“招联智鹿”大模型：打造新质生产力 引领行业数智化

中央金融工作会议强调要扎实做好金融“五篇大文章”，把数字金融提高到国家发展战略的新高度。秉承着“以科技践行普惠，让信用不负期待”的发展理念，招联积极响应时代趋势，敏锐洞察前沿技术，首先于2023年11月推出了行业首个大模型“招联智鹿一代”，并基于不断增强的高精度数据获取和精湛算法能力迭代，仅时隔半年再次推出行业首个轻量级大模型“招联智鹿二代”，在消费金融行业的中文对话领域实现性能、效率等方面的大幅跃升。在自研大模型方面的创新与突破，不仅支撑招联核心业务发展，降低公司运营成本，更进一步促进大模型在消费金融领域的应用落地，为推动金融高质量可持续发展注入强劲动力。

引领行业数智化，垂直领域的突出优势

更大参数规模、更高算力和更强通用性的模型结构，由于巨大的资源消耗，以及不能有效解决不同行业和领域的差异化需求，并非适合所有企业。“招联智鹿”大模型通过升级优化模型结构，改善数据质量和训练方法，能够以更小参数实现更高性能，同时贴合金融行业定制化需求，弥补通用大模型精度不够、金融专业知识缺失等问题，有效推动业务能力提质跃迁，夯实技术创新能力。

公开数据显示，“招联智鹿一代”在国内权威榜单C-Eval排名TOP20、CMMLU排名TOP10，“招联智鹿二代”在C-Eval排名TOP 14、CMMLU排名TOP 5，通用知识领域的技术水平和创新实力获权威认可。经测算了解，相比原有的llama3模型，“招联智鹿二代”在大部分权威评测榜单上性能提高接近一倍，甚至优于一些参数量超过700亿的行业大模型，充分彰显了其在参数效率和任务处理能力上的平衡与强大，同时也印证了其在垂直领域的突出优势。

创新方法获取高质量数据，提升模型应用价值

高质量数据是确保金融大模型有效运行，为用户提供精准、高效服务的保障。招联不断升级迭代大模型算法，重点在数据处理环节进行全方位优化。通过数据去重和质量筛查，收集数千万条指令，创新数据合成方法，提升金融数据质量。“招联智鹿二代”可以通过生成回复与搜索引擎结果的交叉验证，生成最优语料用作训练样本，为增强模型性能提供了强有力支持。

同时，“招联智鹿”大模型基于实际业务场景对标合成构建的数据集进行训练，该数据集不仅包含了金融常识知识，还融入了各个业务场景的个性化数据，使得模型能力更贴近实际应用需求，助力各项业务效能提升。

全面覆盖业务场景，助力公司降本增效

“招联智鹿”大模型已广泛应用于多个领域，不仅涵盖日常办公和运营、智能信审、客户服务、金融交互分析、资产管理，以及代码生成和性能优化等方向，还延伸应用于绿色环保等公益领域的数智化，在提升服务质效、降低运行成本等方面发挥显著作用。

以智能客服为例，“招联智鹿”可以结合具体会话状态与服务场景，快速精准地进行会话小结，其中“招联智鹿一代”可助力客服节约80%的时间成本，“招联智鹿二代”则在此基础上进一步提升其40%的作业效率。同时，招联大模型还能充分利用深度学习技术，准确“理解”客户意图，“共情”客户情绪，并将与客户交互的“经验”和“感觉”积累形成丰富的参考样本，以更好细化客户诉求，加强二次跟进，专项解决客户问题，推动客服质量优化提升。

提升风控能力，护航业务稳健运行

基于专业、规范的技术开发理念及运维标准，“招联智鹿”大模型均完全使用开源数据以及对标业务场景合成的数据，全流程不涉及客户隐私，有力保障客户数据安全，降低数据泄露风险。此外，招联还通过人类价值观对齐技术，确保大模型输出内容用词文明、专业精准，注重科技伦理，并可对敏感内容进行拒答，整体表现出更高的可控性与安全性。

同时，“招联智鹿”可充分联动其他智能技术，增强业务领域的风控能力。通过智能辅助系统，该模型可以实时监控业务风险，迅速发现潜在问题，并为其提供相应解决方案，显著提高风控的针对性、有效性，助推业务稳健运行；同时还可有效提升消保工作效率，通过其强大的自动化能力，智能生成相关报告和文档，帮助消保人员快速整理和分析业务数据，推动消保业务纵深发展。

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