光子·慧營(yíng)是一款基于恒生電子金融大模型LightGPT打造的資管運(yùn)營(yíng)智能助手，旨在通過(guò)先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，提升金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理、估值清算等環(huán)節(jié)的運(yùn)營(yíng)效率。產(chǎn)品基于恒生電子在資產(chǎn)管理L域多年來(lái)積累的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)理解，借助LLM Function call、RAG等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)面向資管運(yùn)營(yíng)的智能機(jī)器人、知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、NL2API等多場(chǎng)景應(yīng)用。用戶可通過(guò)統(tǒng)一的對(duì)話界面進(jìn)行業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)進(jìn)度和法律法規(guī)查詢、詢問(wèn)系統(tǒng)操作指南或者直接進(jìn)行業(yè)務(wù)操作，簡(jiǎn)化了繁雜的頁(yè)面操作，實(shí)現(xiàn)智能化資管運(yùn)營(yíng)。
在證券公司托管外包業(yè)務(wù)中，金融機(jī)構(gòu)面臨著大量來(lái)自專業(yè)機(jī)構(gòu)客戶的業(yè)務(wù)咨詢，不僅要求客服人員對(duì)金融業(yè)務(wù)有深入的了解，還需要快速準(zhǔn)確地回答客戶問(wèn)題。傳統(tǒng)的客服模式依賴人工處理，效率較低，且難以應(yīng)對(duì)大量重復(fù)性問(wèn)題。
光子·慧營(yíng)旨在通過(guò)大模型技術(shù)，協(xié)助證券公司針對(duì)私募管理人提供智能服務(wù)助理，幫助私募管理人更G效地理解托管系統(tǒng)操作及業(yè)務(wù)處理情況，從而提升系管理人和托管人之間在系統(tǒng)協(xié)作過(guò)程中，業(yè)務(wù)處理效率更G效，客戶體驗(yàn)及滿意度也更優(yōu)。
主要產(chǎn)品功能：
1、智能化資管運(yùn)營(yíng)中控：基于LightGPT的意圖識(shí)別能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)十萬(wàn)個(gè)FAQ、幾百篇專業(yè)化文檔RAG、
上百個(gè)API的Function call等后臺(tái)不同AI能力的智能化調(diào)度，打造資管運(yùn)營(yíng)智能化中控。
2、圖文RAG問(wèn)答：面向資產(chǎn)管理、估值核算、TA等系統(tǒng)操作文檔的RAG問(wèn)答，支持圖文流式輸出，支持
面向系統(tǒng)操作截圖和資管流程圖的問(wèn)答。
3、面向金融資管業(yè)務(wù)的智能助理：針對(duì)上百個(gè)系統(tǒng)菜單，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言的“語(yǔ)控萬(wàn)物”，用戶直接通過(guò)自
然語(yǔ)言即可完成G頻系統(tǒng)操作。
技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)：
1、G精度表格解析：利用Table-Transformer技術(shù)，產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了對(duì)金融L域復(fù)雜表格的G精度解析，包括無(wú)框線、虛線、合并單元格等，顯著提升了金融相關(guān)產(chǎn)品測(cè)試數(shù)據(jù)的F1分?jǐn)?shù)，比同行方案G出8%-10%。
2、復(fù)雜版面布局解析：新增了對(duì)文檔注釋、長(zhǎng)圖像、多欄等復(fù)雜版面布局的解析能力，增強(qiáng)了對(duì)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息的綜合理解能力，擴(kuò)大了RAG技術(shù)在金融場(chǎng)景的應(yīng)用范圍。
3、持續(xù)學(xué)習(xí)與迭代擴(kuò)充：設(shè)計(jì)了資管運(yùn)營(yíng)知識(shí)的持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制，使模型能夠通過(guò)業(yè)務(wù)交互數(shù)據(jù)不斷積累新知識(shí)，擴(kuò)充知識(shí)庫(kù)，具備自我迭代優(yōu)化的能力。同時(shí)，融合了L域知識(shí)庫(kù)編輯修正工具，支持人工校正和新增知識(shí)，形成人機(jī)協(xié)同的閉環(huán)學(xué)習(xí)模式。
4、少樣本提示與API識(shí)別：實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)少樣本提示function call參數(shù)識(shí)別，支持正向、反向樣例干預(yù)學(xué)習(xí)，API定位和參數(shù)識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)95%。項(xiàng)目支持超過(guò)300個(gè)API的理解學(xué)習(xí)，基座大模型擴(kuò)展識(shí)別能力強(qiáng)，支持動(dòng)態(tài)增加API，冷啟動(dòng)準(zhǔn)確率在90%以上，少量提示樣例學(xué)習(xí)效果更佳。
1、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益：光子·慧營(yíng)通過(guò)大模型自動(dòng)化、智能化處理金融數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)，J大提升資管運(yùn)營(yíng)效率，降低了運(yùn)營(yíng)成本及風(fēng)險(xiǎn)，為資管機(jī)構(gòu)帶來(lái)了可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，產(chǎn)品通過(guò)提G金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)響應(yīng)速度和服務(wù)質(zhì)量，促進(jìn)了金融服務(wù)水平的提升，推動(dòng)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
2、產(chǎn)品應(yīng)用前景：光子·慧營(yíng)憑借其在降本增效方面的優(yōu)勢(shì)，在金融行業(yè)中得到了廣泛的關(guān)注。目前，客戶需求強(qiáng)烈，應(yīng)用場(chǎng)景多樣，項(xiàng)目正逐步擴(kuò)大其在證券托管及其他金融L域的應(yīng)用探索范圍，展現(xiàn)出良好的市場(chǎng)前景和發(fā)展?jié)摿Α?
針對(duì)4000個(gè)主要栽培品種的每一個(gè)基因變異鑒定,針對(duì)250份核心品種的農(nóng)藝性狀和表型問(wèn)答,對(duì)水稻15個(gè)關(guān)鍵發(fā)育階段的空間組學(xué)測(cè)序和單細(xì)胞組學(xué)測(cè)序數(shù)據(jù)。
基于最新的人工智能技術(shù)手段，通過(guò)智能合同審查算法和合同知識(shí)圖譜，能夠?qū)崿F(xiàn)智能風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、自動(dòng)比對(duì)兩份合同間的差異及為法務(wù)同事提供一系列智能輔助功能
山海大模型的出現(xiàn)，推動(dòng)了國(guó)內(nèi)AGI 的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用，為相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了巨大變革，從效率、成本、體驗(yàn)等多角度，助力千行百業(yè)的智慧升級(jí)
得物AI查驗(yàn)鑒別系統(tǒng)與得物鑒別專家的鑒別結(jié)果吻合度在99.9999%以上，已覆蓋箱包、手表、鞋類、服飾、配飾、奢侈品、戶外運(yùn)動(dòng)、美妝等眾多品類
案例庫(kù)還能更好發(fā)揮典型案例的引領(lǐng)示范作用，通過(guò)總結(jié)長(zhǎng)三角地區(qū)豐富的教育改革實(shí)踐，向世界更好展示長(zhǎng)三角教育發(fā)展實(shí)踐和治理實(shí)踐的顯著成效
系統(tǒng)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)功能，為建立評(píng)價(jià)指標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括用戶滿意率、系統(tǒng)訪問(wèn)量、知識(shí)熱度、賬號(hào)活躍度等;知識(shí)庫(kù)可以對(duì)接各業(yè)務(wù)系統(tǒng)，
大模型支持的制造企業(yè)私域AIGC應(yīng)用有助于客戶提高生產(chǎn)力和效率。長(zhǎng)期來(lái)看，模型的自我學(xué)習(xí)能力可以顯著減少人工更新和維護(hù)的需要
以每年新增150萬(wàn)用戶數(shù)為基礎(chǔ)，預(yù)估產(chǎn)品滲透率為20%，即可售出約30萬(wàn)套產(chǎn)品 License及各項(xiàng)服務(wù)。社會(huì)效益方面，項(xiàng)目在就業(yè)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、服務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域具有顯著的效益
通過(guò) LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險(xiǎn)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)，助手能夠提供高度定制化的問(wèn)答服務(wù);還擴(kuò)展了多項(xiàng)功能，包括常見(jiàn)保險(xiǎn)知識(shí)問(wèn)答、保險(xiǎn)產(chǎn)品信息檢索、保險(xiǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算器
提升價(jià)值密度，優(yōu)化商品均價(jià)與贈(zèng)品價(jià)值策略，有效提升商品吸引力及銷售效率。通過(guò)深入分析真實(shí)的凈客單價(jià)，幫助品牌方精準(zhǔn)定位價(jià)格策略，制定相應(yīng)的市場(chǎng)對(duì)策
配備了自研的RAG模塊，該模塊可在AIPC上本地化運(yùn)行，為豐富的知識(shí)庫(kù)應(yīng)用提供強(qiáng)大的支持;保障了用戶知識(shí)和應(yīng)用的隱私性和高效性
在底層硬件芯片和上層大模型之間建立了高效的鏈接，通過(guò)AI基礎(chǔ)軟件的創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)算力資源的最大化利用。也首次提出了統(tǒng)一的算力服務(wù)計(jì)量單位“度”(DCU)，以推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化的算力計(jì)量計(jì)費(fèi)
