
澜舟科技在大模型时代的定位:大模型+ToB应用

大模型在企业应用落地中面临什么样的挑战?
AI Agents的出现是大模型落地的必然趋势:AI Agents围绕企业相关业务通过模拟智能行为,自主将用户指令拆解为任务,调用必须的内外系统,成为企业用户的“数字助手”, 实现“所说即所得”。
大模型强化营销推荐

孟子大模型面向企业提供分级产品服务

产品优势 一个模型,解决多种应用场景
基于孟子大模型可以快速搭建一个AI Agent

孟子GPT-40B通用大模型正式发布
孟子大模型赋能金融行业业务场景

孟子GPT-金融大模型训练流程

孟子GPT-金融大模型评测体系

孟子GPT-7B金融行业大模型效果评测
评测方法:针对代表性的金融场景任务进行评测,包括:金融写作、金融摘要、事件抽取、金融新闻分类、金融文档阅读理解、公司名称抽取、事件元素抽取、金融术语解释、金融实体识别、情感分析等任务。采用人工评测的方法,对不同模型的结果进行质量打分,采用高、中、低三个等级进行打分,各个模型得分高的占比统计如下图所示:

澜舟智会 - 基于孟子GPT大模型打造的会议内容分析平台
通过对会议音频和视频进行文字转录、深度智能分析结果的展示和交互,帮助用户对会议的关键信息进行快速地理解、查找和导航定位,将信息进行有效的整合归纳和精炼或拓展,智能化处理会议数据。
基于大模型的智能客服升级
利用大模型对接智能应答提升系统智能化程度和交互体验,提高用户满意度和忠诚度。同时基于大模型技术对接智能质检,实现质检建模规则项自动构建、质检分析报告自动生成等,有效提升质检精度和效率,减少人工维护质检项的成本和错误率。会话洞察更深入:自动挖掘最优SOP、黄金话术;根据用户画像匹配SOP营销话术;客服人员服务质检。对话和沟通更智能:更智能的上下文理解能力理解用户意图;用户提问时做相似问推荐帮助用户快速输入。知识加工更简单:各类文档素材自动生成答案回复;基于人工会话内容自动进行摘要总结/报告;基于人工会话内容自动进行关键信息提取。

对话生成式BI分析决策场景
自然语言搜索,基于大模型实现零代码,无拖拽,颠覆传统的数据分析交互方式。智能问答可以快速响应,提供更精准的理解用户意图及响应答案。图表编辑与计算能力:通过问答方式快速编辑生成新的图表。支持多轮会话、上下文关联查询,智绘图表,数据准实时更新。


智能领域知识库搜索与问答

全新的企业用户智能搜索+AI问答体验

金融投顾场景
投顾依赖于大数据进行投资者画像与风险偏好洞察,并应用专家规则进行投资产品与组合的自动化推荐。利用大模型技术围绕财富管理专业知识进行增量训练,并利用全面的KYC探查实现围绕个体的全生命周期智能投顾服务。

孟子GPT-金融大模型投顾场景问答示例

孟子GPT-金融大模型金融营销文案生成示例

企业信贷报告生成场景
基于“贷前尽调报告”、“贷后风险排查报告”等各类报告模板,整合要素信息按照模板规则自动生成风控报告。根据提取的要素信息和主题实现自然语言理解并自动生成具备逻辑的文本内容。提高客户经理、审贷官、风险经理、管理者等相关人员的工作效率;打通信息收集、加工、输出环节,代替手工录入环节,降低人员操作带来的风险。辅助审核人员提升金融机构信贷业务管理水平。

MaaS:孟子大模型提供灵活多样的模型即服务

澜舟科技

孟子大模型专注垂直领域、专业赛道,为客户量体裁衣




