主要观点总结
2024 AI+研发数字峰会在深圳召开，奇富科技专家分享金融领域大模型的研发与优化技术。奇富科技通过多阶段知识增强流程实现金融大模型的有效性和精确性，并采用'领域通用与场景适配相结合'的方法，取得显著的业务提升和效率优化。奇富Copilot在实际应用中获得良好效果，并持续提升金融大模型AI技术的创新研发与应用，以推动金融行业的数字化转型和智能化升级。
关键观点总结
关键观点1: 奇富科技在AI金融领域的贡献
奇富科技通过金融大模型的研发与优化，在AI领域取得了重要突破。采用了多阶段知识增强流程和“领域通用与场景适配相结合”的方法，确保模型的有效性和精确性。奇富Copilot在实际应用中表现出色，显著提升了业务效率和决策准确性。
关键观点2: 奇富科技的创新技术实践
奇富科技通过深度剖析百万级历史通话记录，提炼出高效沟通策略与话术模板，实现客服人员沟通效率与准确度的双重提升。同时，奇富Copilot为新入职员工提供支持，实现精细化管理，提高了公司内部业务处理速度和决策准确性。
关键观点3: 奇富Copilot的应用效果和用户反馈
奇富Copilot员工使用率达到三分之二，使用采纳率达88.6%，人效提升4.1%，用户转化率提升5.6%，管理效率提升50%。这些成果体现了奇富Copilot全方位决策支持能力，助力企业实现业务的快速增长。
关键观点4: 奇富科技的未来规划
奇富科技将持续进行金融大模型AI技术的创新研发与应用，以期推动金融行业乃至更广泛的领域中实现更深层次的数字化转型和智能化升级。
文章预览
近日，2024 AI+研发数字峰会（AiDD）在深圳召开。大会汇聚100+行业技术领袖和专家学者，1000+与会技术达人，共同探讨前沿的AI技术及最新的AI落地实践。 奇富科技资深算法专家王述应邀出席， 并就金融领域大模型的研发与优化技术进行了深入分享，特别展示了奇富Copilot在客户服务、智能辅助等关键领域的实际应用探索。 王述指出，尽管AI技术的发展使得通用模型从基础的自然语言理解能力向更深层次、精准和高效的能力演进，但在金融行业，由于缺乏金融专业知识和面临高昂的模型训练与运营成本，大模型的大规模应用仍面临挑战。 为此，在金融大模型研发领域， 奇富科技创新性构建了多阶段知识增强流程， 涵盖了从数据准备、预训练到指令微调的各个环节。在数据准备阶段，奇富科技通过标准化的数据处理流程，引入了多种数据来源和清洗策
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