存量資金構(gòu)成的市場當(dāng)中，個股的深蹲跳與蹦極由小作文發(fā)動，風(fēng)格和賽道取決于邊際增量資金。當(dāng)公募基金發(fā)行份額跌回18年與14年的水平，那些被時代β眷顧的小鎮(zhèn)做題家，憑借“好公司好價格”框架在基金公司造星運動一度封神的C位經(jīng)理，已經(jīng)開始喪失AH股的定價權(quán)，曾經(jīng)相信光，如今卻不敢AI。
金融系象牙塔里走出來的基金經(jīng)理，不懂怎么把AI大模型的數(shù)學(xué)推理翻譯成普通話；沒經(jīng)歷過2015脫實入虛的人，不理解TMT狂潮可以用PS驅(qū)動；照本宣科的散戶，以為通用大模型能吃透所有碎片化市場。導(dǎo)致的結(jié)果就是AI機(jī)構(gòu)不買、散戶不跟、游資不撤、板塊指數(shù)不跌。種下恐懼、開出貪婪的花，最終因福得禍。
繼AMD開始挑戰(zhàn)英偉達(dá)，蘇媽與老黃的PK也加速了國內(nèi)AI大模型的對決。靠收購的大模型廠商被看作是一體化公司、離婚壓頂?shù)挠焉淘賻Р黄鹉Ｐ透轮辈サ牧髁?、唯一剩下的可選項已經(jīng)講了N年AI的故事，如今難看的吃相深刻“教育”著新入局投資者、又有幾個人能重倉互聯(lián)網(wǎng)巨頭呢？所以AI大模型上市公司，有沒有可能多一個可投資選項？
上篇文章我們講過雙下降現(xiàn)象引發(fā)的AI大模型時代到來。（《挑干的嘮：百融云AI大模型強(qiáng)在哪？》）在此基礎(chǔ)上，我們接著來解釋大模型發(fā)展過程中的其他元素。大模型之所以能夠不斷升級，是因為當(dāng)模型的訓(xùn)練量小于10的22次冪時，在幾個自然語言處理任務(wù)上的準(zhǔn)確率都在0附近，而當(dāng)訓(xùn)練量超過10的24次冪，模型的準(zhǔn)確率就開始大幅提升，這就是科學(xué)文獻(xiàn)中模型的“涌現(xiàn)”效應(yīng)，也成了大模型勢在必行的原因。
而我們經(jīng)常說的預(yù)訓(xùn)練，其實就是用未標(biāo)注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練大模型，使其能夠?qū)W習(xí)到普遍特性和結(jié)構(gòu)。而在已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練的模型上用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督的微調(diào)，就是能夠完成特定應(yīng)用領(lǐng)域任務(wù)的Finetune。
所以根據(jù)上述原理，能被選擇的AI大模型廠商，必須有足夠的訓(xùn)練量、已完成的預(yù)訓(xùn)練模型、特有的標(biāo)注數(shù)據(jù)。能夠打通垂直領(lǐng)域整條業(yè)務(wù)線流程，才能使得AI幫助企業(yè)完成線上閉環(huán)，進(jìn)而完成私有化部署。在金融AI領(lǐng)域，如果AI只能幫助金融業(yè)完成貸款申請者的初步篩選，但將曾經(jīng)因同業(yè)間導(dǎo)流引發(fā)的貸款申請次數(shù)畸高的用戶拒之門外，并且沒有完整的數(shù)據(jù)反饋機(jī)制完成自動化審批及模型修改。百融云要做的大模型，就是為了解決這些問題。
銀行要在保證貸款可收回的基礎(chǔ)上擴(kuò)大貸款規(guī)模，增加業(yè)績。以百融云銀行業(yè)案例為例，貸前需要篩查申請者的資質(zhì)，如果用戶在多個貸款平臺中辦理了信貸業(yè)務(wù)，就會形成多頭授信，所以如果有過往貸款申請頻次畸高、擊中銀行中風(fēng)險、非工作日頻繁申請貸款、短期內(nèi)重復(fù)申請次數(shù)異常這些情況，銀行就要進(jìn)行審查。百融云的貸前多頭產(chǎn)品覆蓋了90%以上信用卡客群，用來衡量好壞樣本累計分部之間差值的KS值達(dá)到0.5，增加了貸款獲批量；貸中環(huán)節(jié)需要甄別申請者潛在多賬戶轉(zhuǎn)賬的風(fēng)險，貸后需要根據(jù)還款人的月付進(jìn)度及還款期限，擬定不同的提示信息及話術(shù)。
那百融云的AI給銀行業(yè)賦能情況和效果怎么樣呢？舉個例子，互聯(lián)網(wǎng)貸款監(jiān)管進(jìn)入下半場，部分銀行面臨線下轉(zhuǎn)線上的需求，來打破對單一渠道的依賴。但銀行傳統(tǒng)線下貸款模式的信用策略非常依賴強(qiáng)規(guī)則和專家經(jīng)驗，說白了不再適用于線上自動審批，原有規(guī)則策略的覆蓋度不足線上渠道的50%，這時候就需要以百融云AI技術(shù)的輔助，通過多叉樹、邏輯回歸、LightGBM這些AI算法，在和銀行聯(lián)合建模的過程中，百融云幫助銀行篩選或衍生出區(qū)分度比較高的信貸指標(biāo)變量，構(gòu)建基于這種規(guī)則的模型，應(yīng)用到貸前貸中各個環(huán)節(jié)。在一些銀行項目合作過程中，百融云總計開發(fā)出2000多種衍生字段 ，最終幫銀行把貸款自動化審批通過率從40%提升到80%，相當(dāng)于效率翻了一倍。更重要的是，客戶對于AI大模型應(yīng)用過程中的反饋，將是百融云繼續(xù)訓(xùn)練大模型的信息來源。
成立了9年的百融云，用貸款申請者行為信息為銀行提供貸款審批的業(yè)務(wù)，就是第一大業(yè)務(wù)“智能分析與運營”，有了這些信息積累，其他公司想做金融AI大模型那就且需要追趕。
根據(jù)目前的業(yè)績顯示，百融云于2023年一季度實現(xiàn)營收5.66億元，同比增幅25%；基于自研AI平臺的第一大業(yè)務(wù)“智能分析與運營”收入同比增幅41%至2.81億元；百融云自身的AI產(chǎn)品線“智能運營服務(wù)”，收入較去年同期增長68%；22年年報顯示公司現(xiàn)金及等價物共計近40億元，這是一家已經(jīng)在AI領(lǐng)域兌現(xiàn)業(yè)績，并且有錢做大模型的廠商。
怎么聽說2023年的市場，還有人想跟著機(jī)構(gòu)右側(cè)進(jìn)場？今年的范式，就是在機(jī)構(gòu)調(diào)倉之前先布局，比起跟機(jī)構(gòu)買，不如抄機(jī)構(gòu)的底，這話沒毛病吧？
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