用实践:赋能数字金融普惠创新

应用实践是检验大模型效用的重要参考。前不久,中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长张钹在题为《生成式人工智能时代的产业》的演讲中就指出,目前大模型的问题关键点仍在于如何让它落地。马上消费金融PowerAgent平台在应用上,实现了多个方面的实践提升,为金融普惠创新多层次赋能。

在智能客服领域,马上消金PowerAgent平台通过集成多模态交互式智能客服机器人技术,实现了自然语言处理、语音识别、图像识别等多种交互方式的融合。这种智能化的客服系统不仅能够快速响应用户咨询,还能够根据用户行为和偏好提供个性化服务,极大提升了用户体验。

在智能营销方面,马上消金PowerAgent平台利用大模型的数据分析和决策能力,对海量用户数据进行深度挖掘和分析。通过构建用户画像和预测模型,平台能够精准识别潜在客户群体,并为其推送个性化的营销信息。这种精准营销方式不仅提高了营销效率,还降低了营销成本。

在智能风控领域,马上消金PowerAgent平台通过构建基于大模型的金融风险感知与识别系统,实现了对金融风险的实时监测和预警。该系统能够利用大数据和机器学习算法对海量交易数据进行深度分析,及时发现并处置潜在风险点,有效保障了金融安全。

 

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