奇富大模型获新应用方向，AI专家加速金融行业智能化
近日，由奇富科技推出的大模型应用在研发效能、大数据分析等领域斩获新突破。毓智AI专家以奇富大模型为底座，面向研发效能和大数据分析等应用场景，结合资深技术、大数据分析师的专业能力与数据沉淀，形成金融领域的“AI专家”。目前，这一大模型应用，已在技术研发与商业分析两大方向展现出很高价值。作为金融科技行业内首屈一指的技术驱动型公司，奇富科技将大模型持续运用到业务场景中，开启金融科技行业的自我革新。
在研发过程中，技术人员往往需要先理解业务，熟悉技术架构，然后选择最优技术实现方案；开发完成后则需要进行问题诊断分析，不断优化产品。随着业务复杂度与技术成果不断累积，个人难以快速掌握全量业务信息以及业务技术知识，当切换新的业务场景时，往往有较高的学习成本。现如今，通过大模型AI专家，奇富科技研发人员多年来积累的开发成果、数据都融入其中，形成可复用的金融技术专家经验。AI专家不仅仅可以为奇富科技研发人员提供技术建议，生成代码，诊断优化代码，还可根据设计稿直接生成可执行代码。一定程度上，它相当于一个有着深厚开发经验、深度钻研金融行业数字化、熟知各种架构与技术栈的“金融研发技术大牛”，也是能够帮助“后辈“迅速成长为金融行业技术开发的顶尖专家，从全局上，提高工作效率。
图为毓智AI专家设计稿转代码场景
同样，在金融科技行业数据分析过程中，数据量大、类别繁杂、维度多元、精细度要求高，客观上意味着有较高的进入门槛与学习成本，对从业者商业洞察能力有较高要求。针对金融领域商业数据分析场景，专家基于金融行业大数据，按步骤给出数据分析思路，并输出数据结果与最终结论。以一个行业数据分析场景举例：当业务人员需要分析“平台用户值(客户终身价值，也被称为客户生命周期价值)走势并判断走势归因”时。专家会将其分解为多个步骤，先分析不同获客渠道用户值状况，进一步分析流量经营、自增长、投放等不同维度的表现状况分析，然后通过波动率判断业务状态，最终输出完整的可视化分析报告与系统性报表。
近日，由奇富科技推出的大模型应用在研发效能、大数据分析等领域斩获新突破。毓智AI专家以奇富大模型为底座，面向研发效能和大数据分析等应用场景，结合资深技术、大数据分析师的专业能力与数据沉淀，形成金融领域的“AI专家”。目前，这一大模型应用，已在技术研发与商业分析两大方向展现出很高价值。作为金融科技行业内首屈一指的技术驱动型公司，奇富科技将大模型持续运用到业务场景中，开启金融科技行业的自我革新。
在研发过程中，技术人员往往需要先理解业务，熟悉技术架构，然后选择最优技术实现方案；开发完成后则需要进行问题诊断分析，不断优化产品。随着业务复杂度与技术成果不断累积，个人难以快速掌握全量业务信息以及业务技术知识，当切换新的业务场景时，往往有较高的学习成本。现如今，通过大模型AI专家，奇富科技研发人员多年来积累的开发成果、数据都融入其中，形成可复用的金融技术专家经验。AI专家不仅仅可以为奇富科技研发人员提供技术建议，生成代码，诊断优化代码，还可根据设计稿直接生成可执行代码。一定程度上，它相当于一个有着深厚开发经验、深度钻研金融行业数字化、熟知各种架构与技术栈的“金融研发技术大牛”，也是能够帮助“后辈“迅速成长为金融行业技术开发的顶尖专家，从全局上，提高工作效率。
图为毓智AI专家设计稿转代码场景
同样，在金融科技行业数据分析过程中，数据量大、类别繁杂、维度多元、精细度要求高，客观上意味着有较高的进入门槛与学习成本，对从业者商业洞察能力有较高要求。针对金融领域商业数据分析场景，专家基于金融行业大数据，按步骤给出数据分析思路，并输出数据结果与最终结论。以一个行业数据分析场景举例：当业务人员需要分析“平台用户值(客户终身价值，也被称为客户生命周期价值)走势并判断走势归因”时。专家会将其分解为多个步骤，先分析不同获客渠道用户值状况，进一步分析流量经营、自增长、投放等不同维度的表现状况分析，然后通过波动率判断业务状态，最终输出完整的可视化分析报告与系统性报表。
图为毓智AI专家分析业务现状场景
金融行业以其技术、数据规范等特性，被视为最适合大模型落地的赛道，金融行业规范复杂，风控、数据安全要求高，这也对大模型应用的专业性与安全性提出了极高要求。“毓智专家”不断学习复制技术及业务专家的经验，未来将有望成为金融行业技术研发与数据分析方面的普适应用，帮助更多金融行业伙伴，走向数字化与智能化，极大程度拓宽金融行业技术创新可能性。
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