Du Xiaoman CEO Zhu Guang: Anwendung großer Modelle in der Finanzbranche soll in das Kerngeschäft integriert werden｜Frontlinie

Autor｜Huang Nan

Redakteur｜Yuan Silai

Die Finanzbranche ist stark von Technologie abhängig. In diesem Bereich werden KI+Werkzeuge seit langem eingesetzt, um Finanzinstitutionen effizientere und intelligentere Dienstleistungen zu bieten. Beispielsweise wurden im vergangenen Jahr große Modelle in Form von Informationsverarbeitung und Inhaltserstellung verwendet, um das Kundenerlebnis zu verbessern, was zu flüssigeren Bot-Dialogen führte; und unterstützen Finanzberater sowie Mitarbeiter von Finanzinstitutionen bei der Dokumentation, Protokollierung von Besprechungen und der Bereitstellung von Finanzassistentendiensten.

Diese Dienste spielen zwar eine gewisse Rolle bei der Senkung von Kosten und der Steigerung der Effizienz, befinden sich jedoch noch im peripheren Anwendungsbereich des Finanzgeschäfts und sind kein integraler Bestandteil des Kerngeschäfts. Sie haben die Kernbereiche der Finanzbranche noch nicht tiefgreifend verändert.

Am 28. Oktober wurde die Hongkonger Fintech-Woche 2024 im Asien World Expo Hongkong eröffnet. Zhu Guang, CEO von Du Xiaoman, betonte auf dem Hauptforum der Technologie-Woche: „Die Anwendung der neuen Welle generativer KI-Technologien, repräsentiert durch das o1 Inferenz-Großmodell, wird von peripheren Szenarien in das Kerngeschäft vordringen, die Qualität der Kernentscheidungen im Finanzbereich direkt beeinflussen und gleichzeitig enorme Durchbrüche in den Produkten und Dienstleistungen für Kunden ermöglichen. Dies wird die Fintech-Industrie umgestalten.“

Zhu Guang, CEO von Du Xiaoman, spricht auf dem Hauptforum der Fintech-Woche

Für eine Branche erfordert der große Wandel durch generative KI-Technologien zwei Hauptvoraussetzungen. Zhu Guang analysiert: Erstens muss das Kernerlebnis der Kunden erheblich verändert werden; zweitens muss es Einfluss auf die Kernentscheidungen des Geschäfts haben.

Beispielsweise im Kreditgeschäft gibt es für die Mitarbeiter keinen Mangel an potenziellen Kunden, denn diejenigen mit Kapitalbedarf suchen aktiv nach Dienstleistungen. Um jedoch hochwertige Kunden zu finden, die zur angebotenen Dienstleistung passen, sind präzise Kundenprofile erforderlich, die mittels großer Modelle zur Online-Erkennung hochwertiger Kunden erstellt werden. Aus der Perspektive der Nutzer kann das große Modell sein Potenzial erst dann erfolgreich entfalten, wenn es ihr Erlebnis im Finanzdienstleistungsbereich beeinflusst und erhebliche Auswirkungen auf Risikoentscheidungen, geschäftliche Entscheidungen und andere Kernentscheidungen hat.

Seit der Veröffentlichung des GPT-o1-Modells durch OpenAI hat sich seine „Denkfähigkeit“ erheblich verbessert, was komplexere logische Schlussfolgerungen und Problemlösungen im Finanzbereich ermöglicht. Im Fall von Risikomanagement kann Du Xiaoman mithilfe des Inferenzmodells die Kreditberichte und Banktransaktionen von Kunden analysieren, deren Rückzahlungsfähigkeit einschätzen und letztendlich eine entsprechende Entscheidung für das Risikomanagement in kürzester Zeit, möglicherweise innerhalb einer Minute, treffen.

Zhu Guang erklärt, dass das große Modell bereits Kenntnisse im Risikomanagement besitzt und über Schlussfolgerungsfähigkeiten verfügt: „Es kann Kreditberichte lesen, Kontotransaktionen prüfen und sogar Big Data aus dem Internet interpretieren, um Zusammenhänge zwischen Daten zu erkennen und eine Grundlage sowie Schlussfolgerungen für die Risikobewertung zu bieten.“

Darüber hinaus können im Bereich der quantitativen Investitionen mittels großer Modelle wertvolle Faktoren aufgedeckt und Investmentalgorithmen optimiert werden. Im Versicherungsbereich können basierend auf den Bedürfnissen der Kunden personalisierte Produkte und Entscheidungen zur Versicherungsübernahme getroffen werden. Es zeigt sich, dass die Anwendung großer Modelle im Finanzbereich weiterhin zunimmt, wobei der frühe Einsatz von KI und großen Modellen zur Senkung der KI-Nutzungshürden zu einer Lösung komplexer Probleme in realen Szenarien führt.

Um die Kundenerfahrung zu verbessern, hat Du Xiaoman einen kleinen intelligenten Cartoon-Roboter entwickelt, der immer auf dem Desktop des Kundendienstmitarbeiters angezeigt wird. Wenn während eines Kundendienstprozesses emotionale Schwankungen wie Aufregung oder Wut auftreten, kann der Roboter mittels Sprachverarbeitungstechnologie diese Veränderungen sofort erkennen. Dabei wechselt der Gesichtsausdruck des Cartoon-Roboters zu Rot und gibt dem Kundendienstmitarbeiter den Hinweis, die Sprechgeschwindigkeit zu verlangsamen und die Emotionen zu kontrollieren. Tests haben gezeigt, dass diese Maßnahme die Beschwerdequote der Kunden erheblich senken kann und die Qualität jedes Telefongesprächs sicherstellt.