活跃资本市场,原来是从活跃气氛开始的。早先群众盼着复苏,结果通缩迎面走来;后来预期政策铺天盖地,没想到二手玫瑰的唢呐震天响;到现在人们觉得也别期待大招了,自然复苏也是复苏。
第一根阳线是信号、第二根阳线算确认、散户冲进场内买出第三根阳线,最终改变了信仰。手握AI的人被业绩预亏的中报撕扯痛不欲生,冲着落地慢、被下架APP的AIGC喷着国粹;想调仓的CPO持有者担心清香型白酒保质期短;把伤寒杂病论爱到深处的医药信徒最终被50%的销(hui)售(lu)费用率摧毁,想追券商股的瞬间看到了百亿魔咒和急不可耐的减持;还没走出实验室的高丽超导,演绎着5年产业周期支撑3个涨停板的A股逻辑;终于下狠心想找边际改善幅度最多的地产股,结果发现每次冲在最前面的都是拉萨天团。在别把保健品当药吃的行情里,diss就是第一生产力。
任何业绩预期调降的板块,炒作都不会变成主升:杠上开花的地产,保交楼也得亏着卖;基酒有数儿的酱香型科技,只能赚估值上下沿的钱;价格战已经开打的新能源,唯独认为自家产能不过剩;吵吵这么长时间科技转型的券商,依然靠天吃饭。明牌的业绩好,带来高开下砸;没开牌的业绩差,才有星辰大海。要没有三季报前的高投入,AI大模型怎么国产替代?不确定落地方向和竞争壁垒,AIGC怎么建立护城河?没有数据财政的定位,数据要素怎么带领TMT走出地产后周期的阴影?
由于算力成本和私有化部署的需求,AIGC的落地往往需要更高的确定性,才能让下游客户在省成本的情况下心甘情愿付费。所以,在已经接近完善的模型上进行微调,最终做成应用端产品和服务是最优选择。比较典型的就是金融业中的NLP(自然语言处理)和财富营销模型,因为只要有完整的语音识别技术和营销话术,便能用AI技术增加营销转化率。那作为已经在这个领域落地很久的@百融云-W(6608.HK),这家AI云服务商当初为什么要做这个应用,又是怎么做的呢?
作为主要赋能金融业的AI云服务商,百融云在经营之初便发现,银行要从最初识别用户画像到最后多轮对话输出财富管理营销话术,往往面临很多困难。首先,银行要处理的用户信息很多都不是以文本形式存在的,比如很多客户背景资料大多数以相邻关系及连通关系查询,就是“图数据库”;而一些需要精确到具体日期的用户银行往来记录,便是“时序数据库”,而当时如果百融云把这些信息变成文本形式来进行AI分析,便会增加银行单次对话的token长度,也就会降低多轮对话频次,所以AI就坚持不到营销话术环节。同时,识别用户画像的目的,最终是为了输出针对不同客户的营销话术,实现财富管理规模的增加。那百融云起初是怎么做的,现在升级了吗?
百融云自打9年前决定做AI开始,便将银行业的信息以“向量数据库”形式保留,也就是将长文本拆分成GPT可用的小块,将每个块存储在向量数据库中,再由块嵌入向量搜索指引指向GPT,最终完成问答和响应。这个步骤的好处就是能节省token数量,尽可能增加多轮对话的频次,这样才能使得营销话术得以在同一轮AI对话中展开。那么百融云就可以开始帮助银行业客户进行用户画像,比如推测用户的理财风险偏好,对用户的潜在理财产品需求进行分类,制定有针对性地营销策略。这便是从决策式AI打底,过渡到生成式AI阶段,完成整个业务流程。
把科学理论翻译成普通话,决策式AI就是通过对信息进行分析和处理,从而得出结论或做出决策的AI技术,通常使用逻辑推理和规则;而生成式AI是通过对信息进行学习,从而生成新的数据或模型,通常使用深度神经网络比如GAN,它由生成器和判别器,两个神经网络组成,生成器与判别器都是由一组卷积层和非线性激活函数组成,生成器将输入的自然语言以连续或离散的方式输出结果,然后将生成的数据提供给判别器进行评估;最后,根据判别器的输出调整生成器以提高其性能。说简单点,输入的是用户信息和提问,输出的是智能营销话术。
那么在生成式AI阶段,智能营销话术就是AI的集中体现,比如说百融云要帮助银行,根据客户在通话交互当中的反馈,包括处理方言、用户情绪等等,然后不停的根据反馈来选择模型中的话术选项,最终匹配到合适用户的理财产品,比如年收入在20万以内的客户,可能更适合的是稳健型理财产品比如债基;而年收入50万以上的客户可能会更容易接受主动权益类理财产品。同时百融云在做AI之初就意识到,金融业对AI的精确度要求很高,3.5%收益率和4%那就是天差地别,人工智能的容错率肯定不高,这也为现在成为AI云服务商打下了很牢固的技术基础。
如果说生成式AI和决策式AI属于底层技术,那么MaaS和BaaS就是百融云的业务落地形式,MaaS负责提供模型服务,BaaS负责输出最终业务结果,也就有了金融行业云、保险行业云,以及未来能够拓展到的电商租赁等场景,因为底层的技术都是AI,那么可复制性就会很强。
作为一家累计服务7000家金融机构的AI云服务厂商,百融云常年客户留存率都在90%以上,2023年一季度已经实现营收5.66亿元,同比增幅25%,并且已经实现了盈利,这在AI全行业是个很稀缺的事情。AI跟其他技术一样,种什么因得什么果,早施肥就早开花。