P2P出身的信也科技想靠大模型轉型_風聞

2022年年底，隨着chatGPT的橫空出世，以認知大模型為代表的通用人工智能，在全球範圍內引發轟動，國內更是掀起了一場熱烈而焦灼的“百模大戰”。據南方都市報統計，截至2023年11月30日，國內已經有至少200家大模型廠商推出了各自的大模型，從統計數據來看，除了通用大模型外，大模型在金融行業的落地速度最快，有近15%的大模型都是金融垂直大模型。不僅頭部大廠成為們競相投入研發，金融科技企業也紛紛參與佈局。

2023年5月奇富科技首先宣佈推出奇富GPT，緊接着度小滿也宣佈推出國內首個垂直金融行業的開源大模型“軒轅”，就連P2P始祖——信也科技也宣佈探索生成式大模型應用。

從信也科技官宣進軍大模型至今，榮譽已經收穫了不少，在2023世界人工智能大會上，信也科技自主研發的支持多語種的高性能離線流式一體語音識別系統獲算法賽道金獎；金融客服生成式數字人坐席的大模型算法獲創業組TOP50。但在產品端，信也科技在大半年的時間裏僅推出了第一代LLM（大語言模型）應用開發框架，尚無成熟產品面世。不僅如此，去年7月，國內首個金融行業大模型標準發佈，包括奇富、恒生電子在內的四十餘家金融科技公司參與制定，但與同行滿天飛的通稿不同，向來高調的信也科技卻沒有透出半點風聲。

信也科技副總裁、大數據及AI負責人陳磊在接受澎湃新聞採訪時表示：我們做的是垂類大模型，一端輔助人工服務用户，提升客服體驗；一端服務內部專業類員工，結合我們在金融裏對業務和數據的理解，用於代碼輔助生成、數據自動挖掘，在沒有調優的情況下，驗證階段的效率提升20%左右。

儘管真正的大模型應用尚未出爐，但信也科技的類AI產品——智能語音呼叫產品“Blu”已成功上線19家金融科技平台，覆蓋了亞太和拉丁美洲六個國家，提供英語、他加祿語、印尼語和西班牙語等多種語言服務。據信也科技透露，“Blu”完整覆蓋了各類金融業務場景的語音呼叫和文本智能交互需求，為海外客户提供針對性的高效AI解決方案，節省了80%人力成本。

研發中的垂類大模型可將效率提升20%，但已經落地智能語音呼叫產品卻能節省80%的人力成本。投入這麼多的資金研發大模型究竟值不值呢？

從資金要求來看，大模型對於算法、算力和數據都有很高的要求，需要高昂的訓練費用和研發投入。截至去年三季度，信也科技賬上的現金及現金等價物為78.64億，顯然遠遠不夠大模型“燒”的。不僅如此，信也科技去年三季度還遭遇了增收不增利的情況，營收31.975億元，同比增長7.6%；實現歸屬淨利潤5.66億元，同比下降5.52%。如果對大模型的投入繼續增加，無疑會嚴重擠壓信也科技的盈利空間。

從研發實力來看，2022年9月，因為“高新收入佔比不達標”信也科技的運營主體“上海拍拍貸金融信息服務有限公司”被移出了高新技術企業名錄，至今還沒重獲認證。此外，信也科技算法科學家倪博溢也曾坦言，“金融通用大模型的研發過程中，有很多問題需要解決，其中數據和隱私安全、模型可解釋性、數據偏見、業務適配性最為關鍵。”

尤其是上面提到的“Blu”主要運用於海外市場，相比較其他涉及個人信息相關的智能化產品，智能語音呼叫產品涉及的法律法規和個人信息安全等問題更多。以信也科技出海的主陣地印尼為例，印尼政府早於2022年10月17日頒佈了《個人數據保護法》，法案要求任何數據處理者在處理數據時需要從數據主體處獲得明確的書面或錄音同意，且任何與個人數據處理相關的協議中都必須包含明確的同意條款。不僅如此，2023年11月8日，印尼金融服務監管局發佈政策文件，加強對基於技術的聯合資助服務 (P2P借貸服務）的監管，內容包括降低合規利率、限制借貸平台數量、控制放款額度以及規範催收等等。(內容來源|華博經緯)