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創(chuàng)澤機器人
CHUANGZE ROBOT
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光子·慧營-資管運營智能助手-資管運營智能助手

來源:恒生電子     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/7/11   主題:其他 [加盟]

光子·慧營是一款基于恒生電子金融大模型LightGPT打造的資管運營智能助手,旨在通過先進的自然語言處理技術,提升金融機構資產管理、估值清算等環(huán)節(jié)的運營效率。產品基于恒生電子在資產管理領域多年來積累的數據和業(yè)務理解,借助LLM Function call、RAG等技術,實現面向資管運營的智能機器人、知識庫問答、NL2API等多場景應用。用戶可通過統(tǒng)一的對話界面進行業(yè)務實時進度和法律法規(guī)查詢、詢問系統(tǒng)操作指南或者直接進行業(yè)務操作,簡化了繁雜的頁面操作,實現智能化資管運營。

在證券公司托管外包業(yè)務中,金融機構面臨著大量來自專業(yè)機構客戶的業(yè)務咨詢,不僅要求客服人員對金融業(yè)務有深入的了解,還需要快速準確地回答客戶問題。傳統(tǒng)的客服模式依賴人工處理,效率較低,且難以應對大量重復性問題。

光子·慧營旨在通過大模型技術,協(xié)助證券公司針對私募管理人提供智能服務助理,幫助私募管理人更高效地理解托管系統(tǒng)操作及業(yè)務處理情況,從而提升系管理人和托管人之間在系統(tǒng)協(xié)作過程中,業(yè)務處理效率更高效,客戶體驗及滿意度也更優(yōu)。


主要產品功能:
1、智能化資管運營中控:基于LightGPT的意圖識別能力,實現對十萬個FAQ、幾百篇專業(yè)化文檔RAG、
上百個API的Function call等后臺不同AI能力的智能化調度,打造資管運營智能化中控。
2、圖文RAG問答:面向資產管理、估值核算、TA等系統(tǒng)操作文檔的RAG問答,支持圖文流式輸出,支持
面向系統(tǒng)操作截圖和資管流程圖的問答。
3、面向金融資管業(yè)務的智能助理:針對上百個系統(tǒng)菜單,實現自然語言的“語控萬物”,用戶直接通過自
然語言即可完成高頻系統(tǒng)操作。
技術創(chuàng)新點:
1、高精度表格解析:利用Table-Transformer技術,產品實現了對金融領域復雜表格的高精度解析,包括無框線、虛線、合并單元格等,顯著提升了金融相關產品測試數據的F1分數,比同行方案高出8%-10%。
2、復雜版面布局解析:新增了對文檔注釋、長圖像、多欄等復雜版面布局的解析能力,增強了對結構化和非結構化信息的綜合理解能力,擴大了RAG技術在金融場景的應用范圍。
3、持續(xù)學習與迭代擴充:設計了資管運營知識的持續(xù)學習機制,使模型能夠通過業(yè)務交互數據不斷積累新知識,擴充知識庫,具備自我迭代優(yōu)化的能力。同時,融合了領域知識庫編輯修正工具,支持人工校正和新增知識,形成人機協(xié)同的閉環(huán)學習模式。
4、少樣本提示與API識別:實現了動態(tài)少樣本提示function call參數識別,支持正向、反向樣例干預學習,API定位和參數識別準確率超過95%。項目支持超過300個API的理解學習,基座大模型擴展識別能力強,支持動態(tài)增加API,冷啟動準確率在90%以上,少量提示樣例學習效果更佳。


1、經濟和社會效益:光子·慧營通過大模型自動化、智能化處理金融數據和業(yè)務,極大提升資管運營效率,降低了運營成本及風險,為資管機構帶來了可觀的經濟效益。同時,產品通過提高金融機構的服務響應速度和服務質量,促進了金融服務水平的提升,推動了社會經濟的發(fā)展。

2、產品應用前景:光子·慧營憑借其在降本增效方面的優(yōu)勢,在金融行業(yè)中得到了廣泛的關注。目前,客戶需求強烈,應用場景多樣,項目正逐步擴大其在證券托管及其他金融領域的應用探索范圍,展現出良好的市場前景和發(fā)展?jié)摿Α?







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針對4000個主要栽培品種的每一個基因變異鑒定,針對250份核心品種的農藝性狀和表型問答,對水稻15個關鍵發(fā)育階段的空間組學測序和單細胞組學測序數據。

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通過 LLM+RAG架構嵌入外部保險知識庫數據,助手能夠提供高度定制化的問答服務;還擴展了多項功能,包括常見保險知識問答、保險產品信息檢索、保險數據計算器

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提升價值密度,優(yōu)化商品均價與贈品價值策略,有效提升商品吸引力及銷售效率。通過深入分析真實的凈客單價,幫助品牌方精準定位價格策略,制定相應的市場對策

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配備了自研的RAG模塊,該模塊可在AIPC上本地化運行,為豐富的知識庫應用提供強大的支持;保障了用戶知識和應用的隱私性和高效性

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在底層硬件芯片和上層大模型之間建立了高效的鏈接,通過AI基礎軟件的創(chuàng)新,實現算力資源的最大化利用。也首次提出了統(tǒng)一的算力服務計量單位“度”(DCU),以推進標準化的算力計量計費
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