文章主题：AI金融, 大模型时代, OCR, LLM
原标题：大模型时代，“AI+金融”带来哪些惊喜？
图注：AI文生图
“AI金融”这一概念自提出以来，经历了早期的发展沉寂，然而近年来，得益于人工智能技术，特别是光学字符识别（OCR）和语言模型（LLM）等领域的高速进步，大模型时代的金融行业AI应用呈现出全新的发展趋势。
目前，AI在包括银行、保险、证券等在内的金融领域有哪些应用？又呈现出怎样的变化？
如果你也好奇，下面我们一起来瞧瞧。
一、OCR智能识别
一直以来，OCR被视为纸质资料数字化的媒介，也是信息交互的重要基础。
OCR技术在早期的精度和速度方面存在一定的局限性，这在很大程度上影响了其应用范围。尤其是在那些需要频繁处理纸质材料和各种数据的行业，如保险领域，许多业务仍然依赖于人工处理。
在保险领域的核保或理赔流程中，大量的医疗报告、票据和证明材料需要提交。在没有有效工具的支持下，过去我们通常依赖手工记录和整理这些资料，然后由专门的审核人员加以审查。然而，随着科技的发展，我们可以利用先进的软件工具来简化这个过程，提高效率和准确性。
在执行某些操作时，尽管能够确保业务完整性的前提下，人力成本较高，同时用户等待时间也相对较长。此外，由于人工录入过程中存在疏忽，可能导致业务决策受到影响。
目前，伴随着AI技术算法与模型的不断优化，OCR识别的效率和精确度已经得到了显著提升。许多保险公司已经开始采用OCR智能数采系统来协助他们收集和整理核保、理赔等相关材料，并实现数据结构化管理。这在当前的保险行业中已经成为了一种新的趋势和选择。
以司普科技发布的智能核保与智能理赔案例为例，其OCR智能识别的准确率可以达到惊人的95%以上，匹配度更是高达99%。借助于核保和理赔决策大数据模型，司普科技能够迅速得出核保和理赔结论。这一整个流程所需时间极短，仅需不到一分钟，即可实现低成本、高质量的任务完成。
OCR智能识别技术在简化业务流程、提升数据采集与管理效率以及构建知识图谱等方面展现出了巨大的潜力，如今，这种新型核保和理赔模式已经在众多头部保险企业和TPA机构中得到了广泛应用与推广。
二、智能营销服务
原内容表达较为简洁，我们可以通过增加细节和深度来提高文章的专业性。近年来，人工智能（AI）在金融领域的应用逐渐深入，但在营销方面一直未能取得令人瞩目的突破。然而，自今年初以来，随着大型语言模型的广泛应用于金融行业，这一状况已经发生了显著变化。
比如以往了解行业动态和内部经营情况，辅助营销策略和预算制定，主要靠人为搜集市场信息，研读各类财报年报。
现在，通过AI就能快速阅读和提炼海量材料中的关键信息，还能在几句对话中，完成市场了解、竞品比对、分析统计等操作，决策难度和风险都降低不少。
在营销内容的创作上，借助AI写作助手，不管是销售话术、营销文案还是研究报告，都能在人机协作之间秒速生成，而且文体风格、内容创意、专业深度等方面，比以前也有很大程度上的提升。
除了“文生文”，今年以来，随着AIGC技术在文生图、文生视频、视频生视频等方面的加速渗透，这种新兴的广告素材创意，也对包括金融在内的多个行业的营销模式带来了变革性的影响。
三、智能客户服务
作为AI较早渗透的领域之一，智能客服可能是金融行业最不“新奇”的存在。
不过大模型时代，获AI加持的智能客服，服务能力正变得更强，适用的业务场景也更广。
比如以前的AI客服大多仅限于简单的信息查询和预制问答，应答模式机械又低能，还没有上下文记忆，经常被人们吐槽是：“人工智障”。
而现在，AI聊天机器人化身的智能客服，不仅能查询信息、答疑解惑、办理业务，甚至还能陪聊天，讲故事，想象力和创意可圈可点，上下文理解和记忆能力也相当逆天。
更重要的是：通过模型训练，AI能打造专属的问答知识库和业务话术，极大地突破了预制问答的瓶颈，真正能做到365*24小时服务不掉线、始终保持专业水准。
也因为如此，金融行业的AI聊天机器人眼下不再仅限于客户服务，还被广泛运用于品牌宣传、产品推荐、情感关怀等场景。
四、AI数字员工
除了以上几点，AI在金融行业（尤其是银行、消费金融）很重要的一项应用还有AI数字员工。
据不完全统计，目前从客服、招商、营销到培训、风控，这些岗位都有AI数字员工的身影。
数据参考自网络公开信息，排名不分先后
今年以来，随着大语言模型和数字人视频生成技术在金融行业的应用落地，完成大量金融知识训练的AI数字员工，3D形象升级的同时，交互和服务能力也明显提升。
目前，除了业务协作，有的AI数字员工甚至已经独立参与到交易场景的自助应答、业务办理等流程服务中。
着眼于AI数字员工在各行各业的广泛应用，IDC在《银行数字科技五大趋势》中预测：到2025年，超过80%的银行将部署数字人，其中，数字员工将承担90%的客服和理财咨询服务。
腾讯研究院在《2023数字人产业发展趋势报告》中也提到：据市场分析机构预测，AI数字人市场规模在2026年或达102.4亿元。
写在最后
其实除了金融行业表示出对AI数字员工的青睐，电商、企服、传媒等领域也对AI主播、AI主持人这类数字员工表示出很高的期待。
目前除了以上四大场景，AI在金融领域的应用还有很多，比如智能投顾、智能投研、智能监管、智能信贷等。
从总体看，AI在金融领域的应用较之其他行业可能算不上突出，但金融行业长期属于人力密集型行业，面向的客户群体广泛，又表现出对数据的极强依赖。
这意味着：随着OCR智能数采、知识图谱、生成模型、数字人等技术的快速发展，将很好地补足以往短板，推动行业实现更大程度的增长。
备注：本文原创，首发司普科技（sipu-tech），转载请注明来源。返回搜狐，查看更多
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