市场强化AI+应用逻辑认知 百融云创引领金融数智化浪潮

经历了年初的TMT主升阶段、二季度的题材蓄势，AI行情演绎逐渐进入佳境。下半年伊始，AI+的应用逻辑认知逐渐强化。在垂直领域，相比狭义的AI技术应用，大模型可以带来更为宽广的赋能。

"通用大模型不是模型应用的唯一方向，面向垂直产业的模型会成为大模型价值的引爆点。"在2023世界人工智能大会（WAIC）上，某头部互联网大厂高管在论坛上如此表示。

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特别是针对金融、医疗、政务、教育垂类场景，因其对于行业隐私和信息安全的要求极高，在这些领域部署产业模型的需求大幅提升。

"大模型+垂直场景"缔造价值最大化

今年3月，OpenAI宣布开展第三方插件之后，AI+应用的逻辑认知正式开启。业内人士断言，只有将大模型和垂直领域场景相结合才是创造价值的关键。

在金融领域，近期恒生电子、百融云创等公司陆续展示了自家大模型，定位于深入金融场景，通过"1+N"范式来实现大模型的有效落地。据悉，恒生电子的大模型将于9月末开放使用，百融云创大模型BR-LLM已经问世，致力于通过MaaS模式（模型即服务）向金融机构提供服务。

公开资料显示，作为金融AI云服务头部平台，百融云创（百融云-W，6608.HK）打造的场景驱动产业大模型——BR-LLM在自主搭建大模型底层框架的基础上，预训练筛选出千亿tokens的高质量领域语料进行训练。通过深度微调，BR-LLM能支持百亿级参数，有效对接复杂金融场景。

以信用卡营销为例，无论是总行还是分行，权益运营均是刚需。银行建立的营销场景繁多，集成了特色商户权益、线上指定商户立减金等多样化策略，不同的业务场景对应着相应的供应商和营销品牌。

那么，总行和分行的营销专区如何整合，又如何最大化、最优化的制定资源配置方案？分行如何打造特色营销口碑？都是待解难题。

针对这一痛点，百融云创大模型可以凭借MaaS模式，应用生成式和判别式AI技术为银行提供智能营销解决方案。BR-LLM通过从非结构化标签中抽取和总结关键信息，输出模型结果，进而匹配不同的权益评估。比如，如果模型通过机器学习发现，信用卡用户的本地商户消费频繁，便会输出本地优惠活动等营销策略建议。

再例如，百融云创大模型通过挖掘综合指标体系将其提炼为有用的特征值，这些"特征值"通过灵活的模块设计，扩展至应用判别式AI技术构建的专属模型之中，进而对各个营销专区的效果进行评估和预测，以此协助银行整合营销组件，最大程度进行资源优化。

事实上，在将大模型应用于金融服务之前，百融云创便已拥有一套完整的信用卡权益运营解决方案。据百融云创相关人士介绍，某国有大行地方分行的信用卡中心采纳百融云创整合营销策略，吸引用户通过微信绑定总行信用卡指定线下门店扫码消费立减活动，月均可完成近10亿元消费额。

该人士表示，在百融云创大模型问世之后，上述赋能程度会进一步加深。这源于MaaS模式的高复用、高适配特性，使得银行无需自建和训练模型便能高效应用权益运营解决方案。

AI+应用夏季攻势行情可期

综合市场观察报告来看，机构多数预计，下半年人工智能概念会继续走强。首先，宏观环境方面，下半年料将有1-2次降准，另外中期借贷便利（MLF）利率可能会同步调降，货币政策保持宽松加之财政政策呈现积极态势，基本面将进一步催化行情。

再者，AI的主题特性仍在。目前，国内大模型已经陆续开放测试及初步应用，同时政策层面《人工智能法》已经被列入立法计划，预计随着监管政策的出台，大模型有望加快步入规模化应用阶段。

而从中报业绩催化来看，中国银行报告指出，由于算力层主要受估值驱动，中间层受事件驱动，应用层跟随业绩走势，因此，中期业绩将是AI+应用的关键研判窗口期。