轻装上阵!“招联智鹿二代”大模型加速金融智能化

来源：消费金融

作者：橙子同学

金融行业正步入一场史无前例的“模型多元化竞争”新纪元。随着人工智能技术的日新月异，企业与科研机构竞相投身于构建更大规模参数、更高计算效能及更强泛化能力的模型研发浪潮中。然而，面对金融行业错综复杂、高度定制化的需求挑战，一个清晰可见的共识逐渐浮现：通用型巨型模型并非放之四海而皆准的解决方案。

在此背景下，轻量化大模型悄然兴起，它以精简的参数体量、低资源消耗及卓越的性能表现，在金融数字化转型的征途上大放异彩。相较于传统巨型模型，轻量级大模型在保持高效能的同时，极大地削减了计算资源的消耗与部署成本，使得更多企业能够轻松承担并快速部署，加速了数字化转型的步伐。因此，轻量级大模型凭借其灵活性、高效性与经济性，成为推动金融行业数字化转型不可或缺的关键力量。

招联作为该领域的领航者，自2023年11月隆重推出“招联智鹿”大模型以来，仅短短半年余时间，便实现了模型的二次飞跃式迭代。这一壮举不仅显著提升了业务处理能力与效率，更彰显了其深厚的技术创新底蕴，为普惠金融的高质量发展铺设了坚实的技术基石。尤为引人注目的是，“招联智鹿二代”一经面世，便在国内权威评测中脱颖而出，荣获C-Eval榜单第14名、CMMLU榜单第5名的佳绩，其在通用知识领域的卓越技术实力与创新成果再次获得业界的高度认可。

80亿参数，性能与效率的双重飞跃

值得一提的是，与众多科技巨头如科大讯飞、阿里巴巴、百度等自研大模型并肩入选榜单，“招联智鹿二代”更是基于llama3框架精心打造的80亿参数大模型，专注于消费金融领域的中文对话场景，实现了性能与效率的双重飞跃。这一成就不仅标志着招联在金融科技领域的深厚积累与前瞻布局，更为整个行业的智能化转型树立了新的标杆。

金融数据稀少、质量不达标等问题一直是制约金融行业大模型发展的瓶颈。招联携手中山大学，通过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，有效解决了这一难题。通过数据去重和质量筛查，收集数千万条指令，并创新性地采用数据合成方法，提升金融数据质量。这种以高质量数据为基础的模型训练方式，为“招联智鹿二代”大模型在性能上的显著提升奠定了坚实基础。

据了解，“招联智鹿二代”大模型在大部分权威评测榜单上性能提高接近一倍，且优于一些参数量超过700亿的行业大模型。这一成绩不仅彰显了轻量级大模型在参数效率和任务处理能力上的平衡与强大，更验证了其在垂直领域的突出优势。

智慧之眼，高效能与低成本完美平衡

“招联智鹿二代”如同智慧之眼，洞察着消费金融市场的每一个细微变化。它不仅在日常办公、金融交互分析、智能客服、信审报告生成、代码生成辅助等多个应用场景中大放异彩，更以其轻量级的身姿，实现了高效能与低成本的完美平衡。

在智能客服领域，“招联智鹿二代”展现了非凡的洞察力与共情力。通过深度学习技术的精妙运用，该模型能够精准捕捉会话状态与服务场景，实现快速而精准的会话小结，显著提升坐席工作效率达40%之多。更令人称道的是，它还能深刻理解客户意图，感知客户情绪，将每一次交互转化为宝贵的经验积累，从而细化客户需求，加强后续跟进，以更加人性化的方式解决客户问题，推动客服质量迈向新高度。

在提升办公效能方面，“招联智鹿二代”同样展现出卓越的能力。基于全面而精细的知识库构建，以及强大的智能识别技术，该模型能够高效解答员工日常提问与服务咨询，实现超过80%的人工替代率，并带来近20%的准确度提升。这一变革不仅极大地减轻了员工负担，更促进了公司内部精细化运营能力的飞跃。

可见，作为消费金融领域的佼佼者，招联以开放的姿态拥抱开源模式，将“招联智鹿二代”的先进成果与行业共享。这一举措不仅为行业健康发展注入了新鲜血液，更为普惠金融的深入发展提供了强有力的技术支持。

招联相关负责人表示，将继续聚焦小参数高性能大模型方向，不断探索“模力金融”的实践路径，以更加精湛的数据获取能力与算法技术，构建更加卓越的多维评估体系，为行业未来发展贡献更多智慧与力量。

小结

轻量级大模型作为金融行业数字化转型的新引擎，正引领着数字经济的新篇章。随着技术的不断创新和市场的持续拓展，我们有理由相信，轻量级大模型将在未来发挥更加重要的作用，为金融行业的持续健康发展注入新的活力与动力。招联积极投身数字经济赛道，这一举措不仅是对当前大模型发展趋势的精准预判，更是对数字经济时代金融行业变革需求的深刻洞察。

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