ChatGPT3.5發布后，引起社會各界廣泛關注和討論，上線5天用戶注冊量達100萬，上線2個月月活用戶超過1億，成為迄今為止用戶增長速度最快的消費級應用程序。它不僅可以通過谷歌三級程序員考試，在雅思和托福考試、司法考試、編寫文案和論文、詩詞歌賦等方面也有非常優異的表現。2023年3月14日，OpenAI發布ChatGPT4.0，它是基于GPT架構開發的對話式AI模型，通過學習大量的現成文本和對話集合，根據用戶的文本輸入產生相應的智能回答，可以像人類那樣進行即時對話。因此，可以把ChatGPT簡單理解為一個由AI驅動的聊天機器人。2024年2月15日，OpenAI發布的Sora再次震驚世界。Sora模型的核心能力在于，能夠根據用戶輸入的文本描述，生成長達一分鐘的高質量視頻，這些視頻不僅視覺質量高，而且與用戶的文本提示高度一致。這一成果的發布，預示著視頻制作和內容創作方式的革命性變化。

然而，ChatGPT的成功并非偶然，而是得益于一系列先進的技術和創新。其中，最為核心的就是Transformer架構、預訓練加微調和多輪對話處理等訓練方法，這些技術的應用使得ChatGPT能夠實現對自然語言的理解和生成，并提供高質量的對話體驗。

全球范圍內大模型已進入了一個高速發展期，各大科技企業和研究機構如微軟、谷歌、Meta、亞馬遜等在這一領域投入巨大，均推出了面向企業、開發者和個人的眾多產品。在國內市場，互聯網企業也緊跟技術腳步，研發出多類產品，其中BAT發布的大語言模型產品在中文應用方面表現出色。國內大語言模型產品及訪問方式詳見表1。

根據頭部大模型評測機構（CMMLU、C-eval、SuperCLUE）的綜合數據，國內市場已發布的大模型產品在中文表現方面完全可以代替ChatGPT等一眾國外產品。

大語言模型有三種使用場景：一是普通用戶打開產品網頁，通過手機號碼注冊就可以直接對話訪問，基本功能完全免費，部分高級模型需要充值才能使用。二是開發者用戶可以通過程序調用大模型的API接口進行訪問，并將訪問結果整合至自身產品中，調用過程中需要考慮數據安全問題。三是公司用戶下載各大公司開源的大模型訓練結果并在本地部署，通過訓練打造屬于本公司個性化的大模型產品。

目前，國內外發布的大模型雖然在實現細節、網絡架構、訓練數據以及優化策略等方面各具特色，但其訓練原理基本相同，都是基于深度學習技術，尤其依賴于大量規范語料庫的學習和神經網絡的訓練與優化，這也是為什么國內大模型在中文表現方面可以追趕和超越國外產品的原因。這些大模型憑借強大的能力，能夠在信用卡的全生命周期內發揮重要作用，覆蓋客戶服務、市場營銷、風險防控、產品研發、運營維護以及綜合辦公等多個關鍵環節，不僅能夠有效提升客戶滿意度，降低人工成本，提高工作效率，還能夠為員工提供創意靈感，從而整體改善工作流程。以下結合ChatGPT的工作原理，深入探討大模型在信用卡行業的應用場景。

信用卡行業傳統客服通常是通過人工客服或預設的問答文檔用機器人自動回復客戶問題。所謂的線上智能客服，大多是一種基于規則的自動化程序，只能回答預先設定的相關內容、執行特定任務，內容單調且覆蓋問題范圍有限。銀行可通過客服渠道、App、微信銀行、網站、社交平臺或其他線上渠道創建數字人助手，借助大模型這一超級知識大腦，為客戶提供各領域的問答幫助，如賬單日、逾期、溢繳款等信用卡常識。這將有助于提高新客戶在行內微信銀行、App等渠道的訪問量和客戶黏性，通過與潛在客戶的對話，收集客戶需求、偏好和目標，持續優化信用卡產品。

對于存量客戶，銀行可在其登錄某一渠道驗證身份后進行實時互動，方便客戶通過輸入語音、文字、圖片等信息查詢賬單、可分期金額，咨詢業務流程、熱門權益、活動說明、推薦辦卡獎勵規則、分期產品辦理要求、App某一功能所在位置等。銀行可基于大模型理解客戶表達，精準掌握客戶真實需求，結合上下文語境，自動生成用于解答、服務咨詢的對話，快速回答客戶的問題，同時跳轉到對應業務界面。通過內部數據訓練、人機交互方式的變革，銀行讓用戶體驗到真人的服務品質，實現7×24小時全天候真正的智能客戶服務，從而降低客服人工成本，提升客戶滿意度和品質體驗。

優質的信用卡營銷方案能夠有效激發客戶興趣，增強客戶黏性，提高信用卡的使用率和客戶轉化率。銀行結合營銷目標，將業務需求輸入至本地大模型，模型將依托客戶的基本信息、消費歷史及行為偏好進行深度訓練。同時，結合業務人員的具體需求，大模型能夠生成針對特定客群的信用卡優惠活動、返現計劃、獎勵機制、專屬特權、增值服務及積分兌換等大量方案。銀行可從這些方案中篩選出未曾實施的活動，并運用AB Test模式與過往營銷方案進行對比，通過實際效果的驗證，識別出哪些方案表現更佳，從而持續優化營銷策略；將營銷結果數據再次輸入本地大模型，基于反饋數據進一步優化新的營銷方案，通過這種方式不斷迭代提升轉化率。此外，本地部署的大模型與AIGC技術的結合，不僅能自動化生成營銷資料，還能為業務人員提供豐富的營銷主題設計方案；配合智能繪圖工具（如Midjourney等），自動生成營銷圖片、海報和banner，從而有效降低人工成本，實現個性化營銷方案的快速落地。

在智能外呼營銷場景（新戶開卡、客戶促活、現金分期、商品分期、銷卡挽留等）中，目前市場上的智能外呼機器人話術呆板，一旦客戶識別出對方是機器人，便會迅速掛斷電話，外呼效果不理想，客戶體驗感差，影響企業形象。銀行利用本地已訓練好的大模型按照一定表結構如聯系方式、姓名、行為偏好、開場話術等，生成一份外呼營銷名單，然后將大模型對接客服外呼系統按照名單進行外呼，結合自動語音識別技術（ASR）、文本到語音合成技術（TTS）等語音合成模塊技術，使客戶通過語音的方式與大模型進行交互，實現真正的“千人千面”話術營銷。在與客戶交流的過程中，本地大模型可以結合上下文回答客戶的各種問題，使客戶在獲取到有價值的信息后不會立刻掛斷電話，為后續的業務開展提供了有利條件，由此可顯著提升與客戶的互動質量和體驗。

識別客戶風險等級并降低不良率，一直是信用卡行業的核心任務之一。大模型通過深度分析海量的交易數據、用戶行為及歷史風險模型，能夠精準識別出客戶潛在的風險因素和異常行為。這一功能不僅能為業務人員提供具體的風險因素作為參考，而且能自動生成風險客戶名單，業務人員僅需驗證名單準確性，提前干預潛在的不良行為即可，從而有效防控風險。

對于優質客戶，適度提升信用卡額度不僅有助于擴大消費，還能促進分期業務收益的增長。銀行借助本地訓練的大模型，通過輸入全量優質客戶的信用評分、還款歷史及收入數據等詳細信息，使模型能夠自動完成預測與風險評估，生成調額名單，并將這一名單與調額系統對接，即可實現自動提額功能。業務人員只需定期監控提額客戶的消費表現，評估提額效果，便能確保策略的有效性和精準性。通過這一流程，銀行在確保風險可控的同時，進一步優化客戶體驗，推動信用卡業務的健康發展。

研發一款暢銷的信用卡產品，對于銀行的營收至關重要，同時也對產品研發人員提出了更高的要求。除了基本的金融知識之外，產品研發人員還需要掌握行業內已經發行的各種暢銷卡產品的特色與權益、新戶禮品、申請說明等詳細信息；此外，還需熟悉國內外上千家同業銀行的產品特征，以確保新研發的信用卡產品具有行業競爭優勢。然而，對于產品研發人員來說，這樣的學習成本非常高。為了解決這一問題，銀行可以將全行業產品的學習資料提供給大模型，讓它通過訓練學習，整合碎片知識，并結合當前客戶的潛在需求和不同人群的標簽，如時尚特征、Z世代等，直接給出具有某種特色的產品及其相關權益、新戶禮品、申請說明等信息，由此銀行就具有了一種全新的產品研發流程和業務解決方案。新流程下，產品研發人員只需要對大模型提供的眾多產品方案進行論證，并通過進一步的調研來衡量產品的覆蓋群體、預計發卡量、營收情況、合作機構等后續工作即可。這種流程大大降低了產品研發人員在前期調研的成本，使其能夠更多地專注于理解客戶需求，并最終在眾多方案中甄選出最適合客戶需求、兼具個性化和綜合性的產品方案，從而提高銀行的經營收入。

大模型憑借強大的文本處理能力，能夠讀取相關代碼并編寫詳盡的運維文檔，提供代碼注釋、操作指南、故障排除步驟和常見問題解答等信息；同時，還能夠針對特定問題生成清晰易懂的解釋和操作步驟，幫助運維人員更加高效地處理問題，減少操作失誤和故障發生的可能性。

傳統運營管理需要耗費大量人力和時間成本，定期輸出運營周報、月報、場景評估報告和對應的優化方案，復雜場景甚至要對多個系統的多個模塊進行數據匯聚和集中監控。銀行基于自主訓練的金融垂直大模型，利用生成式AI大模型多模態、跨模態的內容生成能力，對接信用卡部門內部系統，通過插件將大模型的多維能力與外部工具、資源、知識等優勢融合。同時，大模型可為一線運營人員提供時效性更高、交互更便捷、內容更豐富、邊際成本接近于零的運營支撐能力，如指標趨勢分析、運營圖表生成、運營報告生成、運營分析和方案推薦等。

自動化技術目前已經很成熟，可以通過模擬人類的鍵盤和鼠標操作，幫助銀行自動化、重復性、標準化地執行繁瑣的業務流程，如對賬、調賬、數據錄入、報表生成等，以提高業務效率和減少工作量。將大模型與RPA技術結合，通過語音和文字就可以自動生成RPA的個性化主題代碼，并完成自動化部署。銀行利用大模型與現有技術的深度融合，可以節約大量的時間和人力資源，從而提高工作效率。

在綜合辦公方面，大模型可以基于銀行的歷史項目文檔、辦公文檔、業務數據、會議紀要等訓練數據，創建內部知識庫。當銀行在商討一個項目方案或重大決策時，可以在開會之前或過程中，咨詢大模型對該問題的看法，使其結合歷史數據給予客觀的意見。如果在大模型上封裝ASR、TTS語音合成模塊，就可使其直接參加會議討論。如此，銀行增加了一個了解全部歷史數據、客戶數據的智能語音助手，效率可想而知。

大模型服務于行內員工的另一種場景，就是編寫文檔。員工日常工作包括編寫會議記錄、匯報材料、項目文檔等，通常占據員工大量的時間，不但耗時耗力而且很多文檔內容極其相似，而通過本地訓練的大模型就可以解決這些問題。此外，新入職的員工在了解企業背景、過往項目案例、業務經驗、處室工作職責時，同樣也可以咨詢大模型，不需要死記硬背某些業務知識，方便新員工或調崗員工短時間內迅速上手。

迄今為止,許多機構已經深刻認識到大模型的能力,并將其應用于實際業務中。

2023年3月，彭博社推出金融領域垂直大模型BloombergGPT，為金融行業提供了高效解決方案。國內相關企業也涉足此領域，度小滿、螞蟻科技等已發布相關產品。度小滿開源的“軒轅”大模型已在眾多金融機構試用，并在多業務場景初見成效。國內銀行業也積極擁抱大模型技術，如工商銀行、農業銀行、平安銀行及北京銀行都在多個場景中探索應用大模型，提升了金融服務的智能化水平。

2024年，生成式AI將從模型層走向應用層，從而更好發揮大模型的潛在價值，但是在實際操作中銀行還面臨一定難點。影響場景落地的因素大致包括硬件算力費用、模型可解釋性、企業數據量級、數據隱私安全、專業人才培養等方面。因此，未來的研究方向可能會聚焦在以下幾方面：一是提高模型的性能和效率，減少訓練和推理的計算成本，簡化本地部署流程；二是解決模型可解釋性和透明性問題，使得用戶可以理解模型的生成過程和背后的邏輯；三是收集整理企業的數據資產，為未來AI普及做準備；四是研究如何解決模型中的隱私泄露問題，并制定相關規章制度及保護措施；五是銀行內部培養人工智能及大數據方向的技術人才，不斷學習積累技術經驗，為真正實施AI場景做準備。

綜上所述，大模型在信用卡行業的應用探索已初見成效。從個性化推薦到風險控制，從客戶服務到數據分析，大模型正逐漸改變信用卡行業的業務模式和用戶體驗。隨著技術的不斷進步，大模型將進一步釋放信用卡行業的創新潛力，為消費者提供更便捷、更智能的金融服務，推動信用卡行業的數字化轉型和升級。