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中央社 記者蘇思云台北4日電
國泰金持續探索生成式AI在金融場景的應用，繼去年分享金融大型語言模型（LLM）的實證成果後，國泰金今天發表前瞻概念性驗證研究成果，運用開源小型語言模型（SLM）精準進行客戶意圖判斷，有望提升未來落地後的金融服務營運效益。
國泰金近年持續推動AI在金融場景的創新應用，從內部流程優化、客戶服務體驗、金融知識理解到模型治理，逐步累積可擴展的技術基礎。
國泰金控今天發布新聞稿，此次實證是以開源模型作為訓練目標。初步驗證結果顯示，在測試條件下，可降低對複雜Prompt Engineering（透過設計指令引導AI模型用正確方式理解問題，並產生答案）或向量檢索模組的依賴，有助於簡化系統架構。
國泰金指出，結果也顯示，若能結合適當的金融場景資料設計與模型微調，將有機會提升模型穩定度、推論效率與應用可控性。經微調後的SLM在客戶意圖判斷任務上，可達到接近主流閉源LLM的表現，可作為企業未來選用AI語言模型進行訓練的參考。
在資料治理與隱私保護方面，此次概念性驗證採用「全合成資料」，避免使用真實客戶資料訓練設計，透過台灣語境優化與關鍵字擴充等方法，強化模型對台灣本地金融服務語境、專有名詞與模糊提問的理解能力。應用情境涵蓋房貸餘額查詢、信用卡繳費、分行服務導引等常見需求，做為未來智慧搜尋與服務分流的技術基礎。
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