2022 年 11 月，OpenAI 发布 ChatGPT3.5，迅速引起各界广泛关注，引发了人工智能领域新一轮发展热潮。ChatGPT 作为一款基于人工智能技术的大语言模型（LLMs），在文本生成、对话理解、多领域知识覆盖等方面具有卓越表现。本文基于 ChatGPT 的技术原理，简要介绍国内大模型的发展现状，重点介绍大模型在信用卡行业全生命周期的应用，并探讨未来金融行业大模型的发展方向。
ChatGPT3.5 发布后，引起社会各界广泛关注和讨论，上线 5 天用户注册量达 100 万，上线 2 个月月活用户超过 1 亿，成为迄今为止用户增长速度最快的消费级应用程序。它不仅可以通过谷歌三级程序员考试，在雅思和托福考试、司法考试、编写文案和论文、诗词歌赋等方面也有非常优异的表现。2023 年 3 月 14 日，OpenAI 发布 ChatGPT4.0，它是基于 GPT 架构开发的对话式 AI 模型，通过学习大量的现成文本和对话集合，根据用户的文本输入产生相应的智能回答，可以像人类那样进行即时对话。因此，可以把 ChatGPT 简单理解为一个由 AI 驱动的聊天机器人。2024 年 2 月 15 日，OpenAI 发布的 Sora 再次震惊世界。Sora 模型的核心能力在于，能够根据用户输入的文本描述，生成长达一分钟的高质量视频，这些视频不仅视觉质量高，而且与用户的文本提示高度一致。这一成果的发布，预示着视频制作和内容创作方式的革命性变化。
然而，ChatGPT 的成功并非偶然，而是得益于一系列先进的技术和创新。其中，最为核心的就是 Transformer 架构、预训练加微调和多轮对话处理等训练方法，这些技术的应用使得 ChatGPT 能够实现对自然语言的理解和生成，并提供高质量的对话体验。
一、国内大模型的发展现状
全球范围内大模型已进入了一个高速发展期，各大科技企业和研究机构如微软、谷歌、Meta、亚马逊等在这一领域投入巨大，均推出了面向企业、开发者和个人的众多产品。在国内市场，互联网企业也紧跟技术脚步，研发出多类产品，其中 BAT 发布的大语言模型产品在中文应用方面表现出色。国内大语言模型产品及访问方式详见表 1。
根据头部大模型评测机构（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的综合数据，国内市场已发布的大模型产品在中文表现方面完全可以代替 ChatGPT 等一众国外产品。
大语言模型有三种使用场景：一是普通用户打开产品网页，通过手机号码注册就可以直接对话访问，基本功能完全免费，部分高级模型需要充值才能使用。二是开发者用户可以通过程序调用大模型的 API 接口进行访问，并将访问结果整合至自身产品中，调用过程中需要考虑数据安全问题。三是公司用户下载各大公司开源的大模型训练结果并在本地部署，通过训练打造属于本公司个性化的大模型产品。
二、大模型在国内信用卡行业的应用场景
目前，国内外发布的大模型虽然在实现细节、网络架构、训练数据以及优化策略等方面各具特色，但其训练原理基本相同，都是基于深度学习技术，尤其依赖于大量规范语料库的学习和神经网络的训练与优化，这也是为什么国内大模型在中文表现方面可以追赶和超越国外产品的原因。这些大模型凭借强大的能力，能够在信用卡的全生命周期内发挥重要作用，覆盖客户服务、市场营销、风险防控、产品研发、运营维护以及综合办公等多个关键环节，不仅能够有效提升客户满意度，降低人工成本，提高工作效率，还能够为员工提供创意灵感，从而整体改善工作流程。以下结合 ChatGPT 的工作原理，深入探讨大模型在信用卡行业的应用场景。
1.客户服务
信用卡行业传统客服通常是通过人工客服或预设的问答文档用机器人自动回复客户问题。所谓的线上智能客服，大多是一种基于规则的自动化程序，只能回答预先设定的相关内容、执行特定任务，内容单调且覆盖问题范围有限。银行可通过客服渠道、App、微信银行、网站、社交平台或其他线上渠道创建数字人助手，借助大模型这一超级知识大脑，为客户提供各领域的问答帮助，如账单日、逾期、溢缴款等信用卡常识。这将有助于提高新客户在行内微信银行、App 等渠道的访问量和客户黏性，通过与潜在客户的对话，收集客户需求、偏好和目标，持续优化信用卡产品。
对于存量客户，银行可在其登录某一渠道验证身份后进行实时互动，方便客户通过输入语音、文字、图片等信息查询账单、可分期金额，咨询业务流程、热门权益、活动说明、推荐办卡奖励规则、分期产品办理要求、App 某一功能所在位置等。银行可基于大模型理解客户表达，精准掌握客户真实需求，结合上下文语境，自动生成用于解答、服务咨询的对话，快速回答客户的问题，同时跳转到对应业务界面。通过内部数据训练、人机交互方式的变革，银行让用户体验到真人的服务品质，实现 7×24 小时全天候真正的智能客户服务，从而降低客服人工成本，提升客户满意度和品质体验。
2.市场营销
优质的信用卡营销方案能够有效激发客户兴趣，增强客户黏性，提高信用卡的使用率和客户转化率。银行结合营销目标，将业务需求输入至本地大模型，模型将依托客户的基本信息、消费历史及行为偏好进行深度训练。同时，结合业务人员的具体需求，大模型能够生成针对特定客群的信用卡优惠活动、返现计划、奖励机制、专属特权、增值服务及积分兑换等大量方案。银行可从这些方案中筛选出未曾实施的活动，并运用 AB Test 模式与过往营销方案进行对比，通过实际效果的验证，识别出哪些方案表现更佳，从而持续优化营销策略；将营销结果数据再次输入本地大模型，基于反馈数据进一步优化新的营销方案，通过这种方式不断迭代提升转化率。此外，本地部署的大模型与 AIGC 技术的结合，不仅能自动化生成营销资料，还能为业务人员提供丰富的营销主题设计方案；配合智能绘图工具（如 Midjourney 等），自动生成营销图片、海报和 banner，从而有效降低人工成本，实现个性化营销方案的快速落地。
在智能外呼营销场景（新户开卡、客户促活、现金分期、商品分期、销卡挽留等）中，目前市场上的智能外呼机器人话术呆板，一旦客户识别出对方是机器人，便会迅速挂断电话，外呼效果不理想，客户体验感差，影响企业形象。银行利用本地已训练好的大模型按照一定表结构如联系方式、姓名、行为偏好、开场话术等，生成一份外呼营销名单，然后将大模型对接客服外呼系统按照名单进行外呼，结合自动语音识别技术（ASR）、文本到语音合成技术（TTS）等语音合成模块技术，使客户通过语音的方式与大模型进行交互，实现真正的'千人千面'话术营销。在与客户交流的过程中，本地大模型可以结合上下文回答客户的各种问题，使客户在获取到有价值的信息后不会立刻挂断电话，为后续的业务开展提供了有利条件，由此可显著提升与客户的互动质量和体验。
