核心要点👉
- 🚀 700亿参数大模型融合Packing/Apollo算法，构建全场景智能决策体系
- 🧠 FIN Benchmark评测基准实现客户意图识别准确率提升37%
- ⚡ 智能客服场景人工效率提升4.2倍，响应速度达毫秒级
- 🔬 知识蒸馏技术使轻量化模型金融垂类得分领先竞品19个百分点
- ✅ 混合增强模式实现百万级自动化审批，误判率仅0.03%
数智朋克获悉，金融行业迎来AI技术里程碑突破，招联消费金融正式推出700亿参数规模大模型"招联智鹿二代-70B版本"，将垂域模型能力推至全新高度。基于全量微调策略与Packing、Apollo等前沿算法，该模型在200亿Tokens高质量数据集上完成深度训练，融合通用金融语料与机构特有数据资产，形成覆盖风险预判、合规核查等复杂场景的智能决策体系。相较于前期发布的130亿参数开源版本，此次迭代在语义解析精度与逻辑推理维度实现跨越式突破，其特有的监管政策动态追踪模块可实时捕捉市场变化，为金融机构提供具备安全边界的智能解决方案。
在模型能力验证体系构建方面，招联联合中山大学研发的FIN Benchmark评测基准开创行业先河。该框架依据人工智能安全治理标准，通过专业知识覆盖度、风险响应敏捷度等三维度评估体系，建立金融AI可靠性量化指标。实测数据显示，新模型在客户意图识别环节准确率提升37%，反欺诈预警时效缩短至毫秒级，标志着消费金融领域正式迈入可信AI应用阶段。
技术落地层面，该大模型通过参数压缩与架构优化实现算力资源集约化利用，在智能客服场景中将人工坐席处理效率提升4.2倍，客户等待时长压缩83%。招联技术团队采用知识蒸馏技术，将700亿参数模型的决策逻辑迁移至轻量化版本，确保普惠金融服务在低算力环境下的稳定输出。据内部测试，优化后的80亿参数模型在C-Eval评测中金融垂类得分超越同规模竞品19个百分点，形成从基础设施到应用终端的完整技术闭环。
在模型工程化部署过程中，研发团队创造性引入业务流映射机制，将传统风控经验转化为可训练的特征向量，使AI系统具备动态吸收业务认知的能力。这种"人类专家+数字智能"的混合增强模式，有效解决了金融决策场景中模糊边界问题。当前系统已实现日均百万级自动化审批决策，在保持零人工干预前提下，将误判率控制在0.03%行业领先水平。
粤公网安备44030002001270号