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大模型时代 金融机构企业架构转型如何更智能化?

日期:2024/10/22 21:01作者:人气:

导读:近日,在上海举办的“2024金融行业科技交流大会”上,中电金信企业数字化架构转型咨询部总经理曲向阳,围绕大模型、企业架构转型、业务建模等话题分享观点。……...

  随着人工智能技术的不断进步,AI大模型在金融行业已经广泛应用,推动金融机构实现更高效、智能化的服务,同时也为金融科技领域的发展带来新的挑战。近日,在上海举办的“2024金融行业科技交流大会”上,中电金信企业数字化架构转型咨询部总经理曲向阳,围绕大模型、企业架构转型、业务建模等话题分享观点。

  曲向阳表示,当前的AI仍处于初生代阶段,类似于3到5岁的儿童,在处理复杂任务时仍显得力有未逮,存在一定的局限性。解决复杂的任务,需借助更为复杂的结构化体系手段,例如元模型、知识图谱等,而当前业界所推崇的GraphRAG技术正是对这一推论的实践。他认为,若想让AI大模型实现高效发展,就必须将能够反映业务本质的结构化资产,包括知识、指令及其编排,作为“养分”输入给AI大模型,以促进其不断成长;并且要在“人机协同、共生共赢”的模式下,由专业人士对大模型进行陪伴与训练,以引导其更好地发展。

大模型时代 金融机构企业架构转型如何更智能化?

  在曲向阳看来,业务建模正是用业务模型还原业务本质的过程,它天然与上述AI大模型发展所需的业务抽象表达相契合,因此可以用来指导AI大模型的训练和成长。此外,业务建模还可以作为一种实验场景,用于验证大模型的性能与效果,为AI大模型的进一步优化与提升提供有力支持。同时他指出,通用大模型在金融行业以及具体场景中的应用,是当前业界值得深入探索与努力的重要领域。

  为此,中电金信也在基于业务建模的企业架构转型策略之上,融入了“智能化”。曲向阳介绍,中电金信提出基于业务建模思想的智能体构建框架,并基于该框架制定业务抽象的实现策略,打造人机协存超智能体(Hyper-Agent),已经在业务建模的实验性探索中取得了初步成效,提升了建模效率,降低了建模的专业门槛。

  在传统建模工作中,专家顾问需手动分析业务文档,逐一识别并构建模型元素,过程烦琐且耗时。但结合Hyper-Agent的数据建模流程,极大提升工作效率,并有效在前期的识别任务中释放了专家顾问的时间,使他们能够更专注于后续的优化工作。

  目前,Hyper-Agent首先在数据建模领域得到应用,实践证明,从一篇万字需求文档中识别出约300个数据模型元素,一个3-5年经验的建模人员需要至少8小时,业务建模智能体只需20分钟,操作效能提升20倍以上。未来,基于业务建模思想构建的Hyper-Agent将能够广泛应用于金融机构的业务场景,助力精准营销、风险识别、反欺诈等金融业务在AI大模型时代下完成企业架构转型。

  中电金信深耕行业市场近30年,为金融等重点行业提供全面的数字化转型解决方案,引入业内顶级专家团队,成立了专门的企业数字化架构转型咨询部门,为各大金融机构提供专业的业务建模驱动的企业架构转型咨询服务。根据项目实践和专家经验,中电金信形成了一套业务建模驱动的企业架构转型解决方案,可按照企业诉求定制实施方式,并提供管控机制、工具支撑和PMO管理等支撑服务,已经为数十家金融机构提供服务。(李记)

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