沉寂3年，大模型激活小度天貓精靈？
Tech星球（微信ID：tech618）文 | 何煦陽 沉寂了許久的智能音箱，在今年大模型橫空出世之后，又再次燃起了新的希望。 2月9日，小度宣布將融合文心一言，打造針對智能設備場景的AI模型&ldq
在數字化轉型的浪潮中，金融行業正以前所未有的速度融入人工智能技術的懷抱，尤其是大模型的崛起，為金融服務的普惠性和高效性帶來了革命性的變化。
作為一家技術驅動的數字金融機構，馬上消費金融股份有限公司(簡稱“馬上消費金融”)，率先推出了零售金融首個大模型“天鏡”，并圍繞“大模型+”戰略，布局了八大模式創新和實際應用。其中，馬上消金推出的一站式大模型應用構建平臺PowerAgent以其獨特的優勢，成為加速數字金融普惠應用的重要推手。
馬上消費金融的創新解決方案：PowerAgent平臺
在大數據、大算力、強算法深度融合的推動下，人工智能已邁入大模型時代。自 2023年以來，大模型在多個關鍵領域取得顯著進展，展現出巨大的商業潛力。對于金融行業而言，大模型的發展既是機遇，也是挑戰。
在AI技術快速發展的今天，如何將先進的算法模型快速、高效地轉化為實際生產力，成為擺在眾多金融機構面前的一道難題。傳統AI應用部署往往面臨成本高、周期長、資源利用率低等問題，嚴重制約了金融創新的步伐。而馬上消費金融PowerAgent平臺正是為解決這些問題而生，它利用大模型訓推平臺的強大能力，實現了AI應用的低成本、快速、規模化擴展。
馬上消金PowerAgent 平臺充分發揮其大模型訓推平臺的優勢，能夠實現模型的低成本、快速且規模化地擴展至全場景應用，從而為金融業務提質增效。
通過集成的 AI 中臺和智能體創建、編排等工具，馬上消費金融PowerAgent 平臺展現出了卓越的性能。它將大模型應用的平均交付時間大幅縮短，從原本的90 天減少至 50 天。這意味著金融機構能夠更快地將大模型應用投入實際使用，加快業務創新的步伐。
同時，GPU 平均資源利用率提升了 20%，顯存需求降低 30%以上。這不僅降低了硬件成本，還提高了資源的利用效率，為金融機構節省了大量的成本開支。
此外，智能體編排和推理加速性能提升了 4.5倍，極大地提高了業務算法和產品運營的效率。這使得金融機構能夠在快速變化的市場環境中迅速做出準確的決策，提升市場競爭力。
三大優勢破解AI應用落地難題的鑰匙
馬上消費金融PowerAgent平臺通過高效部署，縮短交付周期，實現了從理論到實踐的飛躍。馬上消費金融PowerAgent平臺通過集成AI中臺和智能體創建、編排等工具，極大地簡化了AI應用的部署流程。傳統AI應用從開發到部署往往需要數月時間，而馬上消費金融PowerAgent平臺將這一周期縮短至50天以內，顯著提升了業務響應速度。這種高效部署能力，使得金融機構能夠迅速抓住市場機遇，推出符合客戶需求的新產品和服務。
馬上消費金融PowerAgent平臺第二個優勢是資源優化，提升利用率。面對GPU等硬件資源的高昂成本，馬上消費金融PowerAgent平臺通過智能體編排和推理加速技術，實現了資源的高效利用。平臺平均GPU資源利用率提升了20%，顯存需求降低30%以上，有效降低了硬件成本。同時，智能體編排和推理加速性能提升了4.5倍，進一步提升了業務算法和產品運營的效率。
全場景支持是馬上消費金融PowerAgent平臺的另一特點。該平臺不僅支持單一場景下的AI應用部署，還能夠通過統一的智能產品底座，實現跨源異構流式統一計算的大模型訓練平臺和多智能體協同的一站式大模型應用系統。這種靈活擴展的能力，使得金融機構能夠根據不同業務需求，快速構建出多樣化的AI應用，滿足客戶的多元化需求。
PowerAgent平臺應用實踐：賦能數字金融普惠創新
應用實踐是檢驗大模型效用的重要參考。前不久，中國科學院院士、清華大學人工智能研究院名譽院長張鈸在題為《生成式人工智能時代的產業》的演講中就指出，目前大模型的問題關鍵點仍在于如何讓它落地。馬上消費金融PowerAgent平臺在應用上，實現了多個方面的實踐提升，為金融普惠創新多層次賦能。
在智能客服領域，馬上消金PowerAgent平臺通過集成多模態交互式智能客服機器人技術，實現了自然語言處理、語音識別、圖像識別等多種交互方式的融合。這種智能化的客服系統不僅能夠快速響應用戶咨詢，還能夠根據用戶行為和偏好提供個性化服務，極大提升了用戶體驗。
在智能營銷方面，馬上消金PowerAgent平臺利用大模型的數據分析和決策能力，對海量用戶數據進行深度挖掘和分析。通過構建用戶畫像和預測模型，平臺能夠精準識別潛在客戶群體，并為其推送個性化的營銷信息。這種精準營銷方式不僅提高了營銷效率，還降低了營銷成本。
在智能風控領域，馬上消金PowerAgent平臺通過構建基于大模型的金融風險感知與識別系統，實現了對金融風險的實時監測和預警。該系統能夠利用大數據和機器學習算法對海量交易數據進行深度分析，及時發現并處置潛在風險點，有效保障了金融安全。
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