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國泰金運用開源小型語言模型SLM 精準判斷客戶意圖

本文共547字

聯合報 記者藍鈞達/台北即時報導

為提升營運效率與客戶體驗,國泰金控以「生成式AI技術發展框架GAIA」為核心,以及AI即服務(AIaaS)策略,持續探索生成式AI於金融場景的應用。繼去年分享金融大型語言模型(LLM)的實證成果後,國泰金控今在NVIDIA GTC Taipei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。

本次實證係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 Engineering1或向量檢索模組2的依賴,有助於簡化系統架構、降低後續維運複雜度。

此一結果也顯示,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。並且,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,本次概念性驗證採用「全合成資料3」,避免使用真實客戶資料訓練設計,透過相似功能聚類4、單意圖與多意圖資料設計、台灣語境優化及關鍵字擴充等方法,強化模型對本地金融服務語境、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,作為未來智慧搜尋與服務分流的技術基礎。

國泰金控今在NVIDIA GTC Taipei發表前瞻概念性驗證研究成果,運用開...
國泰金控今在NVIDIA GTC Taipei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。圖/國泰金提供

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