微众银行杨强：AI Agent是大模型面向应用端发展的下一阶段
7月2日消息，在微众银行“大模型时代AI前沿与金融应用”大会上，微众银行首席人工智能官杨强表示，在大模型的实践应用中，金融行业由于具备数字化程度高、商业化应用场景潜在价值高等优势，成为了AI大模型落地应用的最佳场景之一。
他介绍，微众银行一直积极探索将大模型等人工智能前沿技术应用于金融领域的多样化可能性。以业界领先的隐私计算联邦学习技术为特色，微众银行构建起能够支撑和服务金融业务的场景化生成式AIAgentStore（人工智能业务助理矩阵）。
杨强提到，大模型的应用落地涉及数据管理、算法优化、系统设计和成本控制等多方面的综合挑战，需要持续的技术创新和策略调整，以推动AI技术更加成熟、高效地服务于社会各个领域。他进一步指出，“AIAgent（人工智能业务助理）是大模型面向应用端发展的下一阶段，其基于大模型的通用能力，并结合相关领域知识适应不同场景需求。”
据了解，在业务实践中，微众银行自研的生成式AI技术能够有效解决大模型幻觉（大模型在生成内容时产生错误或误导性结果）等技术难点，满足监管合规要求，已深度应用于客服、营销、质检、反欺诈、科技金融等业务场景，覆盖金融服务“前-中-后台”各个环节。
具体而言，在客户服务环节，微众银行通过客服Agent辅助坐席，让多轮对话更流畅自然；在营销环节，通过生成式大模型快速生成“千人千面”的海量营销素材，并通过联邦学习等技术更精准地找到需要金融服务的个人和小微企业群体；在风控环节，微众银行将人脸识别、声纹识别等AI技术应用在开户、授信、放款等金融服务多个环节，有效甄别欺诈行为，提升银行风控能力；在知识产权保护与创新方面，基于生成式AI与专利大模型打造的专利系统，帮助降低专利撰写难度，提高专利申请效率。
微众银行人工智能首席科学家范力欣提出，联邦学习作为一种先进的分布式机器学习范式，允许参与方在不直接共享原始数据的情况下协作训练模型，为解决大模型应用落地的技术难题提供了创新路径。联邦大模型技术路线通过其独特的设计，不仅解决了数据时效性、模型幻觉、专业知识融合及算力资源消耗等挑战，而且在保护数据隐私和促进AI技术公平性方面迈出了重要一步，为大模型在各领域的广泛应用开辟了新的可能。
据悉，微众银行已将最新研究成果陆续开源发布于联邦大模型开源框架FATE-LLM。（一橙）
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